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一種基于矢量數(shù)據(jù)的 SAR 影像道路損毀信息提取方法，根據(jù)災后的 SAR 影像的范圍，獲取對應區(qū) 域的矢量數(shù)據(jù);將矢量數(shù)據(jù)投影到 SAR 影像的坐標系之后，將矢量數(shù)據(jù)配準到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路損毀區(qū)，包括利用道路檢測算子進行線檢測，將道路寬度信息與道路矢量數(shù)據(jù)進行形狀 水平集分割，融合得到疑似道路損毀區(qū);建立貝葉斯網(wǎng)絡模型對疑似道路損毀區(qū)進行進一步判斷，提取 出道路損毀信息。本發(fā)明利用矢量數(shù)據(jù)作為先驗信息，輔助 SAR 影像道路變化檢測，檢測率高;提出 的線檢測與形狀水平集相結合的方法能夠很好的提取斷裂區(qū)，漏檢率低;建立的貝葉斯網(wǎng)絡模型能夠有 效的剔除干擾信息，減少道路損毀提取的虛警。

本發(fā)明提出了一種醫(yī)學影像計算機輔助分析方法，包括以下步驟：通過紅外光源和紅外熱成像儀對醫(yī)學影像進行一次掃描，對一次掃描圖像的體數(shù)據(jù)進行圖像分裂操作，得到一次圖像數(shù)據(jù)；通過可見光光源和感光元件對所述醫(yī)學影像進行二次掃描；對二次掃描圖像的體數(shù)據(jù)進行所述圖像分裂操作，得到二次圖像數(shù)據(jù)；將所述一次圖像數(shù)據(jù)和二次圖像數(shù)據(jù)綁定，與病理數(shù)據(jù)庫中已有的病理樣本相比對，比對過程具體為一次圖像數(shù)據(jù)互相比對，二次圖像數(shù)據(jù)互相比對。

等效負折射率平板透鏡又稱 DCT-plate，該技術通過光場重構原理，將發(fā)散的光線在空中重新匯聚，從而形成不需要介質承載的實像。根據(jù)場景需要，可設置不同的影像呈現(xiàn)角度，結合體感互動裝置實現(xiàn)人與實像的直接交互。該技術現(xiàn)處于世界領先地位！ 

本發(fā)明公開了一種遙感影像圓形油罐自動檢測方法，首先，對遙感影像進行 MHC 視覺顯著變換得 到視覺顯著圖，再經(jīng)過數(shù)學形態(tài)學增強，得到增強視覺顯著圖，利用 hough 變換在增強視覺顯著圖上圓 檢測，得到疑似油罐區(qū)域；然后，對遙感影像進行 turbopixels 過分割，根據(jù)特征合并分割塊，根據(jù)似圓 特征，得到疑似油罐區(qū)域；最后，結合由 hough 檢測結果和似圓特征檢測結果，利用油罐圓心與半徑關 系和多特征進行 SVM 分類，過濾掉同心圓和非油

本發(fā)明提供一種核安全殼高分辨率影像采集系統(tǒng)，包括移動平臺、采集平臺和控制中心，所述移動 平臺包括框架，用于控制采集平臺豎直位置并擔負配重的電機總成，用于控制采集平臺距離安全殼殼壁 距離的推拉桿裝置，安裝于框架底部用于控制采集平臺及移動平臺水平位置的軌道輪，控制箱，無線網(wǎng) 橋，以及用于采集平臺上下移動限制控制的軌道繩；所述采集平臺包括框架，固定在框架兩側用于沿著 安全殼壁采集照片的相機，固定在框架中間位置的集控箱，固定在框架上沿的光控照明燈，以及

一、所屬領域 人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環(huán)境微生物檢測，工業(yè)微生物檢測，細胞組織分析檢測。 二、項目介紹 1. 痛點問題 微生物的識別、計數(shù)和定性分析一直是食品、醫(yī)藥和生物行業(yè)的重要一環(huán)。傳統(tǒng)的人工檢測方式勞動強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統(tǒng)一，計數(shù)和檢測結果不準確；在對環(huán)境的微生物監(jiān)測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續(xù)性檢測。 近兩年行業(yè)巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開始推出圖像識別技術的微生物檢測設備，其結果來自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設備目前采用的光學顯微鏡倍數(shù)都在800倍以下，只能進行計數(shù)，如果要完成相關定性分析，需要在800倍以上的放大倍數(shù)獲得單細胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數(shù)對應的有效視場只有200微米*200微米，對計數(shù)和活性統(tǒng)計分析又不具備足夠的采樣數(shù)量。目前國內(nèi)外設備均沒有解決好這個問題，對微生物進行定性分析的準確率低，無法滿足市場需求。 2. 解決方案 本項目針對微生物和細胞活體檢測中缺乏有效參照物的技術難點，根據(jù)顯微掃描設備的結構，將全景化視域重構技術和微米級電機結合，解決了鏡頭大幅平移過程中的自動對焦難題和微生物溶液動態(tài)環(huán)境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎上，獲得的有效視場增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過自動化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結合傳統(tǒng)的圖像分割以及深度學習圖像識別的優(yōu)勢，小樣本高精度動態(tài)完成微生物的類型識別，計數(shù)，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競爭優(yōu)勢分析 與國內(nèi)外的主流檢測設備對比，本項目技術優(yōu)勢主要體現(xiàn)在： 1）獨創(chuàng)的微生物影像全景化視域重構技術，實現(xiàn)0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2） 解決微生物影像領域小樣本智能識別和智能檢測的難題； 3） 檢測目標、檢測內(nèi)容、檢測流程和邏輯可通過自然語言定制，提高設備功能通用性； 4）計數(shù)準確率超過人工計數(shù)，準確率超過國內(nèi)細胞計數(shù)儀器一個數(shù)量級； 5）第一臺按照國家微生物計數(shù)檢測標準開發(fā)研制的微生物計數(shù)儀。 本項目的第一代產(chǎn)品樣機與國內(nèi)外同類產(chǎn)品對比，主要性能優(yōu)勢和技術優(yōu)勢如下： 在食品行業(yè)，本項目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關酵母菌種，針對生產(chǎn)用酵母菌采集了大量實拍圖像數(shù)據(jù)，優(yōu)化后的酵母菌計數(shù)和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發(fā)展規(guī)劃 按照三步走的方式來設定發(fā)展規(guī)劃： 1）基于全景化視域重構技術，構建第一代檢測儀器，首先進入門檻最低的食品微生物檢測市場，對啤酒和發(fā)酵乳企業(yè)提供酵母菌檢測計數(shù)技術和設備； 2） 利用已有技術積累，進入環(huán)境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環(huán)境檢測市場為根據(jù)地，進入門檻最高的生物醫(yī)藥檢測市場，提供微生物檢測和組織檢測的相關設備。 5. 知識產(chǎn)權情況 已申請3項專利。 三、合作需求 1）尋求500-800萬元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業(yè)和環(huán)境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫(yī)藥，醫(yī)學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產(chǎn)品測試環(huán)境。 四、團隊介紹 科研團隊： 1）周悅芝 博士 清華大學計算機系研究員，項目負責人，在邊緣計算和深度學習等領域有豐富的開發(fā)經(jīng)驗和杰出的研究成果，在面向醫(yī)學影像的AI圖像分析方面曾發(fā)表多篇論文，申請或獲得多項國家發(fā)明專利。 2）黃權偉 清華大學計算機系碩士，負責圖像分割及細胞識別等相關算法研發(fā)。 3）梁志偉 清華大學計算機系碩士，負責深度學習算法加速研究和實現(xiàn)。 五、聯(lián)系方式 E-mail：[email protected] 成果編號：20230055

拉普拉斯域光學乳腺影像系統(tǒng)（LD－DOT）是一種基于漫反射光成像原理的功能成像手段。有別于基于形態(tài)學進行診斷的傳統(tǒng)醫(yī)學成像手段，它利用不同病變的乳腺組織對光的漫反射程度的不同，通過得到雙乳全局血管微循環(huán)特征參數(shù)的定量分布來診斷組織病理屬性（正常/良性/惡性）以及分布范圍，探測深度可達6厘米以上，掃描過程安全快速，結果直接客觀，是一種經(jīng)濟高效的診斷乳腺病變的無創(chuàng)方法。

一種基于虛實力融合的遙操作機器人力覺臨場感實現(xiàn)方法可廣泛用于各類機器人的力控制，以及各種工程機械裝備的力控制。

產(chǎn)品詳細介紹1、55000-540PRC本安型智能離子感煙探測器一、55000-540PRC特點：                                  55000-540PRC本安型智能離子感煙探測器采用本質安全電路設計，低功耗并有效降低了電路板內(nèi)本安型智能離子感煙探測器的儲能，使其電氣性能符合安全環(huán)境的應用標準。可編址智能離子感煙探測器，通過配合使用阿波羅生產(chǎn)的通信協(xié)議轉換器55000 - 855、55000 - 856及安全柵29600-098可連接到安全區(qū)域內(nèi)的智能火災報警系統(tǒng)。 二、55000-540PRC應用： 55000-540PRC本安型智能離子感煙探測器可適用于建筑內(nèi)多種危險區(qū)域，這些區(qū)域可能含有各種易燃易爆的氣體或空氣混合物。該探測器必須配合使用阿波羅生產(chǎn)的各種通訊協(xié)議轉換器如55000 - 855，55000 - 856及安全柵。 三、55000-540PRC工作原理： 55000-540PRC本質安全型離子感煙探測器的工作原理類似于55000 - 620。 四、55000-540PRC技術要求： 二線制有極性要求，具有獨立地址。有4級靈敏度可作高速根據(jù)不同環(huán)境及時間做出不同的設定，減低誤報率。可通過插片設置地址與其它系統(tǒng)部件安裝。如需連接遠程報警指示燈，需采用高效的發(fā)光二極管，最大點燈電流ImA。 五、55000-540PRC技術參數(shù)： 接線端子           Ll  正極；L2  負極；+R  遠程指示燈正極 工作電壓           直流14 - 22V;兩線制有極性 報警指示           紅色發(fā)光二極管，紅光； 靜態(tài)電流           340 u A 遠程LED報警電流  1mA 工作環(huán)境溫度      - 20℃至+40℃  (T5)                         - 20℃至+60℃  (T4) 等級              E Ex ia IIC T5 (T4 Ta≤60 ℃) 認證              CCCF．BASEEFA

四川大學華西醫(yī)院2020年3月13日對“肺部多病變CT影像AI篩查與輔助診斷系統(tǒng)”進行測試，該系統(tǒng)能迅速高效地對患者胸部CT影像做出分析，發(fā)現(xiàn)具有“肺結節(jié)、肺癌、結核、病毒性肺炎、細菌性肺炎”等病癥的影像特征。 該技術依托于“疾病流行病學大數(shù)據(jù)研究平臺”，在華西生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心的牽頭下，匯聚近20家醫(yī)療機構的醫(yī)學研究支持，基于人工智能深度學習技術，數(shù)據(jù)來自臨床確診病例，數(shù)據(jù)的遴選、標注由華西醫(yī)院放射科影像專家完成。技術研發(fā)到測試用時不到30天。CT影像是臨床診斷包括新冠肺炎在內(nèi)的肺部病變的重要依據(jù)，但一名患者的肺部CT影像數(shù)量在500張左右，導致醫(yī)生診斷過程中工作量很大。 查看原文