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性能超過部頒指標(biāo)，時基精度能達0.1ms（誤差不超過±0.01ms），采用四位1英寸數(shù)碼管，可見距離≥8m，具有無效零消隱等。

92年獲國家教委優(yōu)秀教學(xué)研究成果三等獎.可自動演示非條件反射和條件反射的形成和消退,具有形象,生動的演示效果.面板采用ABS塑料,堅固美觀.

目前，新型冠狀病毒疫情肆虐，牽動著全國人民的心。2020年2月21日，北京科技大學(xué)計算機與通信工程學(xué)院與解放軍總醫(yī)院第五醫(yī)學(xué)中心（302醫(yī)院）經(jīng)歷多天合作，實現(xiàn)了從新型冠狀病毒肺炎患者的CT影像中，進行新型冠狀病毒感染肺的數(shù)字三維重建工作，為新型冠狀病毒診斷和治療提供數(shù)字模型和量化分析依據(jù)，對奮戰(zhàn)一線的醫(yī)療人員和后勤的科研團隊提供理論指導(dǎo)。

相關(guān)成果已獲授權(quán)發(fā)明專利4項（其中國際發(fā)明專利1項）、實用新型專利兩項，已申請發(fā)明專利8項。獲中國僑界貢獻獎（創(chuàng)新成果）、江蘇僑界貢獻獎（創(chuàng)新成果）、第十三屆“挑戰(zhàn)杯”全國大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競賽團體二等獎、第八屆全國研究生電子設(shè)計大賽全國總決賽“團體特等獎”、第十四屆中國國際工業(yè)博覽會高校展區(qū)優(yōu)秀展品二等獎等多個獎項。2015年4月榮獲第43屆日內(nèi)瓦國際發(fā)明展特別金獎。

目前現(xiàn)有方法通過對常規(guī)模型算法的修改，或引入諸多約束條件, 或?qū)ο闰災(zāi)Ｐ偷暮唵胃呕⒒蛲ㄟ^學(xué)習(xí)（非生物）的方法獲取先驗知 識參與重建等，以解決時空超分辨率圖像重建的求解病態(tài)或不適定問 題，仍不同程度地存在著一定的局限性。本項研究受蠅類視覺系統(tǒng)的 啟發(fā)，與以往研究策略和角度不同，首先，有別于目前面向圖像或視 頻全域的時空超分辨率信息處理模式，基于生物視覺對感興趣區(qū)域或 目標(biāo)物體的注意機制，構(gòu)建多序列圖像的時空超分辨率仿蠅重建信息 處理系統(tǒng)模式。其次，通過超視銳度機理、大小場景系統(tǒng)、以及“共 

本發(fā)明公開了一種大氣折射修正狀態(tài)下目標(biāo)重建方法，屬于圖像處理的三維重建方法，解決現(xiàn)有目標(biāo)重建方法未考慮大氣折射對光線傳播影響而導(dǎo)致的目標(biāo)定位誤差較大的問題，可用于遠距離預(yù)警系統(tǒng)。本發(fā)明方法包括：(1)確定過目標(biāo)和地心的直線方程；(2)根據(jù)相機C1 成像信息確定目標(biāo)位置 P1'；(3)根據(jù)相機 C2 成像信息確定目標(biāo)位置P2'；(4)得到準(zhǔn)確的目標(biāo)實際位置 P'。本發(fā)明考慮了大氣折射的影響，并針對不同地區(qū)、不同季節(jié)、不

1. 痛點問題 場景三維重建是未來視覺成像技術(shù)發(fā)展的重要趨勢，支撐導(dǎo)航與人機交互、虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實（VR/AR）、在線文旅、工程設(shè)計等前沿領(lǐng)域應(yīng)用革命性發(fā)展。 目前技術(shù)僅僅是根據(jù)局限于面元自身區(qū)域內(nèi)不同時刻的信息融合得到該面元的最終重建結(jié)果，忽略了面元之間的關(guān)系，導(dǎo)致重建面元的自由度過大，同時由于遮擋、光照變化、紋理不足、運動等因素的影響，降低了深度圖像的稠密度，同時存在相關(guān)尺度模糊問題。重建面元受到輸入深度圖像噪聲以及定位系統(tǒng)對相機定位誤差的影響，出現(xiàn)重建面元的位置及朝向可能與真實值存在明顯偏差，且相鄰面元之間可能存在不一致的情況，導(dǎo)致最終重建的三維模型的稠密度、魯棒性、一致性和準(zhǔn)確性較低。 2. 解決方案 本項目成果提出了一套高精度稠密室內(nèi)場景重建技術(shù)，首先提出基于物理空間推理和語義關(guān)聯(lián)建模的場景多粒度（像素/體素-超像素/體素-對象-場景）感知方法，綜合語義信息、幾何結(jié)構(gòu)信息以及時空間信息進行濾波，實現(xiàn)準(zhǔn)確深度估計，聯(lián)合光流估計與相機位姿估計進行多任務(wù)自監(jiān)督訓(xùn)練，實現(xiàn)深度估計網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的在線調(diào)整，提高深度估計在未知場景下的性能，進一步引入在室內(nèi)場景中常見的三種局部和全局尺度空間平面關(guān)系約束，為每一個重建面元提取三種支撐面元集，以支撐面元為載體將面元之間的空間關(guān)系作為額外約束引入密集面元生成階段，抑制深度圖噪聲和定位誤差的負面影響，提出基于語義先驗的實時概率稠密重建方法，通過時序傳播與概率模型更新實現(xiàn)實時場景深度重建，提高最終三維重建模型的稠密度、魯棒性、一致性和準(zhǔn)確度，新引入的部分計算量小，能保持現(xiàn)有方案的實時性和可擴展性，能夠快速對大場景進行實景稠密三維重建，為用戶提供低成本、高效率、極便捷的空間3D重建解決方案。 合作需求 尋求在VR/AR、機器人、智慧城市等領(lǐng)域有相關(guān)技術(shù)開發(fā)、市場推廣經(jīng)驗，能推廣本技術(shù)落地的高科技企業(yè)，可以進行深度合作。

1. 痛點問題 PDF電子工程圖作為一類重要的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，承載了豐富的業(yè)務(wù)知識和信息。然而，因其復(fù)雜性和專業(yè)性，PDF工程圖難以被機器直接處理，目前主要還是靠人來讀取、理解、核對和應(yīng)用，限制了工程建設(shè)領(lǐng)域行業(yè)的深層次智能發(fā)展。若機器能夠像人類一樣理解圖紙的內(nèi)涵，就可以支撐豐富多彩的下游智慧應(yīng)用。如規(guī)范智能審查、3D模型智能重建、面向應(yīng)急逃生、無障礙等特定應(yīng)用場景的信息智能提取等。這些基于圖紙的智慧應(yīng)用，其核心挑戰(zhàn)就是對圖紙內(nèi)容的有效識別和理解。 2. 解決方案 清華大學(xué)軟件學(xué)院BIMChecker Group，自主研發(fā)了“圖智”-PDF工程圖AI識別與審查重建系統(tǒng)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和工程領(lǐng)域業(yè)務(wù)知識應(yīng)用的有效融合，解決了現(xiàn)實PDF工程圖紙信息高分辨率、高密度、相互遮擋等識別難題，實現(xiàn)了對建筑平面圖圖元和空間布局的智能識別和結(jié)構(gòu)化表達。主要特點如下。 1） 適用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及倉庫、廠房等工業(yè)建筑； 2） 支持建筑設(shè)計說明、表格、建筑平面圖的一鍵式AI識別； 3） 支持Revit模型一鍵生成和面向《建筑設(shè)計防火規(guī)范》的一鍵審查； 4）支持對現(xiàn)有防火條文、其他國家規(guī)范、企業(yè)規(guī)范的修改和自定義，系統(tǒng)的審查算法可自動適配更新。 合作需求 尋找在AI審圖、室內(nèi)矢量模型重建、圖紙?zhí)囟ㄐ畔⒅悄芴崛〖捌渌趫D紙的智能應(yīng)用場景方面有需求的合作方；開展系統(tǒng)的應(yīng)用推廣、定制化圖紙內(nèi)容識別服務(wù)等內(nèi)容，為各類下游應(yīng)用、平臺提供核心AI圖紙理解技術(shù)支撐。合作方需具備項目或資金支持。