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本發(fā)明公開了一種基于改進 SIFT 算子的低空多視角遙感影像匹配方法，首先采用優(yōu)化的 DoG 算子 對第一影像和第二影像進行特征點檢測，然后利用基于局部區(qū)域采樣模擬的 SIFT 描述子對特征點進行 描述形成特征向量，最后采用 NNDR 策略形成初始匹配特征點，并利用基于極幾何約束的 RANSAC 算 法對匹配點進行提純。本發(fā)明能夠有效地解決低空遙感影像匹配中存在的多視角以及弱紋理等問題。 

本發(fā)明提供了一種基于快速二值編碼的高分辨率遙感影像場景分類方法，包括步驟:步驟 1，劃分 待分類遙感影像獲得場景單元;步驟 2，從場景單元中提取尺寸相同的圖像塊作為局部圖像塊訓(xùn)練樣本; 步驟 3，采用非監(jiān)督學習法學習局部圖像塊訓(xùn)練樣本獲得濾波器組;步驟 4，將場景單元與濾波器組中 各濾波器分別做卷積獲得各場景單元的幅濾波器響應(yīng)圖，采用二值編碼法分別融合各場景單元的幅濾波 器響應(yīng)圖獲得各場景單元的全局特征描述;步驟 5，基于場景單元的全局特征描述進行場景單元分類。 本發(fā)明在保證場景分類精度的前提下，大大降低了非監(jiān)學習法的計算代價。

XM-YX開放式醫(yī)學影像多媒體輔助教學系統(tǒng) ? 功能特點： ■ XM-YX開放式醫(yī)學影像多媒體輔助教學系統(tǒng)為醫(yī)學院校學生提供了一種能夠自主學習、加強感官認識、強化護理學相關(guān)知識、易于操作的全方面的學習條件，豐富醫(yī)學院校護理教學內(nèi)容，彌補書面教學過于抽象的不足，方便學生自主學習。 ■ 系統(tǒng)具有開放性、交互性，能夠讓學生課后隨時地進行自主學習，可對學員24小時開放使用，系統(tǒng)操作簡單、界面漂亮，具有動態(tài)效果，能夠從視覺上、聽覺上吸引學生注意力，避免了枯燥無味的介紹，彌補課堂不足。 ■ 內(nèi)容豐富，素材量大，容量超過12G，以視頻、動畫、圖片為主，各種圖像10000幅以上，模擬試題50套。 ■ 內(nèi)容包括： · 臨床醫(yī)學生理病理三維影像。 · 呼吸系統(tǒng)、消化系統(tǒng)、泌尿系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)、內(nèi)分泌系統(tǒng)、骨關(guān)節(jié)系統(tǒng)等人體各系統(tǒng)臟器的影像學診斷。 · 系統(tǒng)講解X片、CT、 MRI、超聲檢查及內(nèi)窺鏡檢查成像原理及相關(guān)基本理論 基本病變。 · 各系統(tǒng)疾病的影像學診斷，分類介紹各種檢查特點、分析方法、診斷方法及相關(guān)解剖。 ■ 配置：19寸觸摸一體機，雙核處理器，內(nèi)存2G，硬盤500G。

睿行智能是速羽動力旗下的低速智能車品牌，專注于多種場景的無人駕駛車輛、智能車的研發(fā)生產(chǎn)制造。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業(yè)信息 企業(yè)名稱 南京速羽動力科技有限責任公司 企業(yè)法人 史昀珂 注冊時間 2016.06.29 注冊所在省市 江蘇省南京市 組織機構(gòu)代碼 91320115MA1MNUC45H 經(jīng)營范圍 經(jīng)營范圍包括汽車、電動車、汽車模型、賽車、機動車及相關(guān)零配件的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、技術(shù)服務(wù)和售后服務(wù)；工業(yè)產(chǎn)品造型設(shè)計開發(fā)；自營和代理各類商品和技術(shù)的進出口業(yè)務(wù)（國家限定公司經(jīng)營或禁止進出口的商品和技術(shù)除外）；鋼管、鋁材、金屬材料銷售；碳纖維制品、鋰電池組、電池管理系統(tǒng)、高壓箱的研發(fā)和銷售；體育賽事策劃；賽車場地維護；自有設(shè)備租賃（不得從事金融租賃）；新能源汽車技術(shù)領(lǐng)域額內(nèi)的技術(shù)開發(fā)、技術(shù)咨詢、技術(shù)服務(wù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓；機械加工；游樂設(shè)備設(shè)計、生產(chǎn)、加工、銷售及技術(shù)服務(wù)。 企業(yè)地址 南京江寧區(qū)東南大學路33號東南大學國家科技園1號樓3樓 獲投資情況 東大科技園-紫金創(chuàng)投學生創(chuàng)業(yè)基金 15萬元 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業(yè) 入學/畢業(yè)時間 史昀珂 機械工程 2021年9月 四、指導(dǎo)教師 姓名 學院/所學專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 殷國棟 機械工程 教授 汽車工程 五、項目簡介 睿行智能（RUIMOVE）是速羽動力旗下的低速智能車品牌，專注于多種場景的無人駕駛車輛、智能車的研發(fā)生產(chǎn)制造。 團隊在多個領(lǐng)域的綜合經(jīng)驗，使得我們在智能車領(lǐng)域擁有全方位的綜合實力，不同的技術(shù)積累構(gòu)成不同的解決方案，應(yīng)用于無人駕駛的多個場景，包括無人駕駛科研平臺、無人貨運、無人巡邏、無人物流、無人清掃、無人擺渡、無人軍事等。睿行智能（RUIMOVE）整合優(yōu)勢資源，立足低速智能車領(lǐng)域，致力于技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新，為低速無人車提供智能底盤整體解決方案，包括：車規(guī)級、全線控化的核心零部件，多場景電驅(qū)動系統(tǒng)方案，底盤輕量化、高性能解決方案。以強大的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)制造管理實現(xiàn)智能車的大批量生產(chǎn)及成本控制。睿行智能決心成為無人駕駛解決方案提供商，并積極布局軟件算法、高精度地圖、云服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)等領(lǐng)域，通過提供高性能的低速智能車和用戶體驗，為用戶創(chuàng)造簡便的生活方式，在全球范圍內(nèi)打造用戶企業(yè)，致力于未來低速智能車的全面普及工作。

本發(fā)明提供了一種濕地景觀演變過程的分析方法及分析系統(tǒng)，所述的方法包括：獲取研究區(qū)域的濕地景觀遙感影像數(shù)據(jù)；對濕地景觀遙感影像數(shù)據(jù)進行解譯獲得不同時期、不同水文特征下的各種不同類型的濕地景觀分布圖；對不同時期、相同水文特征下的各種不同類型的濕地景觀分布圖進行疊加分析，提取濕地景觀類型變化的流向信息，并繪制成濕地景觀類型變化轉(zhuǎn)移圖譜。本發(fā)明通過遙感影像RS技術(shù)、地理信息系統(tǒng)GIS等技術(shù)，對濕地景觀的演變過程進行分析，探索濕地景觀的時間和空間發(fā)展演變規(guī)律，并利用圖譜進行可視化展現(xiàn)，有利于科學地認知研究區(qū)域濕地景觀格局演變機理，為合理規(guī)劃利用濕地資源提供科學地理論依據(jù)。

概述 GL-LBY/L型流變儀提供了一種科學的測試混凝土和易性的方法，是一種全新多功能和輕便的混凝土流變儀，用于檢測骨料粒徑在32mm以下的混凝土流變性。可應(yīng)用于科研、混凝土材料配比確定、生產(chǎn)質(zhì)量控制等領(lǐng)域。軟件自動控制采集數(shù)據(jù)，自動計算Bingham流變參數(shù)—屈服應(yīng)力和塑性粘度，繪制曲線，儲存試驗結(jié)果及導(dǎo)出試驗數(shù)據(jù)。 性能特點 可移動，適用于實驗室內(nèi)環(huán)境 結(jié)實耐用，低成本，多功能 實驗快速，準確 操作簡單，自動化 更好地確定材料和易性 提高混凝土質(zhì)量和性能 提高工人生產(chǎn)效率 加速高效新材料的推廣使用

便攜式煤樣造影裝置，包括電腦、分析臺、造影儀和遙控器，電腦放置在所述分析臺上，造影儀包括上蓋、機體外殼和內(nèi)架，上蓋通過鉸鏈與機體外殼連接，內(nèi)架設(shè)在機體外殼內(nèi)。內(nèi)架上設(shè)有側(cè)面相機，上蓋的下表面安裝一個上端相機，內(nèi)架的下平板安裝一個下端相機，所有相機一起工作，共同完成煤樣的三維造影。本發(fā)明還公開了煤樣三維影像采集方法，造影儀采用成熟的計算機影像合成技術(shù)采集煤樣的外觀數(shù)據(jù)，有利于存儲煤炭勘探現(xiàn)場的煤樣影像資料，幫助勘探技術(shù)人員后期的數(shù)據(jù)采集和處理，并且造影儀在保證技術(shù)要求的前提下，整體設(shè)計尺寸小巧，方便勘探技術(shù)人員攜帶，可以極大提高煤炭資源勘探人員的工作效率，減少數(shù)據(jù)采集誤差。

成果介紹本發(fā)明公開了一種城市天際輪廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，包括以下步驟：利用攜帶坐標獲取裝置的照相機逐段拍攝城市天際輪廓線立面的局部影像，并記錄每個拍攝時刻照相機的坐標方位和鏡頭朝向；獲取每個拍攝點與所拍攝對象之間的水平距離；建立拍攝點與拍攝圖像的幾何映射關(guān)系，生成城市天際輪廓線立面的正射影像圖；綜合城市天際輪廓線立面與其正射影像圖的幾何比例，輸出城市天際輪廓線立面正射影像圖的測量數(shù)據(jù)。本發(fā)明縮小了常規(guī)技術(shù)帶來的圖像畸變誤差，提高了測量精度。本發(fā)明的目的是提供一種 城市天際輪廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，縮小了常規(guī)技術(shù)帶來的 圖像畸變誤差，提高了測量精度。技術(shù)方案：為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為一種城市天際輪 廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，包括以下步驟：1）利用攜帶坐標獲取裝置的照相機逐段拍攝城市天際輪廓線立面的局部影 像，并記錄每個拍攝時刻照相機的坐標方位和鏡頭朝向；2）獲取每個拍攝點與所拍攝對象之間的水平距離；3）建立拍攝點與拍攝圖像的幾何映射關(guān)系，生成城市天際輪廓線立面的正 射影像圖；4）綜合城市天際輪廓線立面與其正射影像圖的幾何比例，輸出城市天際輪 廓線立面正射影像圖的測量數(shù)據(jù)。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)1.1）利用攜帶坐標獲取裝置的照相機(800萬以上像素)逐段拍攝城市天際輪 廓線立面的局部影像，所述影像中城市天際輪廓線位于圖幅中心；1.2）通過攜帶坐標獲取裝置的照相機(800萬以上像素)，在每一次拍攝局部 影像時，記錄拍攝時相機坐標方位的經(jīng)度、緯度以及鏡頭朝向。進一步的，所述步驟2）包括：2.1）分別獲取步驟1）各局部影像所拍攝對象上左右兩端點A1和A2的經(jīng)緯 度坐標，以及兩點之間的距離K；2.2）由拍攝點向步驟2.1）中的兩點連線做垂線，垂線與所述兩點連線有一 交點，記錄拍攝點至所述交點的距離，該距離為拍攝點與所拍攝對象之間的水平 距離S。進一步的，所述步驟3）包括：3.1）任選城市天際輪廓線立面的某一局部影像為標準，其拍攝點至所拍攝 對象之間的水平距離為S0，所拍攝局部影像所拍攝對象上左右兩端點之間的距離 K0，拍攝得到局部影像的寬度為A0；3.2）以所選局部影像為標準，對其他局部影像的邊長進行縮放調(diào)整，，公式 為：A i = S i S 0 A 0式中，Si為局部影像i其拍攝點至所拍攝對象之間的水平距離（參考步驟 2.2）的方法獲得）,Ai為該局部影像縮放后的影像寬度。3.3）將經(jīng)過縮放調(diào)整的局部影像依照圖像序列進行拼接，得到完整的城市 天際輪廓線立面正射影像圖。進一步的，所述步驟4）包括：4.1）于步驟3.3）拼合得到的城市天際輪廓線立面正射影像圖上進行測量， 天際輪廓線的圖面高度為H0，圖面長度為L0；4.2）計算城市天際輪廓線的實際高度H，公式為：H = K 0 A 0 H 04.3）計算城市天際輪廓線的實際長度L，公式為：L = K 0 A 0 L 0式中，K0即為步驟3.1）所選局部影像的拍攝對象左右端點的實際距離（參 考步驟2.1）的方法獲得）。4.4）輸出城市天際輪廓線的實際高度H和實際長度L。市場前景城市天際輪廓線，亦稱城市天際線，是由城市中的高層建筑構(gòu)成的整體形象， 或由高層建筑群構(gòu)成的局部形象。城市天際輪廓線直接取決于城市用地建設(shè)的發(fā) 展布局，又是城市規(guī)劃建設(shè)成果的直觀反映，因此，城市天際輪廓線是城市規(guī)劃 建設(shè)部門進行城市建設(shè)和調(diào)整的重要內(nèi)容。獲得現(xiàn)狀的城市天際輪廓線的立面正射影像圖是城市規(guī)劃建設(shè)部門進行天 際線建設(shè)和空間調(diào)整的首要和重要技術(shù)環(huán)節(jié)。但是，構(gòu)成城市天際輪廓線的城市 建筑群的分布往往呈曲線形態(tài)蜿蜒綿延，實際長度往往長達數(shù)公里以上，甚至超 過5公里，在采用定點單張拍攝的方式時，同樣出現(xiàn)在影像上的被攝物體其實際 距拍攝點的距離往往相差很大，造成定點單張拍攝的城市天際輪廓線圖像存在很 大的透視變形，當采用同樣方法進行測算時，圖像兩端的建筑會比圖像正中的建 筑尺度偏小，造成城市天際輪廓線的高度、長度等數(shù)據(jù)的測算誤差，這種因透視 造成的測算誤差，雖然可以通過攝像器材進行校正，但仍舊無法完全消除。這使 城市規(guī)劃建設(shè)部門在城市天際線建設(shè)和空間引導(dǎo)建設(shè)中，缺乏準確有效的圖像信息和測量數(shù)據(jù)。1.減少傳統(tǒng)技術(shù)做法的圖像誤差：本發(fā)明針對了傳統(tǒng)城市天際輪 廓線立面影像圖獲取方法應(yīng)透視帶來的圖像畸變和數(shù)據(jù)測量誤差，提出一種利用 多點拍攝并自動校正拼合的獲取方式，輸出城市天際輪廓線立面的正射影像圖， 基本消除了透視帶來的圖像誤差。2.自動輸出測算數(shù)據(jù)，節(jié)省工期：通過附加坐標獲取裝置的攝像器材，將圖 像和坐標同步輸入，可以自動進行空間解算，輸出天際輪廓線立面正射影像圖和 測算數(shù)據(jù)，交互方式簡便，提高工作效率，節(jié)省工作時間。

本發(fā)明公開了一種傾斜航空影像中建筑物立面損毀檢測的方法，包括步驟一，利用基于粗糙集理論 的 k-means 聚類算法對建筑物立面分割，獲得建筑物立面的門窗；二，利用 canny 算法對建筑物立面的 門窗進行邊緣檢測，獲得門窗的邊緣特征；三，利用經(jīng)濟學中的基尼系數(shù)對所述邊緣特征進行統(tǒng)計，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)明具有不需要先驗信 息和災(zāi)前數(shù)據(jù)的情況下，能簡單高效的進行建筑物立面損毀檢測，降低了方

本發(fā)明公開了一種顧及雪覆蓋影響的高分辨全色遙感影像變化檢測方法，本發(fā)明充分利用根據(jù)全色 影像上積雪覆蓋的特點，采用基于紋理特征的變化檢測檢測方法進行變化檢測，提取變化區(qū)域。采用基 于水平集方法的 Chan-Vese 分割方法提取出實驗新舊影像上的積雪區(qū)域，根據(jù)變化檢測的結(jié)果和新舊影 像上積雪覆蓋情況，去除部分積雪覆蓋變化而導(dǎo)致的偽變化，提取出變化區(qū)域，提高了變化檢測的精確 度與地圖修測的自動化程度，縮短了數(shù)據(jù)更新周期。