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深圳市長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)，多年來一直致力于影像器材以及聲音技術(shù)的開發(fā)制造。 長豐公司長期服務(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多個國家和地區(qū)。 經(jīng)過近10年的發(fā)展，目前長豐擁有占地萬余平米的生產(chǎn)基地和產(chǎn)品研發(fā)中心，配備了國內(nèi)外最先進的研發(fā)測試設(shè)備和專業(yè)聲音實驗室，建立了專業(yè)的研發(fā)團隊和完善的質(zhì)量管理體系。2013年，長豐公司通過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)過多年創(chuàng)新和沉淀，公司擁有百余項國內(nèi)外各類發(fā)明和創(chuàng)新專利，2018年，公司榮獲“國家高新技術(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)療強大X線機研發(fā)團隊專門為高校醫(yī)學(xué)影像專業(yè)教學(xué)設(shè)計的又一力作，本實驗臺綜合了單個實驗箱的實驗功能，綜合性強，可使學(xué)生在比較中進行實驗，進而提高學(xué)生綜合運用知識的實驗效果，讓學(xué)生親身體驗，學(xué)以致用。主要實驗?zāi)K包括：整流電路實驗、高頻X線機逆變頻率電路實驗、旋轉(zhuǎn)陽極啟動與保護電路實驗、磁飽合穩(wěn)壓電路實驗、曝光限時電路實驗、管電壓管電流測量實驗、接地電阻測量實驗、X線機發(fā)生器基本工作原理及控制實驗等。

城市道路平面交叉口通常是制約城市交通的“瓶頸”所在。科學(xué)合理的交叉口交通 設(shè)計對緩解城市交通擁堵有著重要的意義。然而，交叉口交通設(shè)計所涉及的內(nèi)容和程序 相當(dāng)復(fù)雜，需要量化的工作繁多，如何進行交叉口的優(yōu)化設(shè)計，如何對交叉口設(shè)計進行 科學(xué)評價，如何將設(shè)計、評價有機地結(jié)合起來，在國內(nèi)還未有完備的手段和工具，特別 是沒有針對中國城市道路與交通特點而開發(fā)的交通輔助設(shè)計工具。 本次系統(tǒng)開發(fā)在建立完善的交通設(shè)計理論體系基礎(chǔ)上，包括交通設(shè)計模式的劃分、 渠化方案的生成、信號配時方案的生成、交叉口方案的評價與優(yōu)化等，運用軟件工程的 思想開發(fā)完成。 系統(tǒng)界面友好，功能完備，內(nèi)核模型適應(yīng)我國的道路交通實際情況，能夠提供不同優(yōu)化 目標(biāo)函數(shù)和不同道路斷面組合的交叉口設(shè)計評價指標(biāo)輔助用戶完成交叉口的設(shè)計工作， 并可以動態(tài)生成交叉口交通設(shè)計簡圖和交叉口信號配時方案，大大提高了交通設(shè)計的效 率和科學(xué)性。同時，系統(tǒng)為城市交通控制軟件和仿真軟件留有接口，便于將來系統(tǒng)功能 的擴充和集成。 

本發(fā)明公開了一種基于叉路識別的道路智能提取方法，本發(fā)明針對高分辨率影像(空間分辨率在 6 米以內(nèi))，能夠在道路追蹤過程中識別出叉路口，并通過獲取到的叉路口信息指導(dǎo)輔助各個支路的后續(xù) 追蹤，使得相互連通的道路能夠僅通過一次初始點設(shè)定便能全部追蹤提取出來。本發(fā)明充分利用城市道 路在高分辨率影像中的幾何與紋理特征，以及道路叉路口的模式特征，通過識別叉路口來輔助指導(dǎo)道路 的提取;本發(fā)明不僅彌補了當(dāng)前已有方法的不足，顯著減少了人工操作，有效地實現(xiàn)了連通道路網(wǎng)的一 次性自動提取，且能有效保證叉路口道路段的拓?fù)湟恢滦裕崛〗Y(jié)果具有較高的準(zhǔn)確度。

產(chǎn)品詳細介紹V-HUB道路環(huán)境與車輛數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)GPS道路環(huán)境與車輛數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)基于GPS定位的道路交通環(huán)境與車輛數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是一種功能強大的儀器。它是基于新一代的高性能衛(wèi)星接收器，其中主機主要用于測量汽車移動時的速度和距離，并且能夠提供橫縱向加速度值，減速度，時間和制動、滑行、加速等距離的準(zhǔn)確測量。外接各種模塊和傳感器可以采集油耗，溫度，加速度，角速度及角度，轉(zhuǎn)向角速度及角度，轉(zhuǎn)向力矩，制動踏板力，制動踏板位移，制動風(fēng)管壓力，車輛CAN接口信息等其它許多數(shù)據(jù)。由于它的體積較小及安裝簡便，其非常適合汽車綜合測試時的使用。由于系統(tǒng)本身帶有標(biāo)準(zhǔn)的模擬及數(shù)字模式的CAN總線接口，整個系統(tǒng)的功能可以根據(jù)用戶的需要進行擴充。主要特點?全套測量系統(tǒng)體積極小，安裝簡便迅速?能完成國家標(biāo)準(zhǔn)要求的汽車動力性，經(jīng)濟性，操縱穩(wěn)定性，制動性能等實驗?制動觸發(fā)形式多樣，使試驗更加方便?高精度、高可靠性，高耐振、抗沖擊性能確保測試質(zhì)量?大容量緊湊式閃存卡（CF卡）即時存儲數(shù)據(jù)，以便事后處理?可擴展連接其他各種傳感器等?在線顯示4個測量參數(shù)?各種測量或采集到的參數(shù)可以實時顯示?可根據(jù)要求設(shè)定各種不同的試驗條件進行試驗?制動觸發(fā)形式多樣，使試驗更加方便?WINDOWS操作界面的設(shè)定和分析軟件，使用方便?高精度、高可靠性，高耐振、抗沖擊性能確保測試質(zhì)量?用GPS非接觸式速度和距離測量?現(xiàn)場即時打印功能，打印各個測量或采集到的參數(shù)，實現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)閱讀?大容量緊湊式閃存卡（CF卡）即時存儲數(shù)據(jù)，以便后處理?可擴展連接其他各種傳感器?繪制軌跡圖，圈數(shù)定時參數(shù)能以標(biāo)準(zhǔn)的形式測量下列參數(shù)速度、距離、時間、位置、方向、高度、橫向加速度、縱向加速度、垂直速度、與中心線的漂移、轉(zhuǎn)彎半徑用其它的硬件可測量的參數(shù)包括外部數(shù)字觸發(fā)、溫度、模擬電壓、CAN 總線信息、偏航率、滾動角、傾斜角、滑行角度量程及精度序號 測量參數(shù) 量程 精度1 距離 -- 0.05%2 速度 0-1600公里/小時 0.1公里/小時3 時間 -- 0.001秒4 燃油消耗（實時顯示） 0.3-120升/小時 ±0.2%5 X，Y，Z三軸向加速度 ±1.7g 1mg6 角速度（側(cè)傾，俯仰，橫擺） ±150°/s 0.1°/s7 轉(zhuǎn)向力矩 ± 50Nm ±0.5Nm8 轉(zhuǎn)向角 ±1250° 滿刻度時0.1°9 溫度 —— ——10 制動踏板力傳感器（帶實時顯示器） 0-1500N 0.5%11 制動踏板行程 0 - 300 mm 0.1 mm12 制動管路壓力 0-200 Bar 0.25%13 發(fā)動機轉(zhuǎn)速 0-10000轉(zhuǎn)/分鐘 ±1轉(zhuǎn)/分鐘可進行的試驗：?滑行試驗?油耗試驗?爬陡坡試驗?最高車速試驗?加速性能試驗?制動性能試驗?操縱穩(wěn)定性試驗?最小穩(wěn)定車速試驗?最小轉(zhuǎn)彎直徑測量實驗　　?制動踏板力測量實驗?制動踏板行程測量實驗?制動管路壓力測量實驗?汽車防抱制動系統(tǒng)性能實驗?溫度測量實驗?里程，速度表校驗等其它試驗可滿足的國家標(biāo)準(zhǔn)：?oGB/T 12545 - 1990 汽車燃料消耗量?oGB/T 12547 - 1990 最低穩(wěn)定車速?oGB/T 12536 - 1990 汽車滑行試驗?oGB/T 12543 - 1990 汽車加速性能?oGB/T 12539 - 1990 汽車爬坡性能?oGB/T 12544 - 1990 汽車最高車速?oGB/T 12676 - 1999 汽車制動系統(tǒng)性能?oGB/T 6323 - 94    汽車操縱穩(wěn)定性試驗方法?oGB/T 12540 - 90   汽車最小轉(zhuǎn)彎直徑測定方法　?oGB/T 13594 - 92   汽車防抱制動系統(tǒng)性能要求和試驗方法規(guī)格GPS采用功能強大的全新的GPS引擎,可以提供以20-100Hz的更新率更新所有GPS參數(shù)包括速度,角度和位置，速度和角度是通過對GPS載波信號進行多普勒轉(zhuǎn)換進行計算以提供高精度。模擬量輸出2 x 16位模擬量輸出可以通過用戶配置輸出速度或者其他GPS參數(shù),用戶用戶其他的數(shù)據(jù)采集設(shè)備,輸出電壓范圍為0到5V直流，分辨率為76 μV 每位。數(shù)字量輸出有兩類數(shù)字量輸出，一個頻率/脈沖輸出對應(yīng)于速度，第二個輸出顯示當(dāng)前的數(shù)據(jù)采集狀態(tài)。速度脈沖輸出用戶定義，可以改變每米的脈沖數(shù)，以仿效大部分其它類型的速度傳感器。數(shù)字量輸入兩個數(shù)字輸入，第一個用于制動觸發(fā)器或事件測定并且連接到一個16位的事件定時器，可以使制動觸發(fā)器時間的校準(zhǔn)精度達到12μs。 第二個數(shù)字輸入用于采用手持開關(guān)控制的遙控速度采集控制。CAN 總線兩個單獨的CAN總線接口，可以從外部模塊接受數(shù)據(jù)，例如溫度模塊或頻率模塊，同時可以將GPS CAN數(shù)據(jù)傳輸?shù)搅硗庖粋€總線上。還可以從另外一個CAN總線源（例如車載CAN總線）中記錄8個CAN信號。當(dāng)需要從另外總線中記錄數(shù)據(jù)的時候，可以從工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)CAN數(shù)據(jù)庫文件（.DBC）中下載數(shù)據(jù)。RS232 串行接口RS232 接口用于配置和輸出GPS實時數(shù)據(jù)。必須要注意的是如果系統(tǒng)以高于20Hz的速度存儲數(shù)據(jù)到CF卡中時，由于電腦串行口帶寬只能到20Hz，以實時傳輸?shù)杰浖写袛?shù)據(jù)受到限制。這樣要獲得最好的精度，所有20Hz以上的測試必須在離線模式下對CF卡中的數(shù)據(jù)進行分析。CF卡接受1型的CF卡用于記錄數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)以標(biāo)準(zhǔn)PC格式存儲，允許快速的通過讀卡器進行數(shù)據(jù)傳輸。文件格式位ASCII 文本格式，可以直接載入到VBOX.EXE軟件中或者導(dǎo)入Excel和其它第三方軟件中。

“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴(yán)重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現(xiàn)實需求，團隊將設(shè)計目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區(qū)域。針對這些需求，團隊設(shè)計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學(xué)習(xí)、小目標(biāo)檢測等多個技術(shù)難題。“小樣本學(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進行機器學(xué)習(xí)。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無法獲得大量專家標(biāo)注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學(xué)成才”。為此，團隊采用基于自遷移學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技巧，使算法具備一定的“小樣本學(xué)習(xí)”能力，在不增加醫(yī)生標(biāo)注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標(biāo)是另一大難題。團隊利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點與病灶區(qū)域的大小進行對應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區(qū)域的目標(biāo)。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復(fù)雜的機體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同。”他表示，當(dāng)遇到機器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗和智慧。以解決實際問題為目標(biāo)，該項目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測試評估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團隊也利用現(xiàn)實疑似病例進行了測試。

2019年12月以來，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。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為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)測工具，主要表現(xiàn)為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現(xiàn)階段的影像學(xué)研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監(jiān)測COVID-19肺炎病程，團隊假設(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檢查無肺炎表現(xiàn)患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值。基于有限的樣本量，團隊將4個中心作為訓(xùn)練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預(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，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6個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)測價值。在外部測試隊列中，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)測所有6名患者的住院時間。 

中試階段/n該項目主要針對開源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)算法對心臟左心室、腫瘤等CT 影像數(shù)據(jù)進行全自動分割，驗證了所研制算法在該項目計算機輔助腫瘤智能診斷應(yīng)用中的有效性，為項目產(chǎn)業(yè)化實施奠定了方法基礎(chǔ)。成果的先進性或獨特性：針對不同類型的醫(yī)學(xué)影像感知設(shè)備，設(shè)計針對性強的機器學(xué)習(xí)智能算法；國內(nèi)同類研究中首次采用“雙盲評估+驗證”的科研方法對影像數(shù)據(jù)進

考慮三維點云缺少顏色信息和光學(xué)影像缺少空間信息的互補特性，三維點云與光學(xué)影像多光融合裝備可以提升數(shù)據(jù)的信息量，基于三維點云和二維圖像融合的可視化結(jié)果，能夠增強三維場景真實感，相較于可見光圖像，融合后的三維點云可以實現(xiàn)多角度觀測，能夠更好的表達的空間特征。 相較于原始和偽彩色點云數(shù)據(jù)，融合后的三維點云有了色彩紋理信息，目標(biāo)的形態(tài)和邊緣都更加明顯，整個三維場景更加的真實，也為后續(xù)識別、定位、重建等過程提供更多細節(jié)信息；同時克服了單一傳感器的局限性，充分發(fā)揮兩者的互補優(yōu)勢，大幅提升了探測設(shè)備的環(huán)境適應(yīng)性，適用于全天時復(fù)雜場景的下目標(biāo)探測，具有很強的實用價值。在無人駕駛領(lǐng)域，譬如智能導(dǎo)航、環(huán)境感知、高精度地圖的構(gòu)建等，都依賴于可見光圖像和點云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動駕駛系統(tǒng)均應(yīng)用視覺相機和激光雷達作為主傳感器進行定位和環(huán)境感知，目前已經(jīng)實現(xiàn) L4 級別的高度自動化駕駛。此外，在醫(yī)學(xué)影像、高精度工程測量、工業(yè)生產(chǎn)、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域，三維點云和可見光圖像融合技術(shù)也有著廣泛應(yīng)用。 圖1.三維點云與光學(xué)影像融合效果