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一種基于 LiDAR 點云輔助的立體影像密集匹配方法及系統(tǒng)，將投影獲取立體像對重疊范圍內(nèi)的 LiDAR 點云并濾波處理；將濾波后的點云投影到核線立體像對上，確定后續(xù)密集匹配的視差范圍；建立 金字塔，從金字塔頂層開始，采用三角網(wǎng)約束改造代價矩陣，進(jìn)行 SGM 密集匹配，并進(jìn)行左右一致性 檢測，得到頂層最終的視差圖；將金字塔當(dāng)前層的視差圖傳遞到下一層作為初始視差圖，根據(jù)當(dāng)前層的 視差圖相應(yīng)確定下一層的視差范圍，將下一層作為新的當(dāng)前層；基于新的當(dāng)前層，同樣處理得到當(dāng)前層 最終的視差圖，直到金字塔的底層，輸出原始影像的視差圖，根據(jù)視差圖，得到立體像對的同名點，生 成密集匹配的點云。

多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像信息處理與分析，具有重大的應(yīng)用背景，是國家和社會當(dāng) 前高度重視的研究領(lǐng)域之一。 本項目擬基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法，主要研究醫(yī)學(xué)影像的特征描述、設(shè)備無關(guān)性 的特征評價與特征選擇、基于內(nèi)容的多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像檢索、醫(yī)學(xué)影像信息挖掘、 參考庫建設(shè)與算法輔助研究平臺的設(shè)計與開發(fā)等內(nèi)容。研究目標(biāo)為： （1）建立統(tǒng)一的特征描述模型，實現(xiàn)跨模態(tài)醫(yī)學(xué)影像的統(tǒng)一特征描述； （2）提出有效解決特征提取層面上醫(yī)學(xué)影像信息處理與分析算法的設(shè)備無 關(guān)性問題的通用框架； （3）在醫(yī)學(xué)影像標(biāo)注數(shù)據(jù)有限、數(shù)據(jù)庫為海量等條件下，實現(xiàn)高效率單模 50 態(tài)影像檢索，有效提高多模態(tài)、跨模態(tài)醫(yī)學(xué)影像檢索的精度，實現(xiàn)用戶友好的 檢索結(jié)果展示； （4）從結(jié)構(gòu)復(fù)雜的多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中，挖掘有用的知識，構(gòu)建有效的 輔助診斷模型、實現(xiàn)個人疾病風(fēng)險預(yù)警； （5）完成首期參考庫建設(shè)與算法輔助研發(fā)平臺的開發(fā)，為項目研究內(nèi)容的 開展提供有效數(shù)據(jù)和環(huán)境支撐。本項目獲得國家自然科學(xué)基金重點項目資助，項目執(zhí)行期 2013.1-2017.12。

常見腫瘤的前期診斷是目前的一個技術(shù)難點，也是目前急需解決的一個難題，目前最好的解決方法是分子熒光探測技術(shù)，這些技術(shù)的核心是小分子熒光探針的合成以及這種分子探針的腫瘤靶向特性，我們已經(jīng)合成了可以進(jìn)行部分腫瘤標(biāo)記的近紅外分子探針，并在幾種腫瘤的前期診斷中獲得了成功。同時我們也已經(jīng)成功開發(fā)了活體熒光成像系統(tǒng)，可以進(jìn)行分子熒光探針應(yīng)用的相關(guān)研究。應(yīng)用于醫(yī)療器械：腫瘤的前期診斷，獲發(fā)明專利2項，市場前景不可估量。 我們已經(jīng)合成了可以進(jìn)行部分腫瘤標(biāo)記的近紅外分子探針，并在幾種腫瘤的前期診斷中獲得了

本發(fā)明公開了一種基于投影數(shù)字高程模型的正射影像鑲嵌線自動提取方法，包括步驟：步驟 1，獲 取單片正射影像的投影數(shù)字高程模型；步驟 2，確定待鑲嵌正射影像對；步驟 3，將待鑲嵌正射影像對 的投影數(shù)字高程模型按地理坐標(biāo)疊加獲得疊加圖像，將疊加圖像二值化得到二值疊加圖像；步驟 4，采 用圖像形態(tài)學(xué)方法提取二值疊加圖像的骨架線獲得骨架線網(wǎng)絡(luò)，采用 Dijkstra 算法在骨架線網(wǎng)絡(luò)中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對的鑲嵌線。本發(fā)明方法能自動獲取高質(zhì)量的正

本發(fā)明公開了一種基于遙感影像的特征函數(shù)空間濾值回歸模型并行化方法，本發(fā)明針對遙感影像數(shù) 據(jù)回歸建模過程中變量空間自相關(guān)性對模型的影響，提出采用特征函數(shù)空間濾值方法，通過將影像進(jìn)行 分塊，利用搭建的并行計算集群進(jìn)行分布式計算，最后將分塊計算的結(jié)果返回給主節(jié)點匯總，通過對比 串行和并行分別得到的回歸模型擬合評價參數(shù) MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，驗證基于 遙感影像的特征函數(shù)空間濾值并行方法在空間統(tǒng)計回歸建模中能夠消除空間

本發(fā)明公開一種補(bǔ)償粒子速度影像儀球面像差的方法，所述方法為：在粒子速度影像儀提取極電極板添加跳變電壓，以在聚焦電場的基礎(chǔ)上添加發(fā)散電場，從而補(bǔ)償原有靜電聚焦透鏡球面像差。本發(fā)明還提供一種補(bǔ)償粒子速度影像儀球面像差的裝置，所述裝置包括與粒子速度影像儀提取極電極板連接的跳變電壓控制單元，用于在提取極電極板上產(chǎn)生跳變電壓。本發(fā)明可補(bǔ)償粒子速度影像儀補(bǔ)償原有靜電聚焦透鏡球面像差，實施本發(fā)明無需改變原有裝置結(jié)構(gòu)，實施簡便、成本低、成像分辨率高。

本發(fā)明公開了一種利用激光點云輔助的可量測全景影像生成方法，包括：步驟 1，將全景影像進(jìn)行 虛擬成像獲得多幅框幅式影像；步驟 2，選取初始點對，并初始化各框幅式影像的外方位元素；步驟 3， 以初始點對中所有激光點到對應(yīng)框幅式影像上的投影誤差的和最小為條件方程，調(diào)整外方位元素初始值， 獲得精確的外方位元素值；步驟 4，構(gòu)建激光點云的空間索引，在空間索引中選取以曝光中心為球心的 球形鄰域，球形鄰域內(nèi)激光點云即全景影像的鄰域點云；步驟 5，計算鄰域點云中各激光點的法向量， 獲得鄰域點云的特征；步驟 6，將鄰域點云的深度和特征投影到全景影像。采用本發(fā)明生產(chǎn)的可量測全 景影像具有較高精度，可廣泛運用于測量領(lǐng)域及資產(chǎn)調(diào)查。 

一種真正射影像絕對遮擋區(qū)域修補(bǔ)方法及系統(tǒng)，包括加載真正射影像及相應(yīng)的坐標(biāo)系統(tǒng)參數(shù)，分別 加載真正射影像相應(yīng)的 DEM 三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)和 DBM 三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)，將真正射影像中被 DEM 三角網(wǎng)格所 覆蓋的區(qū)域內(nèi)像素點標(biāo)定為地面點，將真正射影像中被 DBM 三角網(wǎng)格所覆蓋的區(qū)域內(nèi)像素點標(biāo)定為建 筑點；根據(jù)鄰域范圍內(nèi)相同屬性進(jìn)行像素點修補(bǔ)。本發(fā)明能夠有效修補(bǔ)真正射影像中絕對遮蔽區(qū)域，各 像素屬性明確，能夠采用相同屬性的像素進(jìn)行修補(bǔ)，因此保證了最大程度的保真，基本不存在地面像素 補(bǔ)到屋頂面上或屋頂面像素補(bǔ)到地面上的情況

       設(shè)備名稱：自卸車田字格機(jī)器人激光跟蹤焊接工作站自卸車自動焊接       設(shè)備簡介：自卸車自動焊接該生產(chǎn)線主要由兩套可移動龍門式懸掛機(jī)器人工作站及相配套的側(cè)板定位輸送平臺組成；每個工作站配置的機(jī)器人，均搭載了一套激光跟蹤與機(jī)器人集成系統(tǒng)；因此，在田字格側(cè)板組裝點焊、位擺放均無嚴(yán)格要求的前提下，該系統(tǒng)可實現(xiàn)全自動焊縫尋蹤并焊接的無人化作業(yè)；是當(dāng)下該行業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量，減員增效的不二選擇；采用激光掃描技術(shù)，通過激光傳感器對工件進(jìn)行多點的掃描，可識別出工件的外形及所在的方位；可實現(xiàn)工件外形一致性及工件定位工裝均無精度要求的焊縫自動跟蹤焊接；激光掃描范圍可調(diào)，人機(jī)界面智能控制，配置靈活，擴(kuò)展性強(qiáng)；兼容異形工件的自動焊接，無需預(yù)先編程，人為干預(yù)，功能強(qiáng)大； 激光掃描及數(shù)據(jù)計算方式可根據(jù)工件設(shè)定；可適用于對接焊縫、搭接焊縫、角焊縫等多種焊縫形式的焊接作業(yè)；可搭載多種焊接電源；生產(chǎn)效率高。       設(shè)備參數(shù)：跟蹤模式：激光跟蹤；跟蹤精度：0.05mm；掃描速度：1M/s；機(jī)器人：ABB；可接受定制化設(shè)計及生產(chǎn)。

醫(yī)療內(nèi)窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對于消化科的醫(yī)生而言，他們通過內(nèi)窺鏡能直接觀察到人體消化器官內(nèi)部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內(nèi)窺鏡進(jìn)行微創(chuàng)的外科手術(shù)，在醫(yī)學(xué)界應(yīng)用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內(nèi)鏡是消化道病變篩查和診斷的金標(biāo)準(zhǔn)，也是微創(chuàng)和無創(chuàng)治療的主要手段。 由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾法圍棋)開始，人工智能開始走進(jìn)大眾的視野。世界范圍內(nèi)對其的廣泛討論預(yù)示著人工智能時代已經(jīng)到來。隨著深度學(xué)習(xí)算法不斷發(fā)展、日益成熟，人工智能已逐步用于醫(yī)療影像分析領(lǐng)域。近年來，關(guān)于內(nèi)窺鏡影像在AI領(lǐng)域的發(fā)明成果如潮水般涌現(xiàn)。 在內(nèi)鏡檢查中，操作醫(yī)師將抓取的圖像和視頻保存到內(nèi)鏡報告系統(tǒng)中，再由診斷醫(yī)生根據(jù)這些抓取的影像出具診斷報告。由目前公開的內(nèi)窺鏡影像收集歸納系統(tǒng)中，尚未利用深度學(xué)習(xí)的方法來進(jìn)行胃、腸的內(nèi)窺鏡影像學(xué)習(xí)，進(jìn)而構(gòu)建一個較為全面的內(nèi)窺鏡影像的樣本庫。目前的方法不利于簡化醫(yī)生的操作且不具有數(shù)據(jù)歸一化處理和轉(zhuǎn)換能力，無法根據(jù)數(shù)據(jù)適用范圍的不同對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和提供智能的數(shù)據(jù)分析功能。 一種人工智能掃描內(nèi)窺影像樣本庫管理系統(tǒng)包括以下模塊：圖像輸入模塊，用于收集內(nèi)窺鏡圖片；按官方標(biāo)準(zhǔn)，將胃部或者腸部內(nèi)鏡視野分成多個部位，通過人工智能系統(tǒng)對從醫(yī)院內(nèi)窺鏡系統(tǒng)采集的圖像進(jìn)行預(yù)分類，并將影像數(shù)據(jù)上傳至系統(tǒng)指定文件目錄；登陸模塊，用于在注冊醫(yī)生登錄系統(tǒng)進(jìn)入當(dāng)前功能菜單后，對圖片進(jìn)行評圖，確認(rèn)該圖片類別是否正確；系統(tǒng)主控界面，用于進(jìn)行人機(jī)交互，并對圖像進(jìn)行顯示；業(yè)務(wù)功能模塊，包括：圖像分類單元、視頻庫單元、病灶標(biāo)記單元、我的任務(wù)單元、用戶信息單元；系統(tǒng)設(shè)置模塊，用于管理用戶與權(quán)限。本發(fā)明界面美觀友好、信息查詢靈活方便；對上傳影像數(shù)據(jù)智能分類，減少醫(yī)生操作，只需最終確定。 本系統(tǒng)產(chǎn)生的價值在于： 一、界面美觀友好、信息查詢靈活方便； 二、對上傳影像數(shù)據(jù)智能分類，減少醫(yī)生操作，只需最終確定； 三、數(shù)據(jù)庫管理模塊，具有數(shù)據(jù)歸一化處理和轉(zhuǎn)換能力，根據(jù)數(shù)據(jù)適用范圍的不同對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，提供智能的數(shù)據(jù)分析功能； 四、集成第三方標(biāo)記工具，標(biāo)記過程簡單清晰，結(jié)果數(shù)據(jù)穩(wěn)定可靠； 五、用戶權(quán)限設(shè)置合理，系統(tǒng)安全級別高； 六、防錯退出模式，保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。