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XM-YX開放式醫學影像多媒體輔助教學系統 ? 功能特點： ■ XM-YX開放式醫學影像多媒體輔助教學系統為醫學院校學生提供了一種能夠自主學習、加強感官認識、強化護理學相關知識、易于操作的全方面的學習條件，豐富醫學院校護理教學內容，彌補書面教學過于抽象的不足，方便學生自主學習。 ■ 系統具有開放性、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，系統操作簡單、界面漂亮，具有動態效果，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。 ■ 內容包括： · 臨床醫學生理病理三維影像。 · 呼吸系統、消化系統、泌尿系統、神經系統、內分泌系統、骨關節系統等人體各系統臟器的影像學診斷。 · 系統講解X片、CT、 MRI、超聲檢查及內窺鏡檢查成像原理及相關基本理論 基本病變。 · 各系統疾病的影像學診斷，分類介紹各種檢查特點、分析方法、診斷方法及相關解剖。 ■ 配置：19寸觸摸一體機，雙核處理器，內存2G，硬盤500G。

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、機體外殼和內架，上蓋通過鉸鏈與機體外殼連接，內架設在機體外殼內。內架上設有側面相機，上蓋的下表面安裝一個上端相機，內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采集煤樣的外觀數據，有利于存儲煤炭勘探現場的煤樣影像資料，幫助勘探技術人員后期的數據采集和處理，并且造影儀在保證技術要求的前提下，整體設計尺寸小巧，方便勘探技術人員攜帶，可以極大提高煤炭資源勘探人員的工作效率，減少數據采集誤差。

成果介紹本發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據。本發明縮小了常規技術帶來的圖像畸變誤差，提高了測量精度。本發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，縮小了常規技術帶來的 圖像畸變誤差，提高了測量精度。技術方案：為實現上述發明目的，本發明采用的技術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據。技術創新點及參數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）將經過縮放調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成的整體形象， 或由高層建筑群構成的局部形象。城市天際輪廓線直接取決于城市用地建設的發 展布局，又是城市規劃建設成果的直觀反映，因此，城市天際輪廓線是城市規劃 建設部門進行城市建設和調整的重要內容。獲得現狀的城市天際輪廓線的立面正射影像圖是城市規劃建設部門進行天 際線建設和空間調整的首要和重要技術環節。但是，構成城市天際輪廓線的城市 建筑群的分布往往呈曲線形態蜿蜒綿延，實際長度往往長達數公里以上，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、長度等數據的測算誤差，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 城市規劃建設部門在城市天際線建設和空間引導建設中，缺乏準確有效的圖像信息和測量數據。1.減少傳統技術做法的圖像誤差：本發明針對了傳統城市天際輪 廓線立面影像圖獲取方法應透視帶來的圖像畸變和數據測量誤差，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.自動輸出測算數據，節省工期：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 測算數據，交互方式簡便，提高工作效率，節省工作時間。

本發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，利用經濟學中的基尼系數對所述邊緣特征進行統計，獲 得建筑物立面的基尼系數；四，根據所述基尼系數判定建筑物立面是否損毀。本發明具有不需要先驗信 息和災前數據的情況下，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，本發明充分利用根據全色 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域，根據變化檢測的結果和新舊影 像上積雪覆蓋情況，去除部分積雪覆蓋變化而導致的偽變化，提取出變化區域，提高了變化檢測的精確 度與地圖修測的自動化程度，縮短了數據更新周期。 

一種無人機遙感影像建筑物三維損毀檢測方法，包括生成災前的 DSM 和災后的 DSM 并配準，識 別損毀建筑物疑似區域;根據災前的 DSM 獲取建筑物的矢量信息，進一步分割災前建筑物區域和災后 建筑物區域;根據災前建筑物區域分割結果、災后建筑物區域分割結果進行特征提取，得到特征證據; 根據證據理論原理，采用特征證據計算建筑物發生倒損的置信度，得到檢測結果。本發明充分利用了多 重疊影像生成的點云三維信息，同時結合災前后的遙感影像房屋損毀特征，顯著提高了建筑物損毀檢測 的精度。

本發明公開了一種基于點云與影像數據的三維可視化方法和系統，其中方法的實現包括：采集目標場景的影像數據和點云數據；對點云數據進行上采樣，將上采樣后的點云數據投影到影像數據中進行融合，對進行融合后的點云數據進行著色，得到彩色點云數據；利用彩色點云數據進行三維渲染，得到目標場景的三維可視化模型。本發明實現了從數據采集和融合到最終渲染顯示的點云三維可視化，有助于激光點云技術的拓展，提高了點云數據對于普通用戶的可訪問性和

一種無人機多重疊遙感影像的建筑物輪廓線提取方法，包括利用空三結合密集匹配的方法生成三維 點云，并對點云進行濾波處理，從其中檢測出建筑物。對檢測的建筑刪除墻面后，從建筑物頂面信息提 取建筑物粗輪廓。建筑物粗輪廓作為緩沖區疊加拼接影像上，利用建筑物粗輪廓作為形狀先驗信息，在 緩沖區內用水平集算法進行演化，最后得到建筑物精確輪廓。本發明充分利用了多重疊影像生成的點云 三維信息，同時結合高分辨率遙感影像的高精度幾何信息，不但顯著提高了建筑物輪廓提取的精

本發明公開了一種無人機巡檢航拍復雜背景影像中絕緣子的提取方法，首先將原始影像轉換成 HSI 影像利用 H 變量提取土壤，并根據 Ecognition 中植被提取公式從原始影像提取植被和根據電力塔的顯著 性通過光譜值分割提取電力塔，然后利用二維 OSTU 閾值分割法對原始影像進行分割提取粗提取絕緣子 圖并與植被、土壤二值圖和電力塔進行差運算得到粗絕緣子二值圖；尋找二值圖的每個連通域的主方向 并沿主方向的法方向遍歷得到距離直方圖，若直方圖具有規律性

技術分析(創新性、先進性、獨占性) 為了充分利用先進的人工智能的新技術，提高醫療影像輔助診斷的水平，使得智能醫療診斷技術提高臨床診斷的質量和效率，使其盡快走入家挺、社區，滿足人們的醫療健康的需要。研究臨床醫學影像的2D病灶精細分割和三維跨模態的影像三維重建技術。首先，通過建立多層感知的神經網路，對醫學影像的特征進行充分學習，得到影像的幾何映射的關系，從而實現對醫學影像的三維重建，克服了現有的三維重建技術中度量關鍵問題，關鍵技術對于醫學影像的精準度量，具有現實意義:其次，在2D病灶分割中，利用半監督學習技術，實現少標簽情況下的分割技術，半監督學習技術可以有效解決醫學影像中標簽難以獲取的問題。技術的研究成果的特點是醫學影像跨模態輔助診斷技術，對于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神經網絡過于復雜的關鍵問題，所研究技術適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外，在醫學度量方面的關鍵技術中，突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細分割技術的關鍵技術，可以用于臨床輔助診斷中，在關鍵技術探索中，實現對腔內脂肪特征的精細學習，該技術僅需要少量的影像標準數據，就可以實現皮下脂肪的準確分割，并證明了關鍵技術的有效性。