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一種龍蝦眼空間 X 射線(xiàn)探測(cè)器，屬于探測(cè)空間 X 射線(xiàn)的探測(cè)器， 解決現(xiàn)有基于龍蝦眼原理的 X 射線(xiàn)探測(cè)器結(jié)構(gòu)剛度不足以及光在傳導(dǎo) 過(guò)程中的漏光問(wèn)題，以提高探測(cè)器的結(jié)構(gòu)剛度，降低光在耦合傳導(dǎo)過(guò) 程中的損失。本發(fā)明包括弧形框架、閃爍晶體、光導(dǎo)材料和光傳感器陣列，弧形框架上具有多個(gè)呈陣列分布的錐形通孔，各錐形通孔內(nèi)均 扦插有閃爍晶體，光傳感器陣列與閃爍晶體間經(jīng)光導(dǎo)材料耦合，光傳 感器陣列尺寸大于且完全包絡(luò)各錐形通孔下孔口在下球面的邊緣。本 發(fā)明

 “鳳凰眼”三維視覺(jué)人體檢測(cè)分析儀基于人眼工作原理，采用自主研發(fā)的三維場(chǎng)景建模與深度感知技術(shù)，解決了傳統(tǒng)監(jiān)控?cái)z像機(jī)無(wú)法解決人群遮擋的固有缺陷，可實(shí)現(xiàn)在遮擋條件、人群擁擠、多人交叉等復(fù)雜場(chǎng)景下精確檢測(cè)多個(gè)人體目標(biāo)，具有超高的準(zhǔn)確率和超低漏檢率，使得復(fù)雜擁擠場(chǎng)景下多人檢測(cè)分析變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。  本產(chǎn)品可為物聯(lián)網(wǎng)中的視頻大數(shù)據(jù)分析、重點(diǎn)區(qū)域人流數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、人體檢索提供強(qiáng)有力的支撐。主要特點(diǎn)1. 實(shí)時(shí)三維成像2.室內(nèi)外精

本發(fā)明提供一種基于隨機(jī)游走的眼動(dòng)注視點(diǎn)測(cè)定方法，包括軌跡點(diǎn)分類(lèi)階段和軌跡點(diǎn)聚類(lèi)階段，所 述軌跡點(diǎn)分類(lèi)階段輸入測(cè)試圖片的眼動(dòng)軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)，將其中屬于注視點(diǎn)的各軌跡點(diǎn)分到不同的類(lèi)別中; 所述軌跡點(diǎn)聚類(lèi)階段包括對(duì)每個(gè)類(lèi)別分別執(zhí)行，計(jì)算輸入的各軌跡點(diǎn)之間的歐式距離構(gòu)成距離矩陣，計(jì) 算概率分布矩陣，統(tǒng)計(jì)每個(gè)點(diǎn)的累計(jì)關(guān)注時(shí)間密度，代入隨機(jī)游走模型，迭代得到收斂的權(quán)重向量，從 而計(jì)算注視點(diǎn)中心位置。本發(fā)明生成的聚類(lèi)中心與用戶(hù)關(guān)注中心更加擬合;本發(fā)明提出的基于隨機(jī)游走 的眼動(dòng)注視點(diǎn)測(cè)定的方法，綜合考慮了時(shí)間和空間因素

XM-433眼常見(jiàn)病模型 ? XM-433眼常見(jiàn)病模型包括20種常見(jiàn)眼病的形態(tài)，每套模型由20只組成，分裝入箱內(nèi)展示正常眼、正常瞼結(jié)膜、沙眼、、眼瞼內(nèi)翻、潰瘍性瞼緣炎、眼瞼外翻、霰粒腫、麥粒腫、慢性淚囊炎、翼狀胬肉、流行性出血性角結(jié)膜炎、角膜潰瘍、角膜粘連性白斑、急性虹膜睫狀體炎、鞏膜炎、急性青光眼、老年性白內(nèi)障、結(jié)膜異物、眼瞼濕疹形態(tài)。 尺寸：放大3倍，37.5×56.5×9cm 材質(zhì)：PVC材料 ? 20種常見(jiàn)眼病: 1、正常眼：顯示上下眼瞼、瞼緣、淚點(diǎn)、球結(jié)膜、鞏膜、角膜、虹膜和瞳孔。 2、正常瞼結(jié)膜：顯示上下眼瞼瞼結(jié)膜，表面光滑透明，血管分布清楚。 3、沙眼：顯示沙眼第二期重度（Ⅱ++），上眼瞼瞼結(jié)膜炎癥，超過(guò)1/3以上面積，并有疤痕形成。 4、沙眼性血管翳：顯示角膜上部有血管進(jìn)入角膜組織，占角膜面積1/4。 5、眼瞼內(nèi)翻：顯示上眼瞼瞼緣向內(nèi)側(cè)翻轉(zhuǎn)，睫毛觸及眼球角膜，造成角膜上部沙眼性血管翳，球結(jié)膜充血。 6、潰瘍性瞼緣炎：顯示瞼緣充血腫脹，瞼緣睫毛根部有小膿泡潰瘍和膿痂。 7、眼瞼外翻：顯示下眼瞼向外側(cè)翻轉(zhuǎn)，瞼結(jié)膜色紅，肥厚，少光澤，下眼瞼瞼結(jié)膜與球結(jié)膜粘連。 8、霰粒腫：顯示上眼瞼瞼結(jié)膜上蠶豆大小紫紅色隆起腫塊，中央呈灰黃色。 9、麥粒腫：顯示上眼瞼皮膚紅腫，近鼻側(cè)有黃色膿頭隆起 10、慢性淚囊炎：指壓淚囊部，從淚點(diǎn)流出黏液膿性分泌物。 11、翼狀胬肉：顯示角膜鼻側(cè)有三角形翼狀膜，頭部進(jìn)入角膜組織，體部血管豐富，肥厚，隆起。 12、流行性出血性角結(jié)膜炎：球結(jié)膜充血、水腫，有片狀出血，角膜內(nèi)有灰白色浸潤(rùn)點(diǎn)，下眼瞼紅腫。 13、角膜潰瘍：角膜周?chē)忻黠@混合性充血，角膜上皮和基質(zhì)脫落缺損，形成角膜潰瘍，有黃白色膿性分泌物。 14、角膜粘連性白斑：瞳孔梨狀，梨蒂有白斑，為角膜病變所造成。 15、急性虹膜睫狀體炎：混合性充血，瞳孔縮小不正圓。 16、鞏膜炎：球結(jié)膜水腫，其下方鞏膜呈紫紅色充血。 17、急性青光眼：眼瞼水腫，混合性充血，瞳孔中等散大，呈綠色反光。 18、老年性白內(nèi)障：顯示晶狀體混濁，呈灰白色。 19、結(jié)膜異物：顯示上眼瞼瞼結(jié)膜上黑褐色（鐵屑）異物，伴結(jié)膜充血。 20、眼瞼濕疹：顯示下眼瞼濕疹，瞼緣充血腫脹，濾泡透明呈圓形。

自由物理空間中實(shí)現(xiàn)空氣懸浮3D顯示一直是人們的夢(mèng)想，曾無(wú) 數(shù)次出現(xiàn)在科幻片中，高質(zhì)量的3D空氣懸浮成像是3D顯示技術(shù)實(shí)現(xiàn) 的難點(diǎn)也是科學(xué)家孜孜以求的目標(biāo)。市場(chǎng)現(xiàn)有的空氣成像技術(shù)方 案，均有亮度低、分辨率低、尺寸小、離屏距離小、觀看眩暈等問(wèn) 題，不能提供逼真舒適的視覺(jué)體驗(yàn)。 班度科技通過(guò)創(chuàng)造性地提出“空間光場(chǎng)積分”原理，模擬真實(shí)3D 場(chǎng)景的漫散射光場(chǎng)分布方式，控制攜帶信息的光在空間交匯融合形 成實(shí)像散射光分布，利用逆向光線(xiàn)追跡的方法積分計(jì)算得到光學(xué)模 組面型分布，進(jìn)而完成光線(xiàn)在自由空間中的重聚焦，突破了離屏深 度、觀看視角、懸浮圖像的空間分辨率等“卡脖子”技術(shù)瓶頸。可實(shí) 現(xiàn)直接和懸浮在空氣中的3D影像進(jìn)行交互，可將3D場(chǎng)景直接推送到 空中，實(shí)現(xiàn)多層次空間的構(gòu)建及呈現(xiàn)，提高觀看者的認(rèn)知和分析能 力，并帶來(lái)前所未有極富沖擊力的視覺(jué)體驗(yàn)。同時(shí)，這種成像方式 由于打通了虛擬與真實(shí)場(chǎng)域的界限實(shí)現(xiàn)了完整融合，符合人的認(rèn)知 習(xí)慣的平滑過(guò)渡，更容易被受眾接受并由此產(chǎn)生自發(fā)交互行為，帶 來(lái)全新的交互方式。

一種韭菜遲眼蕈蚊的監(jiān)測(cè)誘殺技術(shù)以糖醋酒液作為誘集試液，在拱棚內(nèi)將新配制的糖醋酒液加入敞口盆中，并加入添加物制成標(biāo)準(zhǔn)誘集盆，將誘集盆置于韭菜畦中。本發(fā)明在不增加成本的基礎(chǔ)上提高監(jiān)測(cè)韭菜遲眼蕈蚊發(fā)生及誘殺效果的新技術(shù)，不僅適合基層植物保護(hù)部門(mén)對(duì)害蟲(chóng)發(fā)生規(guī)律的監(jiān)測(cè)，還特別適合基層農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對(duì)害蟲(chóng)的防治。并且該發(fā)明中涉及到的糖醋酒液無(wú)毒無(wú)害對(duì)植物生長(zhǎng)有良好的促進(jìn)作用。此法為監(jiān)測(cè)害蟲(chóng)種群動(dòng)態(tài)及誘殺防治的較為精確的試驗(yàn)方法之一。

該技術(shù)的裸眼立體顯示器采用主動(dòng)式立體顯示方式，同屏顯示一對(duì)立體圖像，并且可以供多位觀看者同時(shí)自由觀看。該立體顯示方式使得每一只眼睛所看到的圖像的分辨率（Single Vew Resolution-SVR）等于所使用的液晶顯示面板的物理分辨率。可以實(shí)現(xiàn)Full HDTV的立體顯示，平面立體兼容。在立體顯示方式下，任意單眼觀看到的圖像，其分辨率與液晶顯示器件的物理分辨率相同。因此，立體顯示模式下，立體圖像具有高清晰的特點(diǎn)。多名觀看者可以同時(shí)觀看，每一位

本發(fā)明提供一種基于密度的眼動(dòng)注視點(diǎn)測(cè)定方法及系統(tǒng)，包括軌跡點(diǎn)分類(lèi)階段和軌跡點(diǎn)聚類(lèi)階段， 所述軌跡點(diǎn)分類(lèi)階段輸入測(cè)試圖片的眼動(dòng)軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)，將其中屬于注視點(diǎn)的各軌跡點(diǎn)分到不同的類(lèi)別中； 所述軌跡點(diǎn)聚類(lèi)階段包括對(duì)每個(gè)類(lèi)別分別執(zhí)行，計(jì)算輸入的各軌跡點(diǎn)之間的歐式距離構(gòu)成距離矩陣，統(tǒng) 計(jì)每個(gè)點(diǎn)的累計(jì)關(guān)注時(shí)間密度，確定密度等于最大密度值的軌跡點(diǎn)序號(hào)集，求密度為最大密度值的軌跡 點(diǎn)集的質(zhì)心，從而計(jì)算注視點(diǎn)中心位置。本發(fā)明生成的聚類(lèi)中心與用戶(hù)關(guān)注中心更加擬合，充

本發(fā)明公開(kāi)一種基于多人眼感知分組特性的圖構(gòu)造方法，包括以下步驟：將待處理圖像過(guò)分割成多個(gè)超像素，并將超像素定義為圖的頂點(diǎn)；基于人眼感知分組特性中的空間鄰近特性，將在圖像空間中相鄰的超像素相連，作為圖的一部分邊；基于人眼感知分組特性中的顏色相似特性，將圖像中顏色特征相似的超像素相連，作為圖的另一部分邊；基于人眼感知分組特性的紋理相似特性，將圖像中紋理特征相似的超像素相連，作為圖的又一部分邊；基于PRSVM算法，學(xué)習(xí)空間鄰近度、顏色相似性和紋理相似性對(duì)圖中邊權(quán)的作用大小；將圖的邊權(quán)定義為相連的兩個(gè)超像素之間空間鄰近度、顏色相似性和紋理相似性的加權(quán)和。本發(fā)明充分考慮人眼的多種感知分組特性，有效描述圖像中各區(qū)域之間的關(guān)系，有助于對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。