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本發(fā)明公開(kāi)了一種大氣折射修正狀態(tài)下目標(biāo)重建方法，屬于圖像處理的三維重建方法，解決現(xiàn)有目標(biāo)重建方法未考慮大氣折射對(duì)光線(xiàn)傳播影響而導(dǎo)致的目標(biāo)定位誤差較大的問(wèn)題，可用于遠(yuǎn)距離預(yù)警系統(tǒng)。本發(fā)明方法包括：(1)確定過(guò)目標(biāo)和地心的直線(xiàn)方程；(2)根據(jù)相機(jī)C1 成像信息確定目標(biāo)位置 P1'；(3)根據(jù)相機(jī) C2 成像信息確定目標(biāo)位置P2'；(4)得到準(zhǔn)確的目標(biāo)實(shí)際位置 P'。本發(fā)明考慮了大氣折射的影響，并針對(duì)不同地區(qū)、不同季節(jié)、不

1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 場(chǎng)景三維重建是未來(lái)視覺(jué)成像技術(shù)發(fā)展的重要趨勢(shì)，支撐導(dǎo)航與人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（VR/AR）、在線(xiàn)文旅、工程設(shè)計(jì)等前沿領(lǐng)域應(yīng)用革命性發(fā)展。 目前技術(shù)僅僅是根據(jù)局限于面元自身區(qū)域內(nèi)不同時(shí)刻的信息融合得到該面元的最終重建結(jié)果，忽略了面元之間的關(guān)系，導(dǎo)致重建面元的自由度過(guò)大，同時(shí)由于遮擋、光照變化、紋理不足、運(yùn)動(dòng)等因素的影響，降低了深度圖像的稠密度，同時(shí)存在相關(guān)尺度模糊問(wèn)題。重建面元受到輸入深度圖像噪聲以及定位系統(tǒng)對(duì)相機(jī)定位誤差的影響，出現(xiàn)重建面元的位置及朝向可能與真實(shí)值存在明顯偏差，且相鄰面元之間可能存在不一致的情況，導(dǎo)致最終重建的三維模型的稠密度、魯棒性、一致性和準(zhǔn)確性較低。 2. 解決方案 本項(xiàng)目成果提出了一套高精度稠密室內(nèi)場(chǎng)景重建技術(shù)，首先提出基于物理空間推理和語(yǔ)義關(guān)聯(lián)建模的場(chǎng)景多粒度（像素/體素-超像素/體素-對(duì)象-場(chǎng)景）感知方法，綜合語(yǔ)義信息、幾何結(jié)構(gòu)信息以及時(shí)空間信息進(jìn)行濾波，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確深度估計(jì)，聯(lián)合光流估計(jì)與相機(jī)位姿估計(jì)進(jìn)行多任務(wù)自監(jiān)督訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)深度估計(jì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的在線(xiàn)調(diào)整，提高深度估計(jì)在未知場(chǎng)景下的性能，進(jìn)一步引入在室內(nèi)場(chǎng)景中常見(jiàn)的三種局部和全局尺度空間平面關(guān)系約束，為每一個(gè)重建面元提取三種支撐面元集，以支撐面元為載體將面元之間的空間關(guān)系作為額外約束引入密集面元生成階段，抑制深度圖噪聲和定位誤差的負(fù)面影響，提出基于語(yǔ)義先驗(yàn)的實(shí)時(shí)概率稠密重建方法，通過(guò)時(shí)序傳播與概率模型更新實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)場(chǎng)景深度重建，提高最終三維重建模型的稠密度、魯棒性、一致性和準(zhǔn)確度，新引入的部分計(jì)算量小，能保持現(xiàn)有方案的實(shí)時(shí)性和可擴(kuò)展性，能夠快速對(duì)大場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)景稠密三維重建，為用戶(hù)提供低成本、高效率、極便捷的空間3D重建解決方案。 合作需求 尋求在VR/AR、機(jī)器人、智慧城市等領(lǐng)域有相關(guān)技術(shù)開(kāi)發(fā)、市場(chǎng)推廣經(jīng)驗(yàn)，能推廣本技術(shù)落地的高科技企業(yè)，可以進(jìn)行深度合作。

1. 痛點(diǎn)問(wèn)題 PDF電子工程圖作為一類(lèi)重要的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，承載了豐富的業(yè)務(wù)知識(shí)和信息。然而，因其復(fù)雜性和專(zhuān)業(yè)性，PDF工程圖難以被機(jī)器直接處理，目前主要還是靠人來(lái)讀取、理解、核對(duì)和應(yīng)用，限制了工程建設(shè)領(lǐng)域行業(yè)的深層次智能發(fā)展。若機(jī)器能夠像人類(lèi)一樣理解圖紙的內(nèi)涵，就可以支撐豐富多彩的下游智慧應(yīng)用。如規(guī)范智能審查、3D模型智能重建、面向應(yīng)急逃生、無(wú)障礙等特定應(yīng)用場(chǎng)景的信息智能提取等。這些基于圖紙的智慧應(yīng)用，其核心挑戰(zhàn)就是對(duì)圖紙內(nèi)容的有效識(shí)別和理解。 2. 解決方案 清華大學(xué)軟件學(xué)院BIMChecker Group，自主研發(fā)了“圖智”-PDF工程圖AI識(shí)別與審查重建系統(tǒng)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和工程領(lǐng)域業(yè)務(wù)知識(shí)應(yīng)用的有效融合，解決了現(xiàn)實(shí)PDF工程圖紙信息高分辨率、高密度、相互遮擋等識(shí)別難題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)建筑平面圖圖元和空間布局的智能識(shí)別和結(jié)構(gòu)化表達(dá)。主要特點(diǎn)如下。 1） 適用于住宅建筑、公共建筑等民用建筑以及倉(cāng)庫(kù)、廠房等工業(yè)建筑； 2） 支持建筑設(shè)計(jì)說(shuō)明、表格、建筑平面圖的一鍵式AI識(shí)別； 3） 支持Revit模型一鍵生成和面向《建筑設(shè)計(jì)防火規(guī)范》的一鍵審查； 4）支持對(duì)現(xiàn)有防火條文、其他國(guó)家規(guī)范、企業(yè)規(guī)范的修改和自定義，系統(tǒng)的審查算法可自動(dòng)適配更新。 合作需求 尋找在AI審圖、室內(nèi)矢量模型重建、圖紙?zhí)囟ㄐ畔⒅悄芴崛〖捌渌趫D紙的智能應(yīng)用場(chǎng)景方面有需求的合作方；開(kāi)展系統(tǒng)的應(yīng)用推廣、定制化圖紙內(nèi)容識(shí)別服務(wù)等內(nèi)容，為各類(lèi)下游應(yīng)用、平臺(tái)提供核心AI圖紙理解技術(shù)支撐。合作方需具備項(xiàng)目或資金支持。

本項(xiàng)目主要采用生物衍生肌腱構(gòu)建下頸椎后路動(dòng)態(tài)穩(wěn)定系統(tǒng)裝置。采用臨床自愿捐獻(xiàn)的人體肌腱進(jìn)行脫細(xì)胞、凍干制備直徑3mm,長(zhǎng)度不等的生物衍生肌腱材料，進(jìn)行體外對(duì)照實(shí)驗(yàn)和動(dòng)物模型活體對(duì)照實(shí)驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)這種材料通過(guò)創(chuàng)新的頸椎后路固定方式，使頸椎在前屈時(shí)提供足夠動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性，在左右側(cè)屈、旋轉(zhuǎn)及后伸運(yùn)動(dòng)中并不限制其正常運(yùn)動(dòng)，較好的模擬后方韌帶復(fù)合體的功能。同時(shí)，動(dòng)物實(shí)驗(yàn)證明，此種裝置修復(fù)動(dòng)物下頸椎后方連接結(jié)構(gòu)損傷,均表現(xiàn)出良好的修復(fù)能力。組織學(xué)及免疫組化檢查證明無(wú)大量淋巴細(xì)胞細(xì)胞浸潤(rùn),細(xì)胞呈梭形,纖維組織排列整齊、均勻,可見(jiàn)毛細(xì)血管增生，植入裝置保持了活力。故采用生物衍生材料的頸椎后路動(dòng)態(tài)穩(wěn)定系統(tǒng)能在體內(nèi)長(zhǎng)期存活,能夠重建后柱穩(wěn)定并保留部分運(yùn)動(dòng)功能。

一種基于糾刪碼的數(shù)據(jù)塊重建方法，屬于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域， 解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)塊修復(fù)方法需要傳輸大量數(shù)據(jù)的問(wèn)題，以減少重建數(shù)據(jù) 的傳輸量。本發(fā)明包括數(shù)據(jù)分塊步驟、構(gòu)造生成矩陣 G 步驟、生成校 驗(yàn)塊步驟、檢查數(shù)據(jù)塊狀態(tài)步驟、構(gòu)造修復(fù)矩陣步驟和修復(fù)數(shù)據(jù)塊步 驟。本發(fā)明將原始文件分為 k 個(gè)數(shù)據(jù)塊，將每個(gè)數(shù)據(jù)塊繼續(xù)等分為 r 個(gè)數(shù)據(jù)片；k 個(gè)數(shù)據(jù)塊編碼為 m 個(gè)校驗(yàn)塊，每個(gè)校驗(yàn)塊也包含 r 個(gè)校 驗(yàn)片。重建任意一個(gè)數(shù)據(jù)塊時(shí)，從剩

該項(xiàng)目主要應(yīng)用于車(chē)輛安全輔助駕駛領(lǐng)域，可以在車(chē)輛有危險(xiǎn)趨勢(shì)時(shí)及時(shí)向駕駛員提供警告信息，減少或避免可能發(fā)生的交通事故，也可以應(yīng)用于車(chē)輛的輔助駕駛和智能自動(dòng)導(dǎo)航領(lǐng)域。該項(xiàng)目利用灰度圖像中道路邊緣處存在的灰度特征、梯度特征作為識(shí)別道路的特征，運(yùn)用群智能算法實(shí)現(xiàn)對(duì)道路邊界的快速識(shí)別，最終得到車(chē)輛行駛道路信息。根據(jù)道路識(shí)別結(jié)果，利用前方車(chē)輛在圖像中底部邊緣存在灰度特征、方差特征和梯度特征，運(yùn)用魚(yú)群算法實(shí)現(xiàn)對(duì)前方多車(chē)的快速識(shí)別。項(xiàng)目采用轉(zhuǎn)向動(dòng)力學(xué)連續(xù)模型，車(chē)輛前輪轉(zhuǎn)角和道路曲率作為系統(tǒng)輸入，根據(jù)系統(tǒng)的采樣頻率將連續(xù)模型離散化，運(yùn)用Kalman濾波理論設(shè)計(jì)狀態(tài)觀察器，實(shí)時(shí)觀測(cè)前方車(chē)輛側(cè)向速度和橫擺角速度，從而獲得車(chē)輛運(yùn)動(dòng)軌跡，為安全輔助駕駛系統(tǒng)提供準(zhǔn)確信息。     該項(xiàng)目對(duì)車(chē)輛安全輔助駕駛系統(tǒng)提供信息的頻率在5Hz之內(nèi)。在復(fù)雜情況下通過(guò)使用本項(xiàng)目研究的系統(tǒng)進(jìn)行車(chē)道識(shí)別，其準(zhǔn)確率大于95%。該項(xiàng)技術(shù)于2009年初成功應(yīng)用于新疆冰雪災(zāi)害防護(hù)系統(tǒng)的養(yǎng)護(hù)車(chē)輛智能輔助駕駛系統(tǒng)中，該系統(tǒng)由北京中交國(guó)通智能交通系統(tǒng)技術(shù)有限公司負(fù)責(zé)建設(shè)，采用該技術(shù)大大提高了復(fù)雜冰雪環(huán)境下道路識(shí)別和前方車(chē)輛識(shí)別的可靠性和實(shí)時(shí)性，同時(shí)增強(qiáng)了在不同光照等復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性。該技術(shù)應(yīng)用后，有利于避免和減少道路交通事故發(fā)生的可能性，保障車(chē)輛行駛安全，取得了良好的社會(huì)效益。

本設(shè)計(jì)根據(jù)將ZigBee無(wú)線(xiàn)技術(shù)應(yīng)用在智能家居上，可實(shí)現(xiàn)一種可以監(jiān)控家庭老人活動(dòng)狀態(tài)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)因特網(wǎng)甚至是手機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控來(lái)實(shí)現(xiàn)家庭醫(yī)療保健這一理念，為構(gòu)建智能家居系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)，通過(guò)家庭網(wǎng)關(guān)將家庭內(nèi)部無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和外部廣域網(wǎng)溝通起來(lái)。 家庭網(wǎng)關(guān)是由家居內(nèi)部無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)ZigBee協(xié)調(diào)器和PC機(jī)兩個(gè)部分組成，兩者各司其職，前者主導(dǎo)家庭內(nèi)部無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，后者通過(guò)因特網(wǎng)與外部網(wǎng)絡(luò)通信。為實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控功能提供了可能性。用戶(hù)通過(guò)家庭網(wǎng)關(guān)達(dá)到監(jiān)控家庭ZIGBEE節(jié)點(diǎn)的目的。 1、通過(guò)內(nèi)置微型傳感器，監(jiān)測(cè)老人身體狀態(tài)，包括站立、躺下、臥倒、慢跑、左側(cè)臥倒，右側(cè)臥倒，摔倒，緊急狀態(tài)這八種狀態(tài)； 2、通過(guò)ZigBee網(wǎng)絡(luò)同時(shí)監(jiān)測(cè)多位老人的身體狀態(tài)； 3、老人在出現(xiàn)緊急情況時(shí)，可通過(guò)監(jiān)測(cè)儀實(shí)現(xiàn)主動(dòng)報(bào)警； 4、報(bào)警信息可通過(guò)GSM模塊，以短信的形式發(fā)送給老人的監(jiān)護(hù)人； 5、監(jiān)控中心可以記錄老人的狀態(tài)信息，并可顯示狀態(tài)發(fā)生與持續(xù)的時(shí)間； 6、監(jiān)控中心具有事件功能，可向監(jiān)測(cè)儀發(fā)送時(shí)間提醒消息，提示老人吃藥，添減衣物等； 7、低功耗設(shè)計(jì)，便于攜帶和使用。

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種可感知碰撞的采摘機(jī)器人伸縮臂，包括驅(qū)動(dòng)伸縮部分和至少一組碰撞感知部分， 所述碰撞感知部分包括至少一個(gè)碰撞片、至少一個(gè)彈簧組件和至少一個(gè)開(kāi)關(guān)組件；碰撞片設(shè)置于驅(qū)動(dòng)伸縮 部分沿軸向的外部，開(kāi)關(guān)組件設(shè)置于驅(qū)動(dòng)伸縮部分的端部，彈簧組件的一端固定在碰撞片上，另一端固定在驅(qū)動(dòng)伸縮部分的端部，彈簧組件的高度大于開(kāi)關(guān)組件的高度。本實(shí)用新型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)方便，能夠提 高機(jī)器人整體的采摘效率和成功率。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多感知數(shù)據(jù)融合的人機(jī)自然交互系統(tǒng)，包括MEMS手臂跟蹤裝置、視覺(jué)跟蹤裝置，以及安裝在操作者的手掌上的力反饋裝置，上述各裝置由PC終端控制，PC終端包括手臂運(yùn)動(dòng)解算模塊、圖像處理模塊、力學(xué)解算模塊和虛擬場(chǎng)景渲染模塊；虛擬場(chǎng)景渲染模塊根據(jù)手臂運(yùn)動(dòng)軌跡和手指運(yùn)動(dòng)軌跡生成虛擬手臂和手指，力學(xué)解算模塊根據(jù)虛擬手指與虛擬物體的碰觸信息，計(jì)算操作者當(dāng)前狀態(tài)下應(yīng)得到的期望反饋力矢量；本發(fā)明可滿(mǎn)足手臂大范圍運(yùn)動(dòng)情況下的手臂運(yùn)動(dòng)軌跡的跟蹤要求；其次，可通過(guò)圖像信息測(cè)量操作者手指的運(yùn)動(dòng)軌跡，可精確測(cè)量手指上多個(gè)關(guān)節(jié)的角度；再者，可為操作者提供力反饋和虛擬場(chǎng)景的視覺(jué)反饋，增強(qiáng)系統(tǒng)的臨場(chǎng)感、交互性。