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本成果提供了一種可提供 720°VR 全景視頻影像拍攝的無人機機載觀察裝 置，并確保其拍攝、觀察畫面的穩定性。本成果將無人機機載觀察更有效地運用 到實際系統中，如空中 720°VR 影像拍攝、三維立體建模、城市規劃、光伏設備 巡檢等，大幅提升拍攝畫面的視野范圍，提高所拍攝影像的畫質及穩定性。虛擬 現實(VR)全景成像技術目前廣泛應用于街景地圖制作、城市規劃、影視制作等 領域，但空中 VR 成像及觀察技術目前仍存在較大的技術缺陷，在實際應用中存 在不足。首先，空中拍攝時，由于無人機機體或旋翼遮擋，并不

本發明公開了一種基于全景影像的街景面片優化方法，包括以下步驟：步驟 1：獲取車載 LiDAR 點 云數據和全景影像，并將全景影像與車載 LiDAR 點云數據進行配準；步驟 2：將車載 LiDAR 點云數據 分割為多個面片，獲得面片與全景影像站點的對應關系，將面片投影到全景影像上，得到面片對應的透 視平面影像；步驟 3：對透視平面影像進行分析，刪除樹木點，并進行面片拉伸。本發明基于全景影像 優化街景面片，在點云數據的結果上進一步提高面片的精度和準

一、所屬領域 人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環境微生物檢測，工業微生物檢測，細胞組織分析檢測。 二、項目介紹 1. 痛點問題 微生物的識別、計數和定性分析一直是食品、醫藥和生物行業的重要一環。傳統的人工檢測方式勞動強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統一，計數和檢測結果不準確；在對環境的微生物監測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續性檢測。 近兩年行業巨頭們（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都在800倍以下，只能進行計數，如果要完成相關定性分析，需要在800倍以上的放大倍數獲得單細胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數對應的有效視場只有200微米*200微米，對計數和活性統計分析又不具備足夠的采樣數量。目前國內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環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；然后結合傳統的圖像分割以及深度學習圖像識別的優勢，小樣本高精度動態完成微生物的類型識別，計數，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競爭優勢分析 與國內外的主流檢測設備對比，本項目技術優勢主要體現在： 1）獨創的微生物影像全景化視域重構技術，實現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）計數準確率超過人工計數，準確率超過國內細胞計數儀器一個數量級； 5）第一臺按照國家微生物計數檢測標準開發研制的微生物計數儀。 本項目的第一代產品樣機與國內外同類產品對比，主要性能優勢和技術優勢如下： 在食品行業，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，針對生產用酵母菌采集了大量實拍圖像數據，優化后的酵母菌計數和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發展規劃 按照三步走的方式來設定發展規劃： 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，對啤酒和發酵乳企業提供酵母菌檢測計數技術和設備； 2） 利用已有技術積累，進入環境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環境檢測市場為根據地，進入門檻最高的生物醫藥檢測市場，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，食品工業和環境檢測領域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫藥，醫學臨床領域的客戶、渠道伙伴和產品測試環境。 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經驗和杰出的研究成果，在面向醫學影像的AI圖像分析方面曾發表多篇論文，申請或獲得多項國家發明專利。 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。 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。 五、聯系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果編號：20230055

本發明公開了一種基于 GPS?RTK 和全景影像的自主定位定向測圖方法，本發明利用全景相機獲取 的全景影像和 GPS?RTK 測得的設站點坐標，采用基于全景影像球體模型中量測交會角的三維立體前交 計算方法，實現兩組全景影像公共區域中地物的直接量測，從而快速獲取全景影像公共區域地物的三維 坐標信息。本發明可實現在全景影像上直接對地物進行量測，可快速獲取地物數據及測點測距，從而獲 得三維建模、場景重建、數字城市建設等所需的地物信息。

本發明公開了一種利用激光點云輔助的可量測全景影像生成方法，包括：步驟 1，將全景影像進行 虛擬成像獲得多幅框幅式影像；步驟 2，選取初始點對，并初始化各框幅式影像的外方位元素；步驟 3， 以初始點對中所有激光點到對應框幅式影像上的投影誤差的和最小為條件方程，調整外方位元素初始值， 獲得精確的外方位元素值；步驟 4，構建激光點云的空間索引，在空間索引中選取以曝光中心為球心的 球形鄰域，球形鄰域內激光點云即全景影像的鄰域點云；步驟 5，計算鄰域點云中各激光點的法向量， 獲得鄰域點云的特征；步驟 6，將鄰域點云的深度和特征投影到全景影像。采用本發明生產的可量測全 景影像具有較高精度，可廣泛運用于測量領域及資產調查。 

本實用新型公開了一種基于雙全景相機的全景數據收集系統及裝置，系統包括一臺無人機本體(1)、 無人機支架(2)和全景相機集成架(3)、兩臺相同的全景相機(4)，所述全景相機集成架(3)包括掛接件(301) 和全景相機固定件(302);全景相機集成架(3)通過掛接件(301)連接無人機支架(2)，兩臺全景相機(4)通過 全景相機固定件(302)并列固定在全景相機集成架(3)中;掛接

? 規格尺寸：600*400mm；材質：亞克力板。? 主要展示器件安裝于兩塊亞克力前后板上；前板為5mm厚透明亞克力板，后板5mm厚白色亞克力板；產品文字說明及圖片，采用不低于絲網印刷技術UV印制的背景圖，彩色圖片須平板打印到背板上，保證不能因受潮褪色；前后板可用6顆50mm的工藝螺釘固定于墻體上；儀器整體具有防塵和安全防護裝置。? ? 原理說明：琴弦振蕩頻率較高，我們人的眼睛看不清琴弦振動的情形，但當轉桶旋轉時，白色條文的閃動可使人們對琴弦的振蕩情形有所了解。?

全景虛擬實習系統是利用富媒體技術和虛擬仿真技術開發，集培訓教學、實習預習、虛擬學習于一體的軟件系統。解決了大學生課堂學習與實際生產現場脫節、實習場地安排協調不妥善、生產現場實地實習存在安全風險隱患等傳統教學難題，具有技術先進、教學應用范圍廣、網絡化不受時間地點限制的優點。對提升教學質量、吸引學生學習興趣、拓寬學生知識面、提高學生理論聯系實際的能力等方面具有重要應用意義。