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用于彩色數(shù)字影像系統(tǒng)的色適應(yīng)變換尋優(yōu)方法及系統(tǒng)，包括輸入影像客體各樣本可見光范圍光譜反 射率數(shù)據(jù)；計算各樣本在目標光源照明條件下色度信息，求解各樣本在各種模擬光源照明條件下色度信 息；利用各種色適應(yīng)變換方法預測色適應(yīng)變換后在目標光源照明條件下的色度信息；計算各模擬光源下 各待尋優(yōu)的色適應(yīng)變換方法對各樣本的色適應(yīng)變換平均精度；構(gòu)建 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模擬光源的相對光譜 功率分布曲線與色適應(yīng)變換平均精度之間關(guān)系進行擬合；對于任意光源，利用各條 BP

武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構(gòu)建了多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術(shù)體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關(guān)鍵技術(shù)，成功研制出我國首套多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統(tǒng)MIPS。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構(gòu)建了多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術(shù)體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關(guān)鍵技術(shù)，成功研制出我國首套多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統(tǒng)MIPS，相關(guān)技術(shù)理論《多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術(shù)及應(yīng)用》2021年榮獲測繪科技進步特等獎。 技術(shù)特色： (1) 首次提出基于人工智能技術(shù)的多模態(tài)衛(wèi)星影像語義分割與幾何處理融合新理論。創(chuàng)建了衛(wèi)星影像跨域穩(wěn)健語義分割技術(shù)，通過自適應(yīng)增量優(yōu)化提升深度分割網(wǎng)絡(luò)模型的遷移性和普適性，保證多類型地物語義分割的時效性、容錯性、穩(wěn)定性和區(qū)域一致性。 (2) 通過語義分割結(jié)果全自動進行多源地理信息控制點粗差剔除，實現(xiàn)超大范圍多模態(tài)影像精準幾何處理；提出輻射不變特征變換算法進行多模態(tài)影像高可靠性匹配；單臺機器2.5分鐘可完成8000景衛(wèi)星影像的并行區(qū)域網(wǎng)平差，大幅提高了自動化處理精度和效率。 (3) 突破了基于深度學習的多視遙感影像三維地形及大范圍合成影像智能生成技術(shù)，采用物方半全局優(yōu)化提升困難區(qū)域的密集匹配精度，并在語義分割結(jié)果的輔助下進行大范圍遙感影像無縫鑲嵌合成。 (4) 基于深度學習進行建筑物、道路、農(nóng)作物等典型地物目標語義信息智能提取；基于多尺度語義分割網(wǎng)絡(luò)融合經(jīng)驗知識實現(xiàn)建筑物矢量邊緣精確提取；結(jié)合語義分割和多起點中心線追蹤優(yōu)化提取道路網(wǎng)拓撲矢量；基于3D卷積和注意力機制實現(xiàn)多類農(nóng)作物精細分類及其時空特征智能提取。 (5) 構(gòu)建了全新的多模態(tài)衛(wèi)星遙感影像幾何語義一體化智能處理技術(shù)體系，研制出我國首套自主產(chǎn)權(quán)的多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理軟件系統(tǒng)MIPS，其數(shù)據(jù)處理效果和效率均有明顯優(yōu)勢，顯著提升了融合處理的精準度和智能化水平。 先進性 MIPS具備快速語義分割、語義輔助精準幾何處理、三維地形提取與多影像時序合成、地物語義信息智能提取等特色功能。系統(tǒng)采用最新的衛(wèi)星影像攝影測量處理、多源影像融合、語義信息提取的相關(guān)理論與方法，結(jié)合先進的計算機技術(shù)、CPU/GPU兩級加速并行處理及深度學習技術(shù)，處理效果和效率均明顯優(yōu)于國內(nèi)外同類軟件。例如單機情況下19小時即可完成1551景2米分辨率衛(wèi)星影像的全自動處理，包括云區(qū)檢測、影像融合、影像匹配、區(qū)域網(wǎng)平差、正射影像糾正等全部處理流程。語義分割結(jié)果約束的立體衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差自動化程度和精度均顯著提升，例如在1:1萬基礎(chǔ)測繪產(chǎn)品DEM/DOM的輔助下，高分七號立體衛(wèi)星影像的全自動處理高程精度從2.6米大幅提升至0.8米以內(nèi)，鑲嵌接邊精度優(yōu)于1像素。

機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機交互等功能模塊，實現(xiàn)高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區(qū)城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動化程度，推進實景三維中國建設(shè)進程。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 創(chuàng)新性： 機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機交互等功能模塊，實現(xiàn)高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區(qū)城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動化程度，推進實景三維中國建設(shè)進程。系統(tǒng)主要由兩部分功能模塊組成：自動化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統(tǒng)模塊。其中自動建模模塊由點云影像自動配準、實景三維模型重建、點云濾波、點云分類、建筑物單體化分割、建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建等軟件子模塊構(gòu)成。系統(tǒng)支持DEM、DOM、實景三維模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多種產(chǎn)品生產(chǎn)；支持多核、多CPU、多GPU架構(gòu)的任務(wù)并行化管理，支持搭建點云、影像、模型數(shù)據(jù)庫，支持人機交互進行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關(guān)鍵問題： LiDAR點云與傾斜影像異源異構(gòu)數(shù)據(jù)配準問題，點云影像數(shù)據(jù)難以聯(lián)合應(yīng)用； 單一數(shù)據(jù)源三維信息與紋理信息不全，高質(zhì)量模型結(jié)果依賴高精度數(shù)據(jù)輸入，導致數(shù)據(jù)獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實景三維模型重建自動化程度低，低精度自動結(jié)構(gòu)化模型成果難復用，而手動模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實景三維數(shù)據(jù)制作單位高度依賴國外軟件，國產(chǎn)化難。 先進性： 當前，國內(nèi)90%以上地形級實景三維數(shù)據(jù)制作測繪單位都基于國外軟件進行三維重建，而城市級實景三維模型則重度依賴全人工手動勾繪且需調(diào)用國外專業(yè)三維建模軟件，模型重建學習成本極高、軟件針對性不強而效率低下。 機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)軟件系統(tǒng)以高精度、高效率、高自動化程度城市級實景三維模型重建為首要目標。軟件系統(tǒng)具備高精度點云影像配準模塊提供異源數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用基礎(chǔ)；采用LiDAR點云約束的多視影像密集匹配策略實現(xiàn)高精度、全覆蓋三維數(shù)據(jù)輸入以實現(xiàn)高質(zhì)量實景三維模型重建；采取地面點濾波、非地面點地物分類、目標地物單體實例分割遞進式流程得到建筑物等地物單體化三維數(shù)據(jù)；優(yōu)化自動結(jié)構(gòu)化模型重建與人工干預的結(jié)構(gòu)化建模流程，無需額外依賴專業(yè)建模軟件；提供針對建筑物結(jié)構(gòu)化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達標的自動模型可復用，三維點云端、二維影像端可獨立或聯(lián)合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動編輯模式。 獨占性： 系統(tǒng)主要搭建兩條生產(chǎn)路線，以適應(yīng)不同地域模型精度要求差異、不同應(yīng)用時間響應(yīng)要求。其一是以LiDAR點云為主的快速建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建，經(jīng)過點云分類、建筑物實例分割、結(jié)構(gòu)化模型重建等步驟構(gòu)建人工地物結(jié)構(gòu)化模型，并利用配準后多視影像對模型紋理映射，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結(jié)構(gòu)化模型、典型地物真實色彩點云等輕量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；其二是在LiDAR點云約束下生成高精度密集匹配點云構(gòu)造高質(zhì)量實景三維模型，并在此基礎(chǔ)上提取建筑物單體三角網(wǎng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過模型簡化抽象得到建筑物LoD3模型，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括實景三維模型、建筑物LoD3模型等城市級實景三維數(shù)據(jù)要素。 此外，軟件系統(tǒng)支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產(chǎn)麒麟(V4/V10)等多操作系統(tǒng)中運行，已階段性實現(xiàn)國產(chǎn)化。

本發(fā)明公開了一種面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴展的自適應(yīng)影像金字塔切片方法，本發(fā)明針對空間數(shù)據(jù)管理系 統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀，綜合考慮局域網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)帶寬和服務(wù)器端數(shù)據(jù)庫存儲塊大小，并結(jié)合局域網(wǎng)客戶端硬件情況， 提出了自適應(yīng)影像切片模型，根據(jù)自適應(yīng)影像切片模型自適應(yīng)的選擇影像切片尺寸。本發(fā)明可在多種不 同的數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)和客戶端條件下實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)智能化高效存儲與訪問，為高效的影像數(shù)據(jù)管理提供了 可行的思路和方法，有助于在 C/S 架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下高效存取和管理基于數(shù)據(jù)庫技術(shù)的遙感影像數(shù)據(jù)。 

本發(fā)明公開了一種基于改進 SIFT 算子的低空多視角遙感影像匹配方法，首先采用優(yōu)化的 DoG 算子 對第一影像和第二影像進行特征點檢測，然后利用基于局部區(qū)域采樣模擬的 SIFT 描述子對特征點進行 描述形成特征向量，最后采用 NNDR 策略形成初始匹配特征點，并利用基于極幾何約束的 RANSAC 算 法對匹配點進行提純。本發(fā)明能夠有效地解決低空遙感影像匹配中存在的多視角以及弱紋理等問題。 

本發(fā)明提供了一種基于快速二值編碼的高分辨率遙感影像場景分類方法，包括步驟:步驟 1，劃分 待分類遙感影像獲得場景單元;步驟 2，從場景單元中提取尺寸相同的圖像塊作為局部圖像塊訓練樣本; 步驟 3，采用非監(jiān)督學習法學習局部圖像塊訓練樣本獲得濾波器組;步驟 4，將場景單元與濾波器組中 各濾波器分別做卷積獲得各場景單元的幅濾波器響應(yīng)圖，采用二值編碼法分別融合各場景單元的幅濾波 器響應(yīng)圖獲得各場景單元的全局特征描述;步驟 5，基于場景單元的全局特征描述進行場景單元分類。 本發(fā)明在保證場景分類精度的前提下，大大降低了非監(jiān)學習法的計算代價。

XM-YX開放式醫(yī)學影像多媒體輔助教學系統(tǒng) ? 功能特點： ■ XM-YX開放式醫(yī)學影像多媒體輔助教學系統(tǒng)為醫(yī)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(guān)知識、易于操作的全方面的學習條件，豐富醫(yī)學院校護理教學內(nèi)容，彌補書面教學過于抽象的不足，方便學生自主學習。 ■ 系統(tǒng)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(tǒng)操作簡單、界面漂亮，具有動態(tài)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(nèi)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(nèi)容包括： · 臨床醫(yī)學生理病理三維影像。 · 呼吸系統(tǒng)、消化系統(tǒng)、泌尿系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)、內(nèi)分泌系統(tǒng)、骨關(guān)節(jié)系統(tǒng)等人體各系統(tǒng)臟器的影像學診斷。 · 系統(tǒng)講解X片、CT、 MRI、超聲檢查及內(nèi)窺鏡檢查成像原理及相關(guān)基本理論 基本病變。 · 各系統(tǒng)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(guān)解剖。 ■ 配置：19寸觸摸一體機，雙核處理器，內(nèi)存2G，硬盤500G。

成果介紹在當前疫情防控和部分企業(yè)復工在即的形勢下，對停留時間長、室內(nèi)人員密度大、感染風險高的住宅、辦公樓和醫(yī)院三類建筑使用中的疫情防控尤為重要。該成果基于三種建筑類型的使用特點、室內(nèi)人員活動特征、空調(diào)系統(tǒng)的設(shè)計、設(shè)備運行的管理優(yōu)化措施等角度，對新型冠狀病毒傳播的預防與控制進行了研究分析并提出建議措施，助力疫情防控，并以期能夠?qū)罄m(xù)同類型建筑的規(guī)劃設(shè)計提供參考，分別從三種建筑提出相應(yīng)設(shè)計建議。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)1、住宅建筑廚房排煙道應(yīng)嚴格排查連接處的密封性，在樓宇中存在隔離肺炎患者時應(yīng)遠離天臺；空調(diào)系統(tǒng)分體式可正常使用，有隔離肺炎患者要防止冷凝水滴入他戶；電梯高危，減少碰觸，無人時確保開門通風；樓梯間不觸摸扶手，每層開窗通風換氣。2、辦公建筑辦公建筑內(nèi)空調(diào)系統(tǒng)的合理使用；全空氣空調(diào)系統(tǒng)及其使用策略；風機盤管加新風系統(tǒng)及其使用策略；多聯(lián)機及分體式空調(diào)與其使用策略；辦公建筑的應(yīng)急管理措施建議；辦公人員的自我防護建議。3、醫(yī)院建筑醫(yī)院手術(shù)室；傳染病專用門診科室；專用隔離區(qū)域；普通科室及其他區(qū)域等基于新型肺炎疫情對醫(yī)院空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計及運行管理方面的建議。新建醫(yī)院建筑空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計建議，既有醫(yī)院建筑空調(diào)系統(tǒng)在疫情期間運行建議。此次新型冠狀病毒的大面積傳播擴散，面對疫情防控的種種挑戰(zhàn)，容納著各類人員的建筑無疑是這場防疫戰(zhàn)役中的重要一環(huán)。建筑作為人類活動的主要場所，應(yīng)當具有在緊急情況下對集體安全、生存能力與健康提供支持的能力。未來的建筑設(shè)計將在建筑換氣、排氣、防臭、防霉、熱舒適、潔污分離、干濕分離、抗菌滅菌等問題作出細微設(shè)計和健康性優(yōu)化，未來建筑必將以人類健康為核心走向健康建筑。

2020年3月9日，南方科技大學劉磊，中國疾控中心病毒病所劉軍及中國醫(yī)學科學院蔣澄宇共同通訊在National Science Review 在線發(fā)表題為“Elevated levels of plasma cytokines in COVID-19 reflect viral load and lung injury ”的研究成果，該研究發(fā)現(xiàn)在COVID-19患者的血漿中測得的48種細胞因子中有38種顯著升高。   十七種細胞因子與SARS-Cov-2負荷相關(guān)。十五種細胞因子（M-CSF，IL-10，IFN-α2，IL-17，IL-4，IP-10，IL-7，IL-1ra，G-CSF，IL-12，IFN-γ，IL-1α ，IL-2，HGF和PDGF-BB）與肺損傷Murray評分密切相關(guān)，可通過計算特征曲線下的面積（AUC）來預測SARS-Cov-2感染的疾病嚴重程度。

【發(fā) 明 人】 程建明；葛婷婷；戴小斌；崔小兵；余黎【技術(shù)領(lǐng)域】 本發(fā)明涉及一種具有清熱止咳作用的中藥制劑及其制備方法，尤其涉及一種治療小兒肺炎，具有發(fā)熱咳嗽癥狀的中藥巴布膏劑及其制備方法，屬于中藥制藥領(lǐng)域。【摘要】 一種治療小兒肺炎的中藥巴布膏劑和制備方法及其應(yīng)用，該巴布膏劑包括藥物提取物及水溶性基質(zhì)兩組分按一定配比制成，其中藥物提取物由麻黃、杏仁、仙鶴草、魚 腥草、荊芥、丹參、桃仁、石膏、甘草九種中藥按一定重量分配比制成，水溶性基質(zhì)由卡波姆、聚丙烯酸鈉、甘油、梭甲基纖維素鈉、聚維酮K30、明膠、氮酮、丙二醇、 尼泊金乙酯及水按一定配比制成，然后將藥物浸膏及基質(zhì)按一定比例混合均勻制成巴布膏劑，涂于無紡布上，冷卻后切割制成。具有載藥量大，對皮膚相容性好;基質(zhì)材料性 能穩(wěn)定、不與主藥發(fā)生反應(yīng)，無毒副作用;粘性、彈性適中，可反復揭帖;經(jīng)藥效學試驗結(jié)果表明，對小兒肺炎引起的發(fā)熱咳嗽具有顯著的清熱解毒、止咳化痰作用。