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深圳市長豐影像器材有限公司成立于2011年，總部設立在廣東深圳，是一家集產品研發、生產、銷售于一體的高新技術企業，多年來一直致力于影像器材以及聲音技術的開發制造。 長豐公司長期服務于攝影攝像和廣播電視行業，為主流媒體、傳媒工作室以及廣大的攝影攝像愛好者提供從影像穩定系統到聲音輸入輸出系統的整體解決方案。公司目前擁有三個自主品牌：Saramonic楓笛、BOYA博雅、SEVENOAK七棵橡樹，自主研發和生產的產品銷往全球100多個國家和地區。 經過近10年的發展，目前長豐擁有占地萬余平米的生產基地和產品研發中心，配備了國內外最先進的研發測試設備和專業聲音實驗室，建立了專業的研發團隊和完善的質量管理體系。2013年，長豐公司通過ISO9001質量管理體系認證，出口銷售的產品均獲得相應的質量認證如CE、ROHS、FCC、NCC、KCC、TELEC、EN300等。經過多年創新和沉淀，公司擁有百余項國內外各類發明和創新專利，2018年，公司榮獲“國家高新技術企業”認證，并得到深圳市政府和科創委的大力扶持。

是新華醫療強大X線機研發團隊專門為高校醫學影像專業教學設計的又一力作，本實驗臺綜合了單個實驗箱的實驗功能，綜合性強，可使學生在比較中進行實驗，進而提高學生綜合運用知識的實驗效果，讓學生親身體驗，學以致用。主要實驗模塊包括：整流電路實驗、高頻X線機逆變頻率電路實驗、旋轉陽極啟動與保護電路實驗、磁飽合穩壓電路實驗、曝光限時電路實驗、管電壓管電流測量實驗、接地電阻測量實驗、X線機發生器基本工作原理及控制實驗等。

城市道路平面交叉口通常是制約城市交通的“瓶頸”所在。科學合理的交叉口交通 設計對緩解城市交通擁堵有著重要的意義。然而，交叉口交通設計所涉及的內容和程序 相當復雜，需要量化的工作繁多，如何進行交叉口的優化設計，如何對交叉口設計進行 科學評價，如何將設計、評價有機地結合起來，在國內還未有完備的手段和工具，特別 是沒有針對中國城市道路與交通特點而開發的交通輔助設計工具。 本次系統開發在建立完善的交通設計理論體系基礎上，包括交通設計模式的劃分、 渠化方案的生成、信號配時方案的生成、交叉口方案的評價與優化等，運用軟件工程的 思想開發完成。 系統界面友好，功能完備，內核模型適應我國的道路交通實際情況，能夠提供不同優化 目標函數和不同道路斷面組合的交叉口設計評價指標輔助用戶完成交叉口的設計工作， 并可以動態生成交叉口交通設計簡圖和交叉口信號配時方案，大大提高了交通設計的效 率和科學性。同時，系統為城市交通控制軟件和仿真軟件留有接口，便于將來系統功能 的擴充和集成。 

本發明公開了一種基于叉路識別的道路智能提取方法，本發明針對高分辨率影像(空間分辨率在 6 米以內)，能夠在道路追蹤過程中識別出叉路口，并通過獲取到的叉路口信息指導輔助各個支路的后續 追蹤，使得相互連通的道路能夠僅通過一次初始點設定便能全部追蹤提取出來。本發明充分利用城市道 路在高分辨率影像中的幾何與紋理特征，以及道路叉路口的模式特征，通過識別叉路口來輔助指導道路 的提取;本發明不僅彌補了當前已有方法的不足，顯著減少了人工操作，有效地實現了連通道路網的一 次性自動提取，且能有效保證叉路口道路段的拓撲一致性，提取結果具有較高的準確度。

產品詳細介紹V-HUB道路環境與車輛數據采集系統GPS道路環境與車輛數據采集系統基于GPS定位的道路交通環境與車輛數據采集系統是一種功能強大的儀器。它是基于新一代的高性能衛星接收器，其中主機主要用于測量汽車移動時的速度和距離，并且能夠提供橫縱向加速度值，減速度，時間和制動、滑行、加速等距離的準確測量。外接各種模塊和傳感器可以采集油耗，溫度，加速度，角速度及角度，轉向角速度及角度，轉向力矩，制動踏板力，制動踏板位移，制動風管壓力，車輛CAN接口信息等其它許多數據。由于它的體積較小及安裝簡便，其非常適合汽車綜合測試時的使用。由于系統本身帶有標準的模擬及數字模式的CAN總線接口，整個系統的功能可以根據用戶的需要進行擴充。主要特點?全套測量系統體積極小，安裝簡便迅速?能完成國家標準要求的汽車動力性，經濟性，操縱穩定性，制動性能等實驗?制動觸發形式多樣，使試驗更加方便?高精度、高可靠性，高耐振、抗沖擊性能確保測試質量?大容量緊湊式閃存卡（CF卡）即時存儲數據，以便事后處理?可擴展連接其他各種傳感器等?在線顯示4個測量參數?各種測量或采集到的參數可以實時顯示?可根據要求設定各種不同的試驗條件進行試驗?制動觸發形式多樣，使試驗更加方便?WINDOWS操作界面的設定和分析軟件，使用方便?高精度、高可靠性，高耐振、抗沖擊性能確保測試質量?用GPS非接觸式速度和距離測量?現場即時打印功能，打印各個測量或采集到的參數，實現現場數據閱讀?大容量緊湊式閃存卡（CF卡）即時存儲數據，以便后處理?可擴展連接其他各種傳感器?繪制軌跡圖，圈數定時參數能以標準的形式測量下列參數速度、距離、時間、位置、方向、高度、橫向加速度、縱向加速度、垂直速度、與中心線的漂移、轉彎半徑用其它的硬件可測量的參數包括外部數字觸發、溫度、模擬電壓、CAN 總線信息、偏航率、滾動角、傾斜角、滑行角度量程及精度序號 測量參數 量程 精度1 距離 -- 0.05%2 速度 0-1600公里/小時 0.1公里/小時3 時間 -- 0.001秒4 燃油消耗（實時顯示） 0.3-120升/小時 ±0.2%5 X，Y，Z三軸向加速度 ±1.7g 1mg6 角速度（側傾，俯仰，橫擺） ±150°/s 0.1°/s7 轉向力矩 ± 50Nm ±0.5Nm8 轉向角 ±1250° 滿刻度時0.1°9 溫度 —— ——10 制動踏板力傳感器（帶實時顯示器） 0-1500N 0.5%11 制動踏板行程 0 - 300 mm 0.1 mm12 制動管路壓力 0-200 Bar 0.25%13 發動機轉速 0-10000轉/分鐘 ±1轉/分鐘可進行的試驗：?滑行試驗?油耗試驗?爬陡坡試驗?最高車速試驗?加速性能試驗?制動性能試驗?操縱穩定性試驗?最小穩定車速試驗?最小轉彎直徑測量實驗　　?制動踏板力測量實驗?制動踏板行程測量實驗?制動管路壓力測量實驗?汽車防抱制動系統性能實驗?溫度測量實驗?里程，速度表校驗等其它試驗可滿足的國家標準：?oGB/T 12545 - 1990 汽車燃料消耗量?oGB/T 12547 - 1990 最低穩定車速?oGB/T 12536 - 1990 汽車滑行試驗?oGB/T 12543 - 1990 汽車加速性能?oGB/T 12539 - 1990 汽車爬坡性能?oGB/T 12544 - 1990 汽車最高車速?oGB/T 12676 - 1999 汽車制動系統性能?oGB/T 6323 - 94    汽車操縱穩定性試驗方法?oGB/T 12540 - 90   汽車最小轉彎直徑測定方法　?oGB/T 13594 - 92   汽車防抱制動系統性能要求和試驗方法規格GPS采用功能強大的全新的GPS引擎,可以提供以20-100Hz的更新率更新所有GPS參數包括速度,角度和位置，速度和角度是通過對GPS載波信號進行多普勒轉換進行計算以提供高精度。模擬量輸出2 x 16位模擬量輸出可以通過用戶配置輸出速度或者其他GPS參數,用戶用戶其他的數據采集設備,輸出電壓范圍為0到5V直流，分辨率為76 μV 每位。數字量輸出有兩類數字量輸出，一個頻率/脈沖輸出對應于速度，第二個輸出顯示當前的數據采集狀態。速度脈沖輸出用戶定義，可以改變每米的脈沖數，以仿效大部分其它類型的速度傳感器。數字量輸入兩個數字輸入，第一個用于制動觸發器或事件測定并且連接到一個16位的事件定時器，可以使制動觸發器時間的校準精度達到12μs。 第二個數字輸入用于采用手持開關控制的遙控速度采集控制。CAN 總線兩個單獨的CAN總線接口，可以從外部模塊接受數據，例如溫度模塊或頻率模塊，同時可以將GPS CAN數據傳輸到另外一個總線上。還可以從另外一個CAN總線源（例如車載CAN總線）中記錄8個CAN信號。當需要從另外總線中記錄數據的時候，可以從工業標準CAN數據庫文件（.DBC）中下載數據。RS232 串行接口RS232 接口用于配置和輸出GPS實時數據。必須要注意的是如果系統以高于20Hz的速度存儲數據到CF卡中時，由于電腦串行口帶寬只能到20Hz，以實時傳輸到軟件中串行數據受到限制。這樣要獲得最好的精度，所有20Hz以上的測試必須在離線模式下對CF卡中的數據進行分析。CF卡接受1型的CF卡用于記錄數據，數據以標準PC格式存儲，允許快速的通過讀卡器進行數據傳輸。文件格式位ASCII 文本格式，可以直接載入到VBOX.EXE軟件中或者導入Excel和其它第三方軟件中。

“現階段醫生需要在大量影像數據中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區別健康狀態、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術難題?！靶颖緦W習”即在較少訓練數據樣本的條件下進行機器學習。在疫情發生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數據相對較少，且由于一線影像醫生任務繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫生標注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區域有大有小，且往往大中小病灶區域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經網絡的層次性特點與病灶區域的大小進行對應，“網絡的底層關注細節，即小病灶區域，而網絡中層到高層所關注的病灶區域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區域的目標。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫生也是不可替代的?！毖ο蜿栒f，人是復雜的機體，病毒在不同人體內感染的反映也不一定相同。”他表示，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫生的經驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應用緊密結合。無論是機器學習數據，還是測試評估數據，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現實疑似病例進行了測試。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導致的新型冠狀病毒疾病（COVID-19）在全球開始蔓延。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預后的重要指標之一。 目前，CT影像學已成為COVID-19肺炎的診斷和監測工具，主要表現為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現階段的影像學研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監測COVID-19肺炎病程，團隊假設在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預后轉歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮江、臨夏5家新冠肺炎定點醫院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經RT-PCR證實SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值。基于有限的樣本量，團隊將4個中心作為訓練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預處理后，提取影像組學特征并篩選。為了研究影像組學特征的穩定性，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?結果發現，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現出良好的預測價值。在外部測試隊列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學模型可以正確預測所有6名患者的住院時間。 

中試階段/n該項目主要針對開源CT 醫學影像數據和多中心合作單位提供的多模醫學影像數據，采用人工智能技術和自主研制的深度學習算法對心臟左心室、腫瘤等CT 影像數據進行全自動分割，驗證了所研制算法在該項目計算機輔助腫瘤智能診斷應用中的有效性，為項目產業化實施奠定了方法基礎。成果的先進性或獨特性：針對不同類型的醫學影像感知設備，設計針對性強的機器學習智能算法；國內同類研究中首次采用“雙盲評估+驗證”的科研方法對影像數據進

考慮三維點云缺少顏色信息和光學影像缺少空間信息的互補特性，三維點云與光學影像多光融合裝備可以提升數據的信息量，基于三維點云和二維圖像融合的可視化結果，能夠增強三維場景真實感，相較于可見光圖像，融合后的三維點云可以實現多角度觀測，能夠更好的表達的空間特征。 相較于原始和偽彩色點云數據，融合后的三維點云有了色彩紋理信息，目標的形態和邊緣都更加明顯，整個三維場景更加的真實，也為后續識別、定位、重建等過程提供更多細節信息；同時克服了單一傳感器的局限性，充分發揮兩者的互補優勢，大幅提升了探測設備的環境適應性，適用于全天時復雜場景的下目標探測，具有很強的實用價值。在無人駕駛領域，譬如智能導航、環境感知、高精度地圖的構建等，都依賴于可見光圖像和點云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動駕駛系統均應用視覺相機和激光雷達作為主傳感器進行定位和環境感知，目前已經實現 L4 級別的高度自動化駕駛。此外，在醫學影像、高精度工程測量、工業生產、虛擬現實等領域，三維點云和可見光圖像融合技術也有著廣泛應用。 圖1.三維點云與光學影像融合效果