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本發(fā)明公開了一種基于全景影像的街景面片優(yōu)化方法，包括以下步驟：步驟 1：獲取車載 LiDAR 點(diǎn) 云數(shù)據(jù)和全景影像，并將全景影像與車載 LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)；步驟 2：將車載 LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù) 分割為多個(gè)面片，獲得面片與全景影像站點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將面片投影到全景影像上，得到面片對(duì)應(yīng)的透 視平面影像；步驟 3：對(duì)透視平面影像進(jìn)行分析，刪除樹木點(diǎn)，并進(jìn)行面片拉伸。本發(fā)明基于全景影像 優(yōu)化街景面片，在點(diǎn)云數(shù)據(jù)的結(jié)果上進(jìn)一步提高面片的精度和準(zhǔn)

深圳市長(zhǎng)豐影像器材有限公司成立于2011年，總部設(shè)立在廣東深圳，是一家集產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、銷售于一體的高新技術(shù)企業(yè)，多年來(lái)一直致力于影像器材以及聲音技術(shù)的開發(fā)制造。 長(zhǎng)豐公司長(zhǎng)期服務(wù)于攝影攝像和廣播電視行業(yè)，為主流媒體、傳媒工作室以及廣大的攝影攝像愛(ài)好者提供從影像穩(wěn)定系統(tǒng)到聲音輸入輸出系統(tǒng)的整體解決方案。公司目前擁有三個(gè)自主品牌：Saramonic楓笛、BOYA博雅、SEVENOAK七棵橡樹，自主研發(fā)和生產(chǎn)的產(chǎn)品銷往全球100多個(gè)國(guó)家和地區(qū)。 經(jīng)過(guò)近10年的發(fā)展，目前長(zhǎng)豐擁有占地萬(wàn)余平米的生產(chǎn)基地和產(chǎn)品研發(fā)中心，配備了國(guó)內(nèi)外最先進(jìn)的研發(fā)測(cè)試設(shè)備和專業(yè)聲音實(shí)驗(yàn)室，建立了專業(yè)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)和完善的質(zhì)量管理體系。2013年，長(zhǎng)豐公司通過(guò)ISO9001質(zhì)量管理體系認(rèn)證，出口銷售的產(chǎn)品均獲得相應(yīng)的質(zhì)量認(rèn)證如CE、ROHS、FCC、NCC、KCC、TELEC、EN300等。經(jīng)過(guò)多年創(chuàng)新和沉淀，公司擁有百余項(xiàng)國(guó)內(nèi)外各類發(fā)明和創(chuàng)新專利，2018年，公司榮獲“國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)”認(rèn)證，并得到深圳市政府和科創(chuàng)委的大力扶持。

是新華醫(yī)療強(qiáng)大X線機(jī)研發(fā)團(tuán)隊(duì)專門為高校醫(yī)學(xué)影像專業(yè)教學(xué)設(shè)計(jì)的又一力作，本實(shí)驗(yàn)臺(tái)綜合了單個(gè)實(shí)驗(yàn)箱的實(shí)驗(yàn)功能，綜合性強(qiáng)，可使學(xué)生在比較中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，進(jìn)而提高學(xué)生綜合運(yùn)用知識(shí)的實(shí)驗(yàn)效果，讓學(xué)生親身體驗(yàn)，學(xué)以致用。主要實(shí)驗(yàn)?zāi)K包括：整流電路實(shí)驗(yàn)、高頻X線機(jī)逆變頻率電路實(shí)驗(yàn)、旋轉(zhuǎn)陽(yáng)極啟動(dòng)與保護(hù)電路實(shí)驗(yàn)、磁飽合穩(wěn)壓電路實(shí)驗(yàn)、曝光限時(shí)電路實(shí)驗(yàn)、管電壓管電流測(cè)量實(shí)驗(yàn)、接地電阻測(cè)量實(shí)驗(yàn)、X線機(jī)發(fā)生器基本工作原理及控制實(shí)驗(yàn)等。

2019年12月以來(lái)，由SARS-CoV-2病毒感染導(dǎo)致的新型冠狀病毒疾病（COVID-19）在全球開始蔓延。報(bào)道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時(shí)間為10天，而武漢患者在發(fā)病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時(shí)間是COVID-19臨床預(yù)后的重要指標(biāo)之一。 目前，CT影像學(xué)已成為COVID-19肺炎的診斷和監(jiān)測(cè)工具，主要表現(xiàn)為磨玻璃影、實(shí)變及混合密度影。然而，現(xiàn)階段的影像學(xué)研究主要集中于對(duì)病灶的定性和半定量描述，缺乏對(duì)病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監(jiān)測(cè)COVID-19肺炎病程，團(tuán)隊(duì)假設(shè)在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預(yù)后轉(zhuǎn)歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮(zhèn)江、臨夏5家新冠肺炎定點(diǎn)醫(yī)院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經(jīng)RT-PCR證實(shí)SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無(wú)肺炎表現(xiàn)患者），并將10天作為住院時(shí)長(zhǎng)的二分類閾值。基于有限的樣本量，團(tuán)隊(duì)將4個(gè)中心作為訓(xùn)練隊(duì)列，另外一個(gè)中心作為驗(yàn)證隊(duì)列。通過(guò)自動(dòng)分割肺葉和半自動(dòng)分割病灶，31名患者中累計(jì)分割出72個(gè)病灶。在對(duì)病灶圖像預(yù)處理后，提取影像組學(xué)特征并篩選。為了研究影像組學(xué)特征的穩(wěn)定性，團(tuán)隊(duì)使用了Logistics回歸模型和隨機(jī)森林模型對(duì)篩選的特征分別進(jìn)行建模和驗(yàn)證。?結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6個(gè)篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現(xiàn)出良好的預(yù)測(cè)價(jià)值。在外部測(cè)試隊(duì)列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機(jī)森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學(xué)模型可以正確預(yù)測(cè)所有6名患者的住院時(shí)間。 

中試階段/n該項(xiàng)目主要針對(duì)開源CT 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和多中心合作單位提供的多模醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，采用人工智能技術(shù)和自主研制的深度學(xué)習(xí)算法對(duì)心臟左心室、腫瘤等CT 影像數(shù)據(jù)進(jìn)行全自動(dòng)分割，驗(yàn)證了所研制算法在該項(xiàng)目計(jì)算機(jī)輔助腫瘤智能診斷應(yīng)用中的有效性，為項(xiàng)目產(chǎn)業(yè)化實(shí)施奠定了方法基礎(chǔ)。成果的先進(jìn)性或獨(dú)特性：針對(duì)不同類型的醫(yī)學(xué)影像感知設(shè)備，設(shè)計(jì)針對(duì)性強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)智能算法；國(guó)內(nèi)同類研究中首次采用“雙盲評(píng)估+驗(yàn)證”的科研方法對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)

考慮三維點(diǎn)云缺少顏色信息和光學(xué)影像缺少空間信息的互補(bǔ)特性，三維點(diǎn)云與光學(xué)影像多光融合裝備可以提升數(shù)據(jù)的信息量，基于三維點(diǎn)云和二維圖像融合的可視化結(jié)果，能夠增強(qiáng)三維場(chǎng)景真實(shí)感，相較于可見(jiàn)光圖像，融合后的三維點(diǎn)云可以實(shí)現(xiàn)多角度觀測(cè)，能夠更好的表達(dá)的空間特征。 相較于原始和偽彩色點(diǎn)云數(shù)據(jù)，融合后的三維點(diǎn)云有了色彩紋理信息，目標(biāo)的形態(tài)和邊緣都更加明顯，整個(gè)三維場(chǎng)景更加的真實(shí)，也為后續(xù)識(shí)別、定位、重建等過(guò)程提供更多細(xì)節(jié)信息；同時(shí)克服了單一傳感器的局限性，充分發(fā)揮兩者的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，大幅提升了探測(cè)設(shè)備的環(huán)境適應(yīng)性，適用于全天時(shí)復(fù)雜場(chǎng)景的下目標(biāo)探測(cè)，具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，譬如智能導(dǎo)航、環(huán)境感知、高精度地圖的構(gòu)建等，都依賴于可見(jiàn)光圖像和點(diǎn)云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)均應(yīng)用視覺(jué)相機(jī)和激光雷達(dá)作為主傳感器進(jìn)行定位和環(huán)境感知，目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn) L4 級(jí)別的高度自動(dòng)化駕駛。此外，在醫(yī)學(xué)影像、高精度工程測(cè)量、工業(yè)生產(chǎn)、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域，三維點(diǎn)云和可見(jiàn)光圖像融合技術(shù)也有著廣泛應(yīng)用。 圖1.三維點(diǎn)云與光學(xué)影像融合效果

該系統(tǒng)基于各級(jí)醫(yī)療系統(tǒng)的影像科研臨床應(yīng)用基礎(chǔ)及各類院校影像教學(xué)大 綱而開發(fā)，貼合各級(jí)診療機(jī)構(gòu)日常診療習(xí)慣和院校教學(xué)大綱需求，方便教師對(duì)各 類影像圖片的展示和教學(xué)，能更好的讓學(xué)生全面對(duì)各類影像進(jìn)行閱片、報(bào)告書寫 練習(xí)，以及熟悉臨床應(yīng)用及診療流程，有利于訓(xùn)練學(xué)生的影像技能操作能力及就業(yè)。

天津大學(xué)醫(yī)學(xué)工程與轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究院聯(lián)合天津松輝醫(yī)儀醫(yī)療設(shè)備有限公司、上海貝瑞電子科技有限公司，結(jié)合新冠肺炎的診斷標(biāo)準(zhǔn)，攻關(guān)研發(fā)出一套可穿戴組合式智能監(jiān)護(hù)系統(tǒng)，能遠(yuǎn)程監(jiān)控患者的血氧含量、呼吸頻率、心跳速度等核心生理指標(biāo)，以及體位、呼吸阻力等特定生理指標(biāo)，并通過(guò)多模信息融合與自動(dòng)判別，實(shí)現(xiàn)病情模式的智能分析與及時(shí)預(yù)警。該項(xiàng)目有望緩解新冠肺炎輕癥患者人數(shù)眾多對(duì)醫(yī)務(wù)人員數(shù)量的需求，減輕醫(yī)務(wù)工作人員的工作強(qiáng)度，降低醫(yī)患交叉感染的概率，將對(duì)新冠肺炎疫情防控起到積極作用。同時(shí)，該項(xiàng)目也可用于其他呼吸系統(tǒng)疾病的“早發(fā)現(xiàn)，早治療”，降低普通患者到危重患者的發(fā)生概率。該項(xiàng)目采用PSoC集成系統(tǒng)，集成血氧、脈率、口鼻氣流、阻抗呼吸等多種監(jiān)測(cè)傳感器，除了能準(zhǔn)確采集人體血氧飽和度、脈率、呼吸等生理信號(hào)之外，又同時(shí)融合了特定加速度傳感器，可以實(shí)時(shí)提取病人的體位變化，以及咳嗽帶來(lái)的氣流阻力變化，為新冠肺炎患者的病征監(jiān)護(hù)提供了針對(duì)性的解決方案。該智能監(jiān)護(hù)系統(tǒng)基于組合式模塊，便于患者個(gè)人自行穿戴，也可以根據(jù)需求配戴單個(gè)組件進(jìn)行單項(xiàng)功能監(jiān)測(cè)。用戶只要不進(jìn)行劇烈運(yùn)動(dòng)，穿戴后完全可以正常的活動(dòng)并不影響監(jiān)測(cè)過(guò)程，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可通過(guò)藍(lán)牙技術(shù)傳輸至手機(jī)App，并通過(guò)手機(jī)4G功能傳輸至云端，醫(yī)生在辦公室就可以看到患者數(shù)據(jù)，無(wú)論患者身處在醫(yī)院、家里或留觀點(diǎn)。系統(tǒng)可在云端對(duì)患者生理信號(hào)進(jìn)行分析，集合臨床診斷原則，提取與以新冠肺炎為代表的呼吸疾病相關(guān)數(shù)據(jù)，以初步判斷患者的病情狀態(tài)與變化趨勢(shì)。該項(xiàng)目已經(jīng)完成了系統(tǒng)硬件研發(fā)工作，核心硬件模塊獲得醫(yī)療器械注冊(cè)認(rèn)證，將根據(jù)臨床使用的結(jié)果進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)的軟件分析功能。目前研發(fā)團(tuán)隊(duì)正在與天津大學(xué)附屬醫(yī)院合作，啟動(dòng)開展項(xiàng)目臨床測(cè)試并推廣應(yīng)用。

疫情防控，快速識(shí)別出潛在的感染者是關(guān)鍵。近日，西安交大管理學(xué)院劉躍文副教授研發(fā)出新冠肺炎感染風(fēng)險(xiǎn)的大數(shù)據(jù)評(píng)估模型，可基于旅行大數(shù)據(jù)，綜合計(jì)算新冠肺炎感染風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和級(jí)別。該模型在云南省全面推廣應(yīng)用，大幅度提升了防控一線現(xiàn)場(chǎng)核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情傳播風(fēng)險(xiǎn)，得到了云南省委、省政府領(lǐng)導(dǎo)的高度認(rèn)可。 當(dāng)前，在阻斷新型冠狀病毒傳播的工作中，存在三個(gè)盲區(qū)也是關(guān)鍵點(diǎn)，嚴(yán)重影響著疫情防治的效果，即：一是很難知道某個(gè)人是否在公共交通工具及場(chǎng)所中與已確診人員或疫源地人員接觸過(guò)；二是個(gè)別人員近期到過(guò)疫源地或接觸過(guò)確診人員，但是毫不在意，不匯報(bào)也不主動(dòng)自我隔離；三是個(gè)別人員甚至刻意隱瞞自己曾到過(guò)疫源地或接觸過(guò)確診人員的歷史。為此，上述三種類型人員給疫情防治工作帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)，使其無(wú)法開展有效核查，也無(wú)法有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)劉躍文介紹，2月4日，新型冠狀病毒感染風(fēng)險(xiǎn)的大數(shù)據(jù)評(píng)估模型及系統(tǒng)在云南省正式上線應(yīng)用，基于個(gè)人的旅行數(shù)據(jù)，自動(dòng)分析其是否到過(guò)疫源地、是否與疫源地人員接觸、是否與已感染病例接觸等多項(xiàng)指標(biāo)，利用貝葉斯方法，計(jì)算其感染新冠病毒的可能性指數(shù)，并預(yù)警高風(fēng)險(xiǎn)人員。

上海市疾病預(yù)防控制中心和復(fù)旦大學(xué)上海醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院新型冠狀病毒攻關(guān)團(tuán)隊(duì)密切配合，由上海市疾病預(yù)防控制中心挑選多例確認(rèn)病例的鼻/咽拭子樣本用于實(shí)驗(yàn)，復(fù)旦大學(xué)上海醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院新型冠狀病毒攻關(guān)團(tuán)隊(duì)通過(guò)使用兩種細(xì)胞系（vero-E6和Huh7細(xì)胞）接種樣本，從一例病例樣本中，于2020年2月7日成功分離并鑒定出新型冠狀病毒（2019-nCoV）毒株，該毒株在細(xì)胞培養(yǎng)中擴(kuò)增迅速，可得到較高滴度的病毒；間接免疫熒光法發(fā)現(xiàn)病毒感染細(xì)胞顯示典型冠狀病毒樣病變-合胞體。