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產(chǎn)品詳細介紹----------------------------------------聯(lián)系人： 袁小姐 電　話： 186-0005-0633 ----------------------------------------MTtrack光慣混合捕捉系統(tǒng)能夠進行角色，道具和虛擬相機捕捉，以一種經(jīng)濟實惠且直觀的解決方案創(chuàng)建復雜的動畫和虛擬拍攝預覽場景，可以在虛擬場景中將您的想法變?yōu)楝F(xiàn)實。系統(tǒng)特點：1、支持光慣混合捕捉，可以獲取真實的空間跟蹤信息。MTtrack慣性捕捉系統(tǒng)可以支持與4個VR 2.0定位基站進行混合運動捕捉，可以精確獲取真實空間跟蹤信息，捕捉空中跳躍等動作。2、支持道具跟蹤。支持通過VIVE定位器捕捉道具在真實空間中的運動信息。3、前期準備時間很短，在一分鐘內(nèi)就可以完成。MTtrack慣性捕捉系統(tǒng)傳感器集成在具有彈力的服裝中，用戶直接穿戴即可完成準備，就像穿衣服一樣。4、支持虛擬相機控制、跟蹤和效果實時預覽。支持手持虛擬攝像機實時預覽動畫合成效果。MTtrack光慣混合捕捉系統(tǒng)可以同時輸出身體捕捉數(shù)據(jù)和虛擬攝像機數(shù)據(jù)，并實時導入到Unity、UE4和motionbuilder等軟件進行實時預覽。----------------------------------------聯(lián)系人： 袁小姐 電　話： 186-0005-0633 ----------------------------------------5、視頻參考錄制在動畫捕捉錄制會話中記錄演員的同步視頻片段，以用于后期參考和制作。6、任何地方可以進行捕捉，無線傳輸可達100米。MTtrack慣性捕捉系統(tǒng)數(shù)據(jù)支持2.4 GHz & 5 GHz WIFI傳輸，最大傳輸距離100米。 7、數(shù)據(jù)導出系統(tǒng)軟件可以記錄多個動作資產(chǎn)，支持FBX，BVH或CSV格式數(shù)據(jù)的批量導出。8、軟件支持具有Unity3d、UE4、iClone和Motionbuilder軟件插件，支持混合慣性捕捉數(shù)據(jù)實時輸入。MTtrack 光慣混合捕捉系統(tǒng)----------------------------------------聯(lián)系人： 袁小姐 電　話： 186-0005-0633 ----------------------------------------

1、測量給定樣品介質(zhì)的磁致旋光角和費爾德常數(shù)，驗證光振動面的偏轉(zhuǎn)與樣品介質(zhì)的長度及磁感應強度成正比的規(guī)律； 2、測定磁致旋光與自然旋光的區(qū)別，即磁致旋光的方向與磁場的方向有關(guān)，而與光的傳播方向無關(guān)； 3、正常狀態(tài)下實現(xiàn)光信號的調(diào)制輸出。

本發(fā)明公開了一種基于注入種子光的光學微腔光頻梳產(chǎn)生裝置 及產(chǎn)生方法，包括泵浦激光、第一光放大器、第一分束器、光纖環(huán)、 光濾波器、合束器和光學微腔；第一放大器的輸入端連接泵浦激光， 分束器的輸入端連接至第一放大器的輸出端；光纖環(huán)的一端連接至分 束器的第二輸出端，光濾波器的輸入端連接至光纖環(huán)的另一端，合束 器的第一輸入端連接至分束器的第一輸出端，合束器的第二輸入端連 接至光濾波器的輸出端，光學微腔的輸入端連接至所述合束器

本發(fā)明涉及一種基于遙感影像值多元參量定標模型的自適應成像方法,其步驟包括建立成像系統(tǒng)電子學參數(shù)與遙感圖像的定量數(shù)學關(guān)系；獲取遙感成像系統(tǒng)的位置和姿態(tài)參數(shù),并計算成像區(qū)域獲取成像區(qū)域地物覆蓋類型、地物反射光譜以及成像區(qū)域上空大氣和氣溶膠參數(shù),根據(jù)輻射傳輸方程計算該成像區(qū)域?qū)娜胪椓炼龋粚γ恳痪斑b感影像入瞳輻亮度進行排序得到最大入瞳輻亮度值,并通過成像系統(tǒng)調(diào)節(jié)成像參數(shù)使其不超過成像系統(tǒng)最大輸出圖像值,然后驅(qū)動成像設(shè)備獲取遙感影像。

一種基于 LiDAR 點云輔助的立體影像密集匹配方法及系統(tǒng)，將投影獲取立體像對重疊范圍內(nèi)的 LiDAR 點云并濾波處理；將濾波后的點云投影到核線立體像對上，確定后續(xù)密集匹配的視差范圍；建立 金字塔，從金字塔頂層開始，采用三角網(wǎng)約束改造代價矩陣，進行 SGM 密集匹配，并進行左右一致性 檢測，得到頂層最終的視差圖；將金字塔當前層的視差圖傳遞到下一層作為初始視差圖，根據(jù)當前層的 視差圖相應確定下一層的視差范圍，將下一層作為新的當前層；基于新的當前層，同樣處理得到當前層 最終的視差圖，直到金字塔的底層，輸出原始影像的視差圖，根據(jù)視差圖，得到立體像對的同名點，生 成密集匹配的點云。

多模態(tài)醫(yī)學影像信息處理與分析，具有重大的應用背景，是國家和社會當 前高度重視的研究領(lǐng)域之一。 本項目擬基于機器學習方法，主要研究醫(yī)學影像的特征描述、設(shè)備無關(guān)性 的特征評價與特征選擇、基于內(nèi)容的多模態(tài)醫(yī)學影像檢索、醫(yī)學影像信息挖掘、 參考庫建設(shè)與算法輔助研究平臺的設(shè)計與開發(fā)等內(nèi)容。研究目標為： （1）建立統(tǒng)一的特征描述模型，實現(xiàn)跨模態(tài)醫(yī)學影像的統(tǒng)一特征描述； （2）提出有效解決特征提取層面上醫(yī)學影像信息處理與分析算法的設(shè)備無 關(guān)性問題的通用框架； （3）在醫(yī)學影像標注數(shù)據(jù)有限、數(shù)據(jù)庫為海量等條件下，實現(xiàn)高效率單模 50 態(tài)影像檢索，有效提高多模態(tài)、跨模態(tài)醫(yī)學影像檢索的精度，實現(xiàn)用戶友好的 檢索結(jié)果展示； （4）從結(jié)構(gòu)復雜的多模態(tài)醫(yī)學影像數(shù)據(jù)中，挖掘有用的知識，構(gòu)建有效的 輔助診斷模型、實現(xiàn)個人疾病風險預警； （5）完成首期參考庫建設(shè)與算法輔助研發(fā)平臺的開發(fā)，為項目研究內(nèi)容的 開展提供有效數(shù)據(jù)和環(huán)境支撐。本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助，項目執(zhí)行期 2013.1-2017.12。

本發(fā)明公開了一種基于投影數(shù)字高程模型的正射影像鑲嵌線自動提取方法，包括步驟：步驟 1，獲 取單片正射影像的投影數(shù)字高程模型；步驟 2，確定待鑲嵌正射影像對；步驟 3，將待鑲嵌正射影像對 的投影數(shù)字高程模型按地理坐標疊加獲得疊加圖像，將疊加圖像二值化得到二值疊加圖像；步驟 4，采 用圖像形態(tài)學方法提取二值疊加圖像的骨架線獲得骨架線網(wǎng)絡(luò)，采用 Dijkstra 算法在骨架線網(wǎng)絡(luò)中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對的鑲嵌線。本發(fā)明方法能自動獲取高質(zhì)量的正

本發(fā)明公開了一種基于遙感影像的特征函數(shù)空間濾值回歸模型并行化方法，本發(fā)明針對遙感影像數(shù) 據(jù)回歸建模過程中變量空間自相關(guān)性對模型的影響，提出采用特征函數(shù)空間濾值方法，通過將影像進行 分塊，利用搭建的并行計算集群進行分布式計算，最后將分塊計算的結(jié)果返回給主節(jié)點匯總，通過對比 串行和并行分別得到的回歸模型擬合評價參數(shù) MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，驗證基于 遙感影像的特征函數(shù)空間濾值并行方法在空間統(tǒng)計回歸建模中能夠消除空間

本發(fā)明公開一種補償粒子速度影像儀球面像差的方法，所述方法為：在粒子速度影像儀提取極電極板添加跳變電壓，以在聚焦電場的基礎(chǔ)上添加發(fā)散電場，從而補償原有靜電聚焦透鏡球面像差。本發(fā)明還提供一種補償粒子速度影像儀球面像差的裝置，所述裝置包括與粒子速度影像儀提取極電極板連接的跳變電壓控制單元，用于在提取極電極板上產(chǎn)生跳變電壓。本發(fā)明可補償粒子速度影像儀補償原有靜電聚焦透鏡球面像差，實施本發(fā)明無需改變原有裝置結(jié)構(gòu)，實施簡便、成本低、成像分辨率高。

本發(fā)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(diào)整外方位元素初始值， 獲得精確的外方位元素值；步驟 4，構(gòu)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(nèi)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(fā)明生產(chǎn)的可量測全 景影像具有較高精度，可廣泛運用于測量領(lǐng)域及資產(chǎn)調(diào)查。