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機(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機(jī)載LiDAR點(diǎn)云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過(guò)點(diǎn)云語(yǔ)義分割、點(diǎn)云影像配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機(jī)交互等功能模塊，實(shí)現(xiàn)高效率、（半）自動(dòng)的城市實(shí)體三維模型重建，具備全自動(dòng)大測(cè)區(qū)城市建模、半自動(dòng)城市高精度精細(xì)實(shí)體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動(dòng)化程度，推進(jìn)實(shí)景三維中國(guó)建設(shè)進(jìn)程。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 創(chuàng)新性： 機(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機(jī)載LiDAR點(diǎn)云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過(guò)點(diǎn)云語(yǔ)義分割、點(diǎn)云影像配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機(jī)交互等功能模塊，實(shí)現(xiàn)高效率、（半）自動(dòng)的城市實(shí)體三維模型重建，具備全自動(dòng)大測(cè)區(qū)城市建模、半自動(dòng)城市高精度精細(xì)實(shí)體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動(dòng)化程度，推進(jìn)實(shí)景三維中國(guó)建設(shè)進(jìn)程。系統(tǒng)主要由兩部分功能模塊組成：自動(dòng)化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統(tǒng)模塊。其中自動(dòng)建模模塊由點(diǎn)云影像自動(dòng)配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、點(diǎn)云濾波、點(diǎn)云分類、建筑物單體化分割、建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建等軟件子模塊構(gòu)成。系統(tǒng)支持DEM、DOM、實(shí)景三維模型、建筑物L(fēng)oD1至LoD3模型等多種產(chǎn)品生產(chǎn)；支持多核、多CPU、多GPU架構(gòu)的任務(wù)并行化管理，支持搭建點(diǎn)云、影像、模型數(shù)據(jù)庫(kù)，支持人機(jī)交互進(jìn)行語(yǔ)義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關(guān)鍵問(wèn)題： LiDAR點(diǎn)云與傾斜影像異源異構(gòu)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)問(wèn)題，點(diǎn)云影像數(shù)據(jù)難以聯(lián)合應(yīng)用； 單一數(shù)據(jù)源三維信息與紋理信息不全，高質(zhì)量模型結(jié)果依賴高精度數(shù)據(jù)輸入，導(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取成本昂貴、效率較低； 城市級(jí)實(shí)景三維模型重建自動(dòng)化程度低，低精度自動(dòng)結(jié)構(gòu)化模型成果難復(fù)用，而手動(dòng)模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實(shí)景三維數(shù)據(jù)制作單位高度依賴國(guó)外軟件，國(guó)產(chǎn)化難。 先進(jìn)性： 當(dāng)前，國(guó)內(nèi)90%以上地形級(jí)實(shí)景三維數(shù)據(jù)制作測(cè)繪單位都基于國(guó)外軟件進(jìn)行三維重建，而城市級(jí)實(shí)景三維模型則重度依賴全人工手動(dòng)勾繪且需調(diào)用國(guó)外專業(yè)三維建模軟件，模型重建學(xué)習(xí)成本極高、軟件針對(duì)性不強(qiáng)而效率低下。 機(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)軟件系統(tǒng)以高精度、高效率、高自動(dòng)化程度城市級(jí)實(shí)景三維模型重建為首要目標(biāo)。軟件系統(tǒng)具備高精度點(diǎn)云影像配準(zhǔn)模塊提供異源數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用基礎(chǔ)；采用LiDAR點(diǎn)云約束的多視影像密集匹配策略實(shí)現(xiàn)高精度、全覆蓋三維數(shù)據(jù)輸入以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量實(shí)景三維模型重建；采取地面點(diǎn)濾波、非地面點(diǎn)地物分類、目標(biāo)地物單體實(shí)例分割遞進(jìn)式流程得到建筑物等地物單體化三維數(shù)據(jù)；優(yōu)化自動(dòng)結(jié)構(gòu)化模型重建與人工干預(yù)的結(jié)構(gòu)化建模流程，無(wú)需額外依賴專業(yè)建模軟件；提供針對(duì)建筑物結(jié)構(gòu)化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達(dá)標(biāo)的自動(dòng)模型可復(fù)用，三維點(diǎn)云端、二維影像端可獨(dú)立或聯(lián)合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動(dòng)編輯模式。 獨(dú)占性： 系統(tǒng)主要搭建兩條生產(chǎn)路線，以適應(yīng)不同地域模型精度要求差異、不同應(yīng)用時(shí)間響應(yīng)要求。其一是以LiDAR點(diǎn)云為主的快速建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建，經(jīng)過(guò)點(diǎn)云分類、建筑物實(shí)例分割、結(jié)構(gòu)化模型重建等步驟構(gòu)建人工地物結(jié)構(gòu)化模型，并利用配準(zhǔn)后多視影像對(duì)模型紋理映射，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結(jié)構(gòu)化模型、典型地物真實(shí)色彩點(diǎn)云等輕量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；其二是在LiDAR點(diǎn)云約束下生成高精度密集匹配點(diǎn)云構(gòu)造高質(zhì)量實(shí)景三維模型，并在此基礎(chǔ)上提取建筑物單體三角網(wǎng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)模型簡(jiǎn)化抽象得到建筑物L(fēng)oD3模型，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括實(shí)景三維模型、建筑物L(fēng)oD3模型等城市級(jí)實(shí)景三維數(shù)據(jù)要素。 此外，軟件系統(tǒng)支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國(guó)產(chǎn)麒麟(V4/V10)等多操作系統(tǒng)中運(yùn)行，已階段性實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)化。

本發(fā)明公開(kāi)了一種傾斜航空影像中建筑物立面損毀檢測(cè)的方法，包括步驟一，利用基于粗糙集理論 的 k-means 聚類算法對(duì)建筑物立面分割，獲得建筑物立面的門窗；二，利用 canny 算法對(duì)建筑物立面的 門窗進(jìn)行邊緣檢測(cè)，獲得門窗的邊緣特征；三，利用經(jīng)濟(jì)學(xué)中的基尼系數(shù)對(duì)所述邊緣特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，獲 得建筑物立面的基尼系數(shù)；四，根據(jù)所述基尼系數(shù)判定建筑物立面是否損毀。本發(fā)明具有不需要先驗(yàn)信 息和災(zāi)前數(shù)據(jù)的情況下，能簡(jiǎn)單高效的進(jìn)行建筑物立面損毀檢測(cè)，降低了方

? 規(guī)格尺寸：600*400mm；材質(zhì)：亞克力板。? 主要展示器件安裝于兩塊亞克力前后板上；前板為5mm厚透明亞克力板，后板5mm厚白色亞克力板；產(chǎn)品文字說(shuō)明及圖片，采用不低于絲網(wǎng)印刷技術(shù)UV印制的背景圖，彩色圖片須平板打印到背板上，保證不能因受潮褪色；前后板可用6顆50mm的工藝螺釘固定于墻體上；儀器整體具有防塵和安全防護(hù)裝置。? ? 原理說(shuō)明：琴弦振蕩頻率較高，我們?nèi)说难劬床磺迩傧艺駝?dòng)的情形，但當(dāng)轉(zhuǎn)桶旋轉(zhuǎn)時(shí)，白色條文的閃動(dòng)可使人們對(duì)琴弦的振蕩情形有所了解。?

航空吊放聲納：是一種裝備于反潛直升機(jī)上的機(jī)載聲納設(shè)備，用于對(duì)水下潛艇等目標(biāo)的搜索、定位、識(shí)別、跟蹤和監(jiān)視。吊放聲納系統(tǒng)包括：水下分機(jī)、吊放電纜、收放絞車、發(fā)射接口分機(jī)、顯示控制分機(jī)等。 工作時(shí)直升機(jī)懸停在空中，通過(guò)絞車和吊放電纜將水下分機(jī)放入水中，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行搜索和探測(cè)。該類型的聲納探測(cè)深度可變、目標(biāo)探測(cè)精度高，是海軍反潛效果最好的聲納設(shè)備之一。 航空聲納浮標(biāo)：是裝備于反潛巡邏機(jī)、反潛直升機(jī)和某些水上飛機(jī)的聲納設(shè)備，用于對(duì)水下潛艇等目標(biāo)的大范圍搜索、定位、識(shí)別和跟蹤。聲納浮標(biāo)屬一次性使用的消耗性器材，其外形呈圓柱形，頂部有可分離的減速裝置和天線護(hù)罩，殼體內(nèi)安裝有可折疊的天線、無(wú)線電發(fā)射機(jī)、聲信號(hào)放大器、聲納基陣、電池和浮標(biāo)自沉裝置等。

光學(xué)相干層析技術(shù)(OCT)是一種基于光學(xué)相干特性的在體、實(shí)時(shí)、高分辨率的三維斷層成像技術(shù)，以其非侵入性及高分辨率等特點(diǎn)，在視網(wǎng)膜疾病的研究及臨床診斷中日趨體現(xiàn)出巨大的潛力。近年來(lái)團(tuán)隊(duì)以O(shè)CT成像方式為主，結(jié)合自適應(yīng)光學(xué)、光致超聲、自發(fā)熒光等多種成像手段，研究具有國(guó)際先進(jìn)水平的眼底多模態(tài)成像系統(tǒng)。新型的多模態(tài)成像方式可以同時(shí)反映視網(wǎng)膜的散射特性及光吸收特性，并同步獲取眼底的結(jié)構(gòu)與功能圖像。該研究可以對(duì)由眼底視網(wǎng)膜病變所帶來(lái)的眼底組織結(jié)構(gòu)及功能上的變化進(jìn)行觀測(cè)和估計(jì)，實(shí)現(xiàn)相關(guān)疾病的早期準(zhǔn)確診斷。

光學(xué)相干層析技術(shù)(OCT)是一種基于光學(xué)相干特性的在體、實(shí)時(shí)、高分辨率 的三維斷層成像技術(shù)，以其非侵入性及高分辨率等特點(diǎn)，在視網(wǎng)膜疾病的研究及臨床診斷中日趨體現(xiàn)出巨大的潛力。近年來(lái)團(tuán)隊(duì)以 OCT 成像方式為主，結(jié)合自適 應(yīng)光學(xué)、光致超聲、自發(fā)熒光等多種成像手段，研究具有國(guó)際先進(jìn)水平的眼底多 模態(tài)成像系統(tǒng)。新型的多模態(tài)成像方式可以同時(shí)反映視網(wǎng)膜的散射特性及光吸收 特性，并同步獲取眼底的結(jié)構(gòu)與功能圖像。該研究可以對(duì)由眼底視網(wǎng)膜病變所帶 來(lái)的眼底組織結(jié)構(gòu)及功能上的變化進(jìn)行觀測(cè)和估計(jì)，實(shí)現(xiàn)相關(guān)疾病的早期準(zhǔn)確

通過(guò)研究注意力機(jī)制、多尺度卷機(jī)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（隨 機(jī)掩蓋、真假數(shù)據(jù)融合等），解決醫(yī)學(xué)影像中個(gè)體差異大的 病灶或病例難以有效識(shí)別的難題，突破微小病灶或細(xì)胞等小 目標(biāo)難以被識(shí)別的瓶頸。

生物能源是太陽(yáng)能在生物體內(nèi)以化學(xué)能儲(chǔ)存的能量形式,是最安全潔凈，持續(xù)可再生的重要能源，也是解決可替代交通運(yùn)輸燃料的最有效手段。生物航空煤油是利用非食用植物油（麻風(fēng)樹油，微藻油等）為原料，進(jìn)行加氫，去氧，裂解異構(gòu)化等改性處理后獲得生物航空煤油。生物航空潤(rùn)滑油，利用蓖麻油為原料，通過(guò)酯化反應(yīng)獲得耐高溫多元醇酯，替代石油基的潤(rùn)滑油，同時(shí)也是新一代耐高溫新型航空潤(rùn)滑油的重要保障。

南昌航空大學(xué)是一所以工為主，工、理、文、管、經(jīng)、法、教、藝等學(xué)科協(xié)調(diào)發(fā)展的多科性大學(xué)。學(xué)校是江西省人民政府與國(guó)家國(guó)防科技工業(yè)局共建的高等學(xué)校，是教育部第二批卓越工程師教育培養(yǎng)計(jì)劃實(shí)施高校，是“中國(guó)政府獎(jiǎng)學(xué)金”來(lái)華留學(xué)生培養(yǎng)院校，是教育部本科教學(xué)工作水平評(píng)估優(yōu)秀高校。 學(xué)校位于“物華天寶，人杰地靈”的英雄城——南昌。校園環(huán)境優(yōu)美，擁有前湖校區(qū)、上海路校區(qū)等2個(gè)校區(qū)，占地面積3000余畝。校舍建筑面積104萬(wàn)平米。擁有教學(xué)、科研設(shè)備3.9萬(wàn)多臺(tái)套，儀器設(shè)備總值約4.5億元。紙質(zhì)圖書資料200多萬(wàn)冊(cè)，中外文期刊352種，電子圖書272萬(wàn)冊(cè)，電子期刊273萬(wàn)冊(cè)，中外文數(shù)字資源數(shù)據(jù)庫(kù)61個(gè)。體育活動(dòng)場(chǎng)地面積達(dá)15.5萬(wàn)平米。 學(xué)校前身是1952年創(chuàng)辦的漢口航空工業(yè)學(xué)校，1954年8月遷到南昌，1955年改為南昌工業(yè)學(xué)校，1956年改為南昌航空工業(yè)專科學(xué)校，1978年改為南昌航空工業(yè)學(xué)院，2007年更名為南昌航空大學(xué)。1985年開(kāi)始培養(yǎng)碩士研究生，1990年獲碩士學(xué)位授予權(quán)，先后隸屬于航空工業(yè)部、航空航天工業(yè)部、中國(guó)航空工業(yè)總公司，1999年開(kāi)始實(shí)行中央與地方共建、以地方政府管理為主的管理體制。 學(xué)校現(xiàn)有教職工1961人，其中專任教師1249人，具有博士和碩士學(xué)位的教師約占教師總數(shù)的82%;博士生導(dǎo)師31人，碩士生導(dǎo)師600余人;有雙職雙聘中國(guó)科學(xué)院院士和中國(guó)工程院院士5人;國(guó)家杰出青年科學(xué)基金獲得者2人，國(guó)家“萬(wàn)人計(jì)劃”科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才2人，國(guó)家優(yōu)秀青年科學(xué)基金獲得者2人，國(guó)家百千萬(wàn)人才工程人選1人，中國(guó)科學(xué)院“百人計(jì)劃”1人，全國(guó)優(yōu)秀教師5人;科技部中青年科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才2人，教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃”2人;江西省新世紀(jì)百千萬(wàn)人才工程第一、第二層次人選40人，享受政府特殊津貼41人;江西省“贛鄱英才555工程”人選14人，“井岡學(xué)者”特聘教授2人，江西省主要學(xué)術(shù)與學(xué)科帶頭人8人，江西省教學(xué)名師17人，江西省青年科學(xué)家培養(yǎng)對(duì)象和杰出青年培養(yǎng)計(jì)劃26人，江西省文化名家1人。省(部)級(jí)學(xué)科帶頭人48人，省(部)級(jí)中青年骨干教師72人。 學(xué)校面向全國(guó)29個(gè)省、直轄市、自治區(qū)招生，其中在14個(gè)省份一本招生，學(xué)校現(xiàn)有全日制在校生23318人，其中普通本科生20945人，專科生157人，碩士研究生2015人，留學(xué)生201人。建校以來(lái)共培養(yǎng)各類畢業(yè)生14萬(wàn)余名。學(xué)校與航空、航天、民航、通航等企事業(yè)單位和近30個(gè)地方政府人力資源部門建立了長(zhǎng)期合作關(guān)系。每年有30%左右的畢業(yè)生服務(wù)于國(guó)防軍工企事業(yè)單位和各大民航、通航公司。學(xué)校連續(xù)獲江西省“普通高校畢業(yè)生就業(yè)工作先進(jìn)集體”、“普通高校畢業(yè)生就業(yè)工作評(píng)估優(yōu)秀等級(jí)”等榮譽(yù)。 學(xué)校設(shè)有材料科學(xué)與工程學(xué)院、環(huán)境與化學(xué)工程學(xué)院、航空制造工程學(xué)院、信息工程學(xué)院、外國(guó)語(yǔ)學(xué)院、飛行器工程學(xué)院(航空發(fā)動(dòng)機(jī)學(xué)院、通航學(xué)院)、數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院、測(cè)試與光電工程學(xué)院、經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院、體育學(xué)院、土木建筑學(xué)院、藝術(shù)與設(shè)計(jì)學(xué)院、馬克思主義學(xué)院、文法學(xué)院、音樂(lè)學(xué)院、軟件學(xué)院等16個(gè)專業(yè)學(xué)院，有國(guó)際教育學(xué)院、繼續(xù)教育學(xué)院、國(guó)防生教育學(xué)院、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐學(xué)院等4個(gè)管理型學(xué)院，以及1個(gè)獨(dú)立學(xué)院科技學(xué)院。學(xué)校現(xiàn)有64個(gè)本科專業(yè)，擁有16個(gè)一級(jí)學(xué)科碩士點(diǎn)，覆蓋了55個(gè)二級(jí)學(xué)科碩士點(diǎn)，并具有14個(gè)工程碩士領(lǐng)域和3個(gè)(公共管理碩士、藝術(shù)碩士、翻譯碩士)專業(yè)學(xué)位類別。 學(xué)校現(xiàn)有5個(gè)國(guó)家級(jí)特色專業(yè)，8個(gè)省級(jí)特色專業(yè)，1個(gè)國(guó)家級(jí)綜合改革試點(diǎn)專業(yè)，6個(gè)省級(jí)綜合改革試點(diǎn)專業(yè)，3個(gè)江西省一流學(xué)科，5個(gè)國(guó)防特色學(xué)科。獲批6個(gè)國(guó)家級(jí)卓越工程師教育培養(yǎng)計(jì)劃試點(diǎn)專業(yè)，6個(gè)江西省卓越工程師教育培養(yǎng)計(jì)劃試點(diǎn)專業(yè)。學(xué)校材料科學(xué)學(xué)科、工程學(xué)學(xué)科進(jìn)入美國(guó)ESI全球排名前1%，步入國(guó)際高水平學(xué)科行列。 學(xué)校現(xiàn)有“江西省測(cè)試技術(shù)與控制工程研究中心”博士后科研工作站、“江西省航空材料工程技術(shù)研究中心”博士后創(chuàng)新實(shí)踐基地。現(xiàn)有1個(gè)國(guó)家級(jí)工程實(shí)驗(yàn)室，25個(gè)省(部)級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(研究中心)和省級(jí)重點(diǎn)基地，其中2個(gè)江西省“2011協(xié)同創(chuàng)新”中心。有2個(gè)國(guó)家級(jí)實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心，9個(gè)省級(jí)實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心。“十二五”以來(lái)，在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表論文近7948篇，其中SCI、EI、ISTP檢索2640余篇，CSSCI檢索280余篇;獲國(guó)家專利授權(quán)1181件，其中發(fā)明專利授權(quán)556件;出版論著194部、教材274部。獲批國(guó)家杰出青年基金1項(xiàng)，國(guó)家優(yōu)秀青年基金2項(xiàng)，其他類別國(guó)家自然科學(xué)基金335項(xiàng)，國(guó)家社科基金26項(xiàng)。全國(guó)教育科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目2項(xiàng)、教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重大招標(biāo)項(xiàng)目、教育部人文一般項(xiàng)目、教育科技項(xiàng)目和優(yōu)秀人才項(xiàng)目等20余項(xiàng)，承擔(dān)和參與國(guó)家科技重大專項(xiàng)、子項(xiàng)目、“973”、“863”計(jì)劃子項(xiàng)等近20項(xiàng)。承擔(dān)國(guó)防科研計(jì)劃項(xiàng)目200余項(xiàng)，江西省重大科技專項(xiàng)等各類省部級(jí)項(xiàng)目1000余項(xiàng)。榮獲國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)1項(xiàng)(參與)，中國(guó)高校人文社會(huì)科學(xué)研究?jī)?yōu)秀成果三等獎(jiǎng)1項(xiàng)。獲省部級(jí)科技成果獎(jiǎng)85項(xiàng)。羅勝聯(lián)教授榮獲2012年何梁何利基金科學(xué)與技術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)、榮獲2017年江西省科學(xué)技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)。 學(xué)校現(xiàn)有國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)1個(gè)，國(guó)家精品課程1門，國(guó)家級(jí)雙語(yǔ)教學(xué)示范課程1門;獲國(guó)家級(jí)教學(xué)成果獎(jiǎng)4項(xiàng)，省級(jí)教學(xué)成果獎(jiǎng)75項(xiàng);獲國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材8部，省、部級(jí)優(yōu)秀教材40部。擁有3個(gè)校企共建的國(guó)家級(jí)工程實(shí)踐教育中心。擁有校外實(shí)踐(實(shí)習(xí))基地345個(gè)，其中與中國(guó)南方航空工業(yè)(集團(tuán))有限公司聯(lián)合申報(bào)的工程實(shí)踐教育中心獲批國(guó)家級(jí)大學(xué)生校外實(shí)踐教育基地。學(xué)校國(guó)防生培養(yǎng)的“昌航模式”成功獲批為國(guó)家級(jí)人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)區(qū)，教育部、中國(guó)人民解放軍總政治部聯(lián)合發(fā)文向全國(guó)推廣培育國(guó)防生工作經(jīng)驗(yàn)。 學(xué)校學(xué)生近五年先后榮獲省部級(jí)以上科技競(jìng)賽獎(jiǎng)2800余項(xiàng)，大學(xué)生受理專利525件、授權(quán)420件，發(fā)表論文640余篇，累計(jì)獲得“國(guó)家級(jí)、省級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃”項(xiàng)目190項(xiàng)。曾獲“挑戰(zhàn)杯”全國(guó)大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競(jìng)賽決賽一等獎(jiǎng)、國(guó)際2015CORE可再生能源技術(shù)頂尖設(shè)計(jì)大賽特等獎(jiǎng)、“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽銀獎(jiǎng)二項(xiàng)、第十六屆全國(guó)大學(xué)生機(jī)器人大賽地面挑戰(zhàn)賽全國(guó)總冠軍、第五屆中國(guó)教育機(jī)器人大賽一等獎(jiǎng)等榮譽(yù)。由學(xué)校申報(bào)的“天宮開(kāi)悟”項(xiàng)目，在全國(guó)“青年紅色筑夢(mèng)之旅”實(shí)踐活動(dòng)中獲得新銳創(chuàng)意獎(jiǎng)，并獲習(xí)近平總書記回信鼓勵(lì)。大學(xué)生科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)“環(huán)境光催化及資源循環(huán)利用團(tuán)隊(duì)”榮膺“小平科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)"稱號(hào)。大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基地命名為第三批江西省大學(xué)生創(chuàng)業(yè)孵化基地創(chuàng)建單位，并確定為全國(guó)“大學(xué)生KAB創(chuàng)業(yè)教育基地”。在2013—2017年中國(guó)高校創(chuàng)新人才培養(yǎng)暨學(xué)科競(jìng)賽評(píng)估中位居全國(guó)第111位;在“全國(guó)高校團(tuán)學(xué)創(chuàng)業(yè)教育工作指數(shù)100強(qiáng)”中位列第56位，為江西省高校之最。相繼涌現(xiàn)“全國(guó)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)英雄”朱丁亮、全國(guó)優(yōu)秀共青團(tuán)員陳文勇等一批批青年先進(jìn)典型。 學(xué)校大力推進(jìn)國(guó)際合作與交流工作，先后與美國(guó)、英國(guó)、澳大利亞、烏克蘭等20個(gè)國(guó)家的60多所高校建立了穩(wěn)定的校際合作關(guān)系。近五年來(lái)，有800余名學(xué)生分赴英、美、法、澳、日等國(guó)高校交換或交流學(xué)習(xí)。學(xué)校先后與英國(guó)、澳大利亞、美國(guó)等國(guó)大學(xué)合作舉辦本科層次的中外合作辦學(xué)項(xiàng)目，目前在校中外項(xiàng)目生近1200人。同時(shí)我校可接收“中國(guó)政府支持地方項(xiàng)目獎(jiǎng)學(xué)金”、“中東歐學(xué)分生獎(jiǎng)學(xué)金”、“江西省政府外國(guó)留學(xué)生獎(jiǎng)學(xué)金”等多項(xiàng)獎(jiǎng)學(xué)金資助來(lái)華留學(xué)生，現(xiàn)有各類外國(guó)留學(xué)生201人。學(xué)校先后榮獲江西省和全國(guó)來(lái)華留學(xué)先進(jìn)集體榮譽(yù)稱號(hào)。 2017年，學(xué)校被教育部評(píng)為“國(guó)防教育特色學(xué)校”、2018年榮獲江西省五一勞動(dòng)獎(jiǎng)狀;學(xué)校曾榮獲全國(guó)模范職工之家、全國(guó)軍訓(xùn)工作先進(jìn)單位、國(guó)防科技工業(yè)全國(guó)軍工文化教育基地、全國(guó)大學(xué)生心理健康教育工作先進(jìn)集體、江西省文明單位、江西省先進(jìn)基層黨組織、江西省校園建設(shè)先進(jìn)單位、江西省黨建和思想政治工作先進(jìn)單位、全省國(guó)防科技工業(yè)新聞宣傳工作先進(jìn)單位等榮譽(yù)稱號(hào)。

南開(kāi)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院程明明教授團(tuán)隊(duì)與北京推想科技有限公司的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)，在CT影像智能診斷方面有緊密的合作基礎(chǔ)，并在前期研究中取得豐富的成果。 自新冠肺炎疫情爆發(fā)以來(lái)，相關(guān)技術(shù)人員深入湖北疫區(qū)合作醫(yī)院，將智能診斷技術(shù)用于新冠病毒的篩查。武漢同濟(jì)醫(yī)院過(guò)去幾周實(shí)際發(fā)生的475例疑似肺炎CT數(shù)據(jù)當(dāng)中，人工智能(AI)對(duì)于疑似肺炎CT的敏感度為98.32%，對(duì)于同時(shí)期140例有癥狀但是確認(rèn)非肺炎患者的CT特異度為82.14%。該系統(tǒng)為一線醫(yī)生篩查提供了重要幫助。  武漢同濟(jì)醫(yī)院醫(yī)生正在使用CT影像AI篩查系統(tǒng) 初步實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用結(jié)果表明，利用各級(jí)醫(yī)院普遍使用的CT影像獲取設(shè)備，以及人工智能在線篩查系統(tǒng)，有望為新冠病毒防控工作提供智能輔助的雙保險(xiǎn)，極大提升篩查效率。在與新冠病毒爭(zhēng)分奪秒的戰(zhàn)役中取得先機(jī)。該項(xiàng)目目前已完成具有較強(qiáng)實(shí)用性的版本，可以為防疫工作提供實(shí)質(zhì)性輔助。研究團(tuán)隊(duì)還在積極探索更高的檢測(cè)精度和更細(xì)致的量化分析技術(shù)。 新冠肺炎AI系統(tǒng)具有三大重要功能：快速篩查及預(yù)警提示、數(shù)字化精準(zhǔn)輔助診斷與病程監(jiān)控、區(qū)域疫情實(shí)時(shí)監(jiān)控。該系統(tǒng)已在國(guó)內(nèi)包括疫區(qū)在內(nèi)的40家醫(yī)院應(yīng)用部署，數(shù)據(jù)累積8.1萬(wàn)份，為進(jìn)一步提升系統(tǒng)性能奠定了基礎(chǔ)。