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等效負折射率平板透鏡又稱 DCT-plate，該技術通過光場重構原理，將發(fā)散的光線在空中重新匯聚，從而形成不需要介質承載的實像。根據場景需要，可設置不同的影像呈現角度，結合體感互動裝置實現人與實像的直接交互。該技術現處于世界領先地位！ 

本發(fā)明公開了一種遙感影像圓形油罐自動檢測方法，首先，對遙感影像進行 MHC 視覺顯著變換得 到視覺顯著圖，再經過數學形態(tài)學增強，得到增強視覺顯著圖，利用 hough 變換在增強視覺顯著圖上圓 檢測，得到疑似油罐區(qū)域；然后，對遙感影像進行 turbopixels 過分割，根據特征合并分割塊，根據似圓 特征，得到疑似油罐區(qū)域；最后，結合由 hough 檢測結果和似圓特征檢測結果，利用油罐圓心與半徑關 系和多特征進行 SVM 分類，過濾掉同心圓和非油

本發(fā)明提供一種核安全殼高分辨率影像采集系統，包括移動平臺、采集平臺和控制中心，所述移動 平臺包括框架，用于控制采集平臺豎直位置并擔負配重的電機總成，用于控制采集平臺距離安全殼殼壁 距離的推拉桿裝置，安裝于框架底部用于控制采集平臺及移動平臺水平位置的軌道輪，控制箱，無線網 橋，以及用于采集平臺上下移動限制控制的軌道繩；所述采集平臺包括框架，固定在框架兩側用于沿著 安全殼壁采集照片的相機，固定在框架中間位置的集控箱，固定在框架上沿的光控照明燈，以及

一、所屬領域 人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環(huán)境微生物檢測，工業(yè)微生物檢測，細胞組織分析檢測。 二、項目介紹 1. 痛點問題 微生物的識別、計數和定性分析一直是食品、醫(yī)藥和生物行業(yè)的重要一環(huán)。傳統的人工檢測方式勞動強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統一，計數和檢測結果不準確；在對環(huán)境的微生物監(jiān)測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續(xù)性檢測。 近兩年行業(yè)巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開始推出圖像識別技術的微生物檢測設備，其結果來自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設備目前采用的光學顯微鏡倍數都在800倍以下，只能進行計數，如果要完成相關定性分析，需要在800倍以上的放大倍數獲得單細胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數對應的有效視場只有200微米*200微米，對計數和活性統計分析又不具備足夠的采樣數量。目前國內外設備均沒有解決好這個問題，對微生物進行定性分析的準確率低，無法滿足市場需求。 2. 解決方案 本項目針對微生物和細胞活體檢測中缺乏有效參照物的技術難點，根據顯微掃描設備的結構，將全景化視域重構技術和微米級電機結合，解決了鏡頭大幅平移過程中的自動對焦難題和微生物溶液動態(tài)環(huán)境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎上，獲得的有效視場增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過自動化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結合傳統的圖像分割以及深度學習圖像識別的優(yōu)勢，小樣本高精度動態(tài)完成微生物的類型識別，計數，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競爭優(yōu)勢分析 與國內外的主流檢測設備對比，本項目技術優(yōu)勢主要體現在： 1）獨創(chuàng)的微生物影像全景化視域重構技術，實現0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2） 解決微生物影像領域小樣本智能識別和智能檢測的難題； 3） 檢測目標、檢測內容、檢測流程和邏輯可通過自然語言定制，提高設備功能通用性； 4）計數準確率超過人工計數，準確率超過國內細胞計數儀器一個數量級； 5）第一臺按照國家微生物計數檢測標準開發(fā)研制的微生物計數儀。 本項目的第一代產品樣機與國內外同類產品對比，主要性能優(yōu)勢和技術優(yōu)勢如下： 在食品行業(yè)，本項目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關酵母菌種，針對生產用酵母菌采集了大量實拍圖像數據，優(yōu)化后的酵母菌計數和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發(fā)展規(guī)劃 按照三步走的方式來設定發(fā)展規(guī)劃： 1）基于全景化視域重構技術，構建第一代檢測儀器，首先進入門檻最低的食品微生物檢測市場，對啤酒和發(fā)酵乳企業(yè)提供酵母菌檢測計數技術和設備； 2） 利用已有技術積累，進入環(huán)境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環(huán)境檢測市場為根據地，進入門檻最高的生物醫(yī)藥檢測市場，提供微生物檢測和組織檢測的相關設備。 5. 知識產權情況 已申請3項專利。 三、合作需求 1）尋求500-800萬元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業(yè)和環(huán)境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫(yī)藥，醫(yī)學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產品測試環(huán)境。 四、團隊介紹 科研團隊： 1）周悅芝 博士 清華大學計算機系研究員，項目負責人，在邊緣計算和深度學習等領域有豐富的開發(fā)經驗和杰出的研究成果，在面向醫(yī)學影像的AI圖像分析方面曾發(fā)表多篇論文，申請或獲得多項國家發(fā)明專利。 2）黃權偉 清華大學計算機系碩士，負責圖像分割及細胞識別等相關算法研發(fā)。 3）梁志偉 清華大學計算機系碩士，負責深度學習算法加速研究和實現。 五、聯系方式 E-mail：[email protected] 成果編號：20230055

拉普拉斯域光學乳腺影像系統（LD－DOT）是一種基于漫反射光成像原理的功能成像手段。有別于基于形態(tài)學進行診斷的傳統醫(yī)學成像手段，它利用不同病變的乳腺組織對光的漫反射程度的不同，通過得到雙乳全局血管微循環(huán)特征參數的定量分布來診斷組織病理屬性（正常/良性/惡性）以及分布范圍，探測深度可達6厘米以上，掃描過程安全快速，結果直接客觀，是一種經濟高效的診斷乳腺病變的無創(chuàng)方法。

"該成果獲2017年度國家技術發(fā)明獎二等獎（通用項目）。(1)創(chuàng)立了快速道路交通安全狀態(tài)辨識事故風險預警方法體系。 (2)提出了事故前兆的快速道路交通安全分析與多目標優(yōu)化設計方法。 (3)研發(fā)了基于速度引導的快速道路交通安全主動調控技術。 建立了快速道路交通事故前兆特征的表征與識別方法，系統解析了交通事故風險形成機理及演變規(guī)率，提出了快速道路交通安全狀態(tài)類歸與主動辨識技術，構造了快速邊路交通審故風險主動預警技術。提出了事故前兆特征的快速道路交通安全分析技術，研制了事故前兆特征的交通事故風險分析與優(yōu)化設計軟件，研發(fā)了快速邊路出入交通沖突仿真快速提取技術，提出了綜合考慮效率、安全、環(huán)境和能耗的快速道路典型節(jié)點交通設計多目標協同優(yōu)化技術。某于交通安全影響系數構建了常用車速管控設施綜合優(yōu)化技術，提出了不利天氣條件下快速道路限速值優(yōu)化設計技術，構建了面向安全增強、效率提升和多目標協同優(yōu)化的可變限速控制和系統搭建技術。 "

自動駕駛汽車不僅能大大提高交通系統的效率和安全性，同時也為我們節(jié)省了很 多寶貴時間，將是未來汽車發(fā)展的主流。在基于視覺導航的自動駕駛系統中，目標的檢測和 測距是其中的關鍵技術，直接決定了自動駕駛系統的性能。在基于視覺的導航中，雙目視覺技術是自動駕駛輔助系統中的主流應用技術。雙 目測距利用雙目立體視覺的原理，即兩臺攝像機分別對目標物體進行圖像采集，把采集到 的兩幅圖像進行處理后通過立體匹配來計算出被測物體的深度距離。

本發(fā)明公開了一種赤泥制備道路硅酸鹽水泥的方法,以脫堿后的氧化鋁赤泥為主要原料制備道路硅酸鹽水泥,本發(fā)明通過設計道路硅酸鹽水泥熟料中C3S、C2S、C4AF和C3A等主要的礦物組成,以40～60%的赤泥部分代替道路硅酸鹽水泥生產所用的鈣質、鋁質原料,完全取代鐵質和硅質原料;本方法所制得的赤泥道路硅酸鹽水泥性能良好,赤泥的利用率高。

本成果可從根本上解決上述痛點難題，傳感器檢測到冰雪等風險路況時，及時向路政、交警部門和社會發(fā)送預警和報警信號，以便及時采取風險管控措施，大大降低惡性交通事故發(fā)生的可能性。還可與道路融雪化冰系統協同工作，監(jiān)測到冰雪危險路況時，傳感器信號自動啟動融雪化冰系統工作，消融冰雪，保障道路安全通暢。本成果的主要創(chuàng)新點： 1）壓電平膜傳感器多階諧振頻率和振動譜解析技術； 2）多光譜傳感器光電信號處理技術； 3）復阻抗傳感器信號檢測及處理技術； 4）多傳感器信息融合人工智能技術； 5）傳感器可靠性結構設計技術。 冰雪路況傳感器主要包含阻抗譜、諧振譜和多光譜等三種核心關鍵技術，如下圖所示，其來源于團隊前期研發(fā)的壓電平膜式、光纖（光電）式和阻抗式結冰傳感技術成果，均為具有自主創(chuàng)新特色及自主知識產權的研究成果。

該成果 2013 年獲全國商業(yè)科技進步獎二等獎。本研究采用納米 ZnO 和 SBS 為外摻劑，尋求合適的制備工藝，制備納米材料/聚合物復合改性瀝青。借鑒聚合物改性瀝青的研究方法、試驗手段及評價方法，探討納米材料/聚合物復合材料改性瀝青及混合料的路用技術性能；并通過微觀、化學分析手段，研究納米 ZnO 和 SBS 加入到基質瀝青中，與基質瀝青的相互作用機理，以期望達到較為良好的改性效果，促進納米材料/聚合物復合改性瀝青的發(fā)展與應用。