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1 成果簡介作為一種清潔、高效的能量轉換裝置， 質子交換膜燃料電池的理論比能量高達32940Wh/kg（ 在地面上使用時可不計空氣的質量），是各種電化學電池體系中的理論比能量“ 絕對冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進的能量轉換技術之一。現在世界各國正在加速其在民用領域的產品開發。 利用質子交換膜燃料電池國產關鍵原材料，創新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優化制備工藝，開發出了高性能、大面積的國產材料膜電極批量制備技術。并在模塊化燃料電池設計和計算機模擬仿真的基礎上，研制出了空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機。該成果獲得全國第十九屆發明展覽會發明金獎。空冷、自增濕式質子交換膜燃料電池發電機，主要由燃料電池、供氣軸流風扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩壓器和控制電路板等組成，燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設計和高效的自增濕專利技術，能實現寬功率范圍的自增濕發電。在電化學發電過程中，無需進行復雜的熱管理和對反應氣體進行預加濕，大大地減化了系統結構，提高了系統比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實用性很強的新能源發電機。該發電機采用普氫燃料，發電效率可達到 50%以上，功率密度可達到 300mW/cm2 以上，無污染。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。 燃料電池發電機技術指標： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發電機 (43 cells)2 應用說明經過近十年來的電動汽車、 分布式電站、電源等領域的廣泛示范應用（ 燃料電池已經在航天、軍事上得到應用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業化）， 質子交換膜燃料電池技術的成熟度已經逐漸被用戶所接受。目前，其商業化主要問題是成本較高（采用進口材料成本昂貴）， 而本項目采用“ 863” 計劃“ 全國產材料燃料電池發電機” 成果，利用國產原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應不僅有安全保障，而且還有低成本優勢，可望克服燃料電池高成本的商業化障礙。3 應用說明本項目屬新能源發電機領域。在分布式電站、交通動力和便攜式電源方面具有廣泛的應用前景。4 效益分析目前，質子交換膜燃料電池的先進制造水平為：電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米（電極）左右，電極性能可以在常壓空氣條件下達到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產的情況下， 1 千瓦的質子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴散層和約 0.24 平方米模壓雙極板。考慮國產燃料電池材料的批量生產，估計能實現的經濟指標： 1500 元/平方米（質子交換膜）、催化劑 400 元/克（ Pt）、 300 元/平方米（碳紙）、 600 元/平方米（模壓石墨板）。 1 千瓦全國產材料燃料電池堆的關鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國產材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產的經濟指標已經遠遠低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動力 500 元/千瓦的產業化目標也為時不遠。

本成果提出的基于超像素樣本擴充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結果指導偽樣本擴充增加了訓練集樣本數量，解決了高光譜圖像有標記樣本的稀缺問題，同時空譜的全卷積分類網絡也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實現了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請已經提交。 實驗采用反射光學系統成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學（Pavia  University）的高光譜圖像數據。該數據集由 103 個光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數據集一共含有 9 個類別的 42776個有標記樣本，選取每類 30 個有標記樣本作為訓練集，其余作為測試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標簽樣本擴充的空譜全卷積網絡的本方法在小樣本情況下每個類的分類準確性均優于 DFFN 和 CNN，達到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數據集上對比實驗結果

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要創新性在于：1）能夠將光譜的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實高光譜圖像數據上的實驗表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術指標 不同數據集下的訓練樣本與測試樣本數參閱表 1. 在該訓練樣本集數量下的分類結果表現參見表 2. 相比于傳統分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時有效提升了分類的精度和效果，同時在較少訓練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數據集下的訓練樣本選取數量 表 2. PaviaU 大學數據下不同方法的正確率比較

本發明公開了一種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法，其關鍵是接收端把通過信道估計得到的信道角度域信息，包括平均入射角、角度擴展和歸一化接收天線距離，反饋給發射端，收到反饋信息后，發射端首先構建出信道的統計信息，包括均值和相關矩陣，然后利用這些信息設計最佳的預編碼矩陣，對預先設計好的空時碼字進行預處理。這種基于信道角度域信息的分布式空時預編碼傳輸方法一方面可以得到更加精確的信道統計信息，另一方面可以進一步減少所需的反饋量。

本發明涉及一種基于遙感影像值多元參量定標模型的自適應成像方法,其步驟包括建立成像系統電子學參數與遙感圖像的定量數學關系；獲取遙感成像系統的位置和姿態參數,并計算成像區域獲取成像區域地物覆蓋類型、地物反射光譜以及成像區域上空大氣和氣溶膠參數,根據輻射傳輸方程計算該成像區域對應的入瞳輻亮度；對每一景遙感影像入瞳輻亮度進行排序得到最大入瞳輻亮度值,并通過成像系統調節成像參數使其不超過成像系統最大輸出圖像值,然后驅動成像設備獲取遙感影像。

一種基于 LiDAR 點云輔助的立體影像密集匹配方法及系統，將投影獲取立體像對重疊范圍內的 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，采用三角網約束改造代價矩陣，進行 SGM 密集匹配，并進行左右一致性 檢測，得到頂層最終的視差圖；將金字塔當前層的視差圖傳遞到下一層作為初始視差圖，根據當前層的 視差圖相應確定下一層的視差范圍，將下一層作為新的當前層；基于新的當前層，同樣處理得到當前層 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。

多模態醫學影像信息處理與分析，具有重大的應用背景，是國家和社會當 前高度重視的研究領域之一。 本項目擬基于機器學習方法，主要研究醫學影像的特征描述、設備無關性 的特征評價與特征選擇、基于內容的多模態醫學影像檢索、醫學影像信息挖掘、 參考庫建設與算法輔助研究平臺的設計與開發等內容。研究目標為： （1）建立統一的特征描述模型，實現跨模態醫學影像的統一特征描述； （2）提出有效解決特征提取層面上醫學影像信息處理與分析算法的設備無 關性問題的通用框架； （3）在醫學影像標注數據有限、數據庫為海量等條件下，實現高效率單模 50 態影像檢索，有效提高多模態、跨模態醫學影像檢索的精度，實現用戶友好的 檢索結果展示； （4）從結構復雜的多模態醫學影像數據中，挖掘有用的知識，構建有效的 輔助診斷模型、實現個人疾病風險預警； （5）完成首期參考庫建設與算法輔助研發平臺的開發，為項目研究內容的 開展提供有效數據和環境支撐。本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助，項目執行期 2013.1-2017.12。

常見腫瘤的前期診斷是目前的一個技術難點，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，這些技術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，我們已經合成了可以進行部分腫瘤標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。同時我們也已經成功開發了活體熒光成像系統，可以進行分子熒光探針應用的相關研究。應用于醫療器械：腫瘤的前期診斷，獲發明專利2項，市場前景不可估量。 我們已經合成了可以進行部分腫瘤標記的近紅外分子探針，并在幾種腫瘤的前期診斷中獲得了

本發明公開了一種基于投影數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 的投影數字高程模型按地理坐標疊加獲得疊加圖像，將疊加圖像二值化得到二值疊加圖像；步驟 4，采 用圖像形態學方法提取二值疊加圖像的骨架線獲得骨架線網絡，采用 Dijkstra 算法在骨架線網絡中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對的鑲嵌線。本發明方法能自動獲取高質量的正