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武漢大學(xué)張永軍教授項(xiàng)目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學(xué)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(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 武漢大學(xué)張永軍教授項(xiàng)目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學(xué)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(jìn)步特等獎(jiǎng)。 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(shí)效性、容錯(cuò)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(dòng)進(jìn)行多源地理信息控制點(diǎn)粗差剔除，實(shí)現(xiàn)超大范圍多模態(tài)影像精準(zhǔn)幾何處理；提出輻射不變特征變換算法進(jìn)行多模態(tài)影像高可靠性匹配；單臺(tái)機(jī)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(dòng)化處理精度和效率。 (3) 突破了基于深度學(xué)習(xí)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(jìn)行大范圍遙感影像無縫鑲嵌合成。 (4) 基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)行建筑物、道路、農(nóng)作物等典型地物目標(biāo)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(yàn)知識(shí)實(shí)現(xiàn)建筑物矢量邊緣精確提取；結(jié)合語義分割和多起點(diǎn)中心線追蹤優(yōu)化提取道路網(wǎng)拓?fù)涫噶浚换?D卷積和注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)多類農(nóng)作物精細(xì)分類及其時(shí)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(zhǔn)度和智能化水平。 先進(jìn)性 MIPS具備快速語義分割、語義輔助精準(zhǔn)幾何處理、三維地形提取與多影像時(shí)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(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)、CPU/GPU兩級(jí)加速并行處理及深度學(xué)習(xí)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(jī)情況下19小時(shí)即可完成1551景2米分辨率衛(wèi)星影像的全自動(dòng)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(dòng)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(hào)立體衛(wèi)星影像的全自動(dòng)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(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機(jī)載LiDAR點(diǎn)云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)云語義分割、點(diǎn)云影像配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機(jī)交互等功能模塊，實(shí)現(xiàn)高效率、（半）自動(dòng)的城市實(shí)體三維模型重建，具備全自動(dòng)大測區(qū)城市建模、半自動(dòng)城市高精度精細(xì)實(shí)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(dòng)化程度，推進(jìn)實(shí)景三維中國建設(shè)進(jìn)程。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 創(chuàng)新性： 機(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機(jī)載LiDAR點(diǎn)云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)云語義分割、點(diǎn)云影像配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機(jī)交互等功能模塊，實(shí)現(xiàn)高效率、（半）自動(dòng)的城市實(shí)體三維模型重建，具備全自動(dòng)大測區(qū)城市建模、半自動(dòng)城市高精度精細(xì)實(shí)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(dòng)化程度，推進(jìn)實(shí)景三維中國建設(shè)進(jìn)程。系統(tǒng)主要由兩部分功能模塊組成：自動(dòng)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(dòng)建模模塊由點(diǎn)云影像自動(dòng)配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、點(diǎn)云濾波、點(diǎn)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(shí)景三維模型、建筑物L(fēng)oD1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(diǎn)云、影像、模型數(shù)據(jù)庫，支持人機(jī)交互進(jìn)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(diǎn)云與傾斜影像異源異構(gòu)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)問題，點(diǎn)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(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取成本昂貴、效率較低； 城市級(jí)實(shí)景三維模型重建自動(dòng)化程度低，低精度自動(dòng)結(jié)構(gòu)化模型成果難復(fù)用，而手動(dòng)模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實(shí)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(jìn)性： 當(dāng)前，國內(nèi)90%以上地形級(jí)實(shí)景三維數(shù)據(jù)制作測繪單位都基于國外軟件進(jìn)行三維重建，而城市級(jí)實(shí)景三維模型則重度依賴全人工手動(dòng)勾繪且需調(diào)用國外專業(yè)三維建模軟件，模型重建學(xué)習(xí)成本極高、軟件針對性不強(qiáng)而效率低下。 機(jī)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(dòng)化程度城市級(jí)實(shí)景三維模型重建為首要目標(biāo)。軟件系統(tǒng)具備高精度點(diǎn)云影像配準(zhǔn)模塊提供異源數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用基礎(chǔ)；采用LiDAR點(diǎn)云約束的多視影像密集匹配策略實(shí)現(xiàn)高精度、全覆蓋三維數(shù)據(jù)輸入以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量實(shí)景三維模型重建；采取地面點(diǎn)濾波、非地面點(diǎn)地物分類、目標(biāo)地物單體實(shí)例分割遞進(jìn)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(dòng)結(jié)構(gòu)化模型重建與人工干預(yù)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(dá)標(biāo)的自動(dòng)模型可復(fù)用，三維點(diǎn)云端、二維影像端可獨(dú)立或聯(lián)合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動(dòng)編輯模式。 獨(dú)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(shí)間響應(yīng)要求。其一是以LiDAR點(diǎn)云為主的快速建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建，經(jīng)過點(diǎn)云分類、建筑物實(shí)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(zhǔn)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(shí)色彩點(diǎn)云等輕量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；其二是在LiDAR點(diǎn)云約束下生成高精度密集匹配點(diǎn)云構(gòu)造高質(zhì)量實(shí)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L(fēng)oD3模型，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括實(shí)景三維模型、建筑物L(fēng)oD3模型等城市級(jí)實(shí)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(yùn)行，已階段性實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)化。

本發(fā)明公開了一種手持式多激光條紋快速三維測量方法，包括 以下步驟：1)粘貼標(biāo)志點(diǎn)：2)使用手持三維測量儀測量物體表面的三維 數(shù)據(jù)：3)采集圖像：4)圖像處理：5)標(biāo)志點(diǎn)的三維坐標(biāo)計(jì)算：6)物體表 面點(diǎn)的三維坐標(biāo)計(jì)算；7)手持三維測量儀的定位和世界坐標(biāo)系下的數(shù) 據(jù)拼合，即獲得從當(dāng)前相機(jī)坐標(biāo)系變換到世界坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)平移矩陣， 以實(shí)現(xiàn)當(dāng)前物體表面測量點(diǎn)從相機(jī)坐標(biāo)系到世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系和 世界坐標(biāo)系下的數(shù)據(jù)拼合。本發(fā)明通過

本發(fā)明公開了一種基于空間-時(shí)間多預(yù)測模式的無損壓縮方法，包括：(1)利用星載成像系統(tǒng)獲取序列圖像 f；(2)把步驟(1)獲取的每一·771·幀圖像 fk,k＝1,劃分成互不重疊且大小為 M×N 的子塊 fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI 為子塊總數(shù)，M，N 為預(yù)設(shè)值；(3)令步驟(2)中第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進(jìn)行分塊 JPEG-LS 編碼；(4)第 3j+2 和3j+3 幀圖像參

本發(fā)明公開了一種薄壁件銑削振動(dòng)的多機(jī)械手臂隨動(dòng)抑制裝置， 包括剛性底盤、機(jī)械手臂系統(tǒng)、音圈電機(jī)、薄板、立柱、主軸、支架、 激光位移傳感器、轉(zhuǎn)換器、控制器、驅(qū)動(dòng)器；機(jī)械手臂系統(tǒng)控制四個(gè) 機(jī)械手臂跟隨機(jī)床主軸的進(jìn)給運(yùn)動(dòng)；控制器對振動(dòng)位移信號(hào)進(jìn)行采集、 處理并輸出相應(yīng)的控制電壓對音圈電機(jī)進(jìn)行控制；剛性底盤為八邊形 的鋼質(zhì)材料，安置于機(jī)床加工槽內(nèi)，其上配置有用以安裝立柱和四個(gè) 機(jī)械手臂的結(jié)構(gòu)；音圈電機(jī)用以對薄板提供輔助支撐以及抑制其振動(dòng)； 激光位移傳感器用以檢測薄板的振動(dòng)位移。本發(fā)明使得抑振裝置實(shí)時(shí) 跟隨銑

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn) 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(jìn)行特征點(diǎn)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(diǎn)進(jìn)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(diǎn)，并利用基于極幾何約束的 RANSAC 算 法對匹配點(diǎn)進(jìn)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。 

研究方向：具有生物活性含磷化合物合成方法研究、糖手性誘導(dǎo)不對稱合成、有機(jī)小分子催化劑催化不對稱合成、金屬-配體絡(luò)合物催化不對稱合成。 項(xiàng)目簡介： 多聚磷酸銨（APP）在農(nóng)業(yè)上是配制高濃度液體多功能復(fù)合肥料的一種非常重要的原料，并具有一定的緩釋與螯合作用，符合當(dāng)前復(fù)合肥料高效化、液體化、緩效化、專用化、多成分化和多功能化的發(fā)展趨勢。 由于短鏈聚磷酸銨溶解度高，比一般磷肥可提高液體肥料中磷的含量；可配置磷含量較高的液體肥料，pH 值近中性，作物使用安全系數(shù)高；結(jié)晶溫度較低，生產(chǎn)使用方便。利用聚磷酸銨原料作為無機(jī)螯合劑，較有機(jī)螯合劑便宜, 同時(shí)又能提供氮磷養(yǎng)分。另外聚磷酸鹽不被植物直接吸收, 而是在土壤中逐步水解成正磷酸被植物利用, 因而是一種緩溶性長效磷肥。 項(xiàng)目特色： 本項(xiàng)目開發(fā)了以磷酸和尿素為原料制備多聚磷酸銨的方法并順利實(shí)現(xiàn)了”水肥一體化”高效多聚磷酸銨-硫酸鉀肥料的產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)。開發(fā)的“水肥一體化”高效多聚磷酸銨-硫酸鉀肥料，提高肥料利用率 20-40%以上，平均增產(chǎn) 15%以上，節(jié)水同比提高 30%以上。

該成果提供了用于降解多環(huán)芳烴類有機(jī)污染物的微生物菌劑，其活性成分為鞘氨醇桿菌菌株，該菌株從石油污染土壤中分離獲得，能夠快速降解多環(huán)芳烴類污染物，尤其是菲、芴、熒蒽、芘和苯并芘等有機(jī)污染物。該菌株還具有廣泛的pH值（5-9）、鹽度和溫度（16-37℃）適應(yīng)能力，是對土壤或環(huán)境多環(huán)芳烴類有機(jī)污染物進(jìn)行生物修復(fù)的優(yōu)秀微生物材料。 土壤的微生物修復(fù)技術(shù)已經(jīng)在石油污染治理、土壤有機(jī)農(nóng)藥去除、重金屬污染治理以及氮磷營養(yǎng)調(diào)節(jié)等環(huán)境修復(fù)過程中得到廣泛運(yùn)用。1972年美國利用生物修復(fù)技術(shù)清除賓西法利亞州的石油管線泄漏石油是第一次成功運(yùn)用生物技術(shù)進(jìn)行土壤有機(jī)污染物修復(fù)，我國也在開始采用微生物修復(fù)技術(shù)進(jìn)行石油污染區(qū)域的生物修復(fù)實(shí)踐。該技術(shù)應(yīng)用后土地基本恢復(fù)耕地功能，修復(fù)速度快，使用簡單方便且效果理想，預(yù)計(jì)該技術(shù)投放市場可產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。 轉(zhuǎn)化條件：微生物菌劑生產(chǎn)無需大面積廠房，有發(fā)酵罐和灌裝車間即可投入生產(chǎn)。 成果完成時(shí)間：2017年6月

該項(xiàng)目通過建立四種不同致病因素（包括博來霉素、百草枯、二氧化硅和脂多糖加香煙提取物）誘導(dǎo)的肺纖維化動(dòng)物模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明多西環(huán)素可明顯降低肺纖維化模型動(dòng)物的肺系數(shù)，改善肺組織纖維化程度，降低肺纖維化病理評分及肺組織中膠原的含量，降低慢性炎癥介導(dǎo)的肺纖維化模型小鼠血清中炎癥因子 TNF-α、TGF-β1、IL-4 的含量，增加 IFN-γ的含量。除此之外，多西環(huán)素還可以增加肺纖維化模型小鼠的體重，改善模型小鼠的生存狀態(tài)，顯示出多西環(huán)素對肺纖維化具有很好的治療效果，且毒性和副作用均較低。 課題組研究發(fā)現(xiàn)多西環(huán)素可通過抑制氣道和肺上皮細(xì)胞轉(zhuǎn)錄因子 Twist1, Snail, Slug 和間質(zhì)細(xì)胞標(biāo)記物 Vimentin 的表達(dá)，并增加E-cadherin 的表達(dá)，從而使上皮細(xì)胞維持其原有極性和緊密連接，抑制細(xì)胞骨架重塑，從而抑制其向肌成纖維細(xì)胞的轉(zhuǎn)變和活化，減少細(xì)胞外基質(zhì)的分泌及其在肺間質(zhì)的過度沉積，進(jìn)而抑制肺纖維化的病理過程。本項(xiàng)目藥理機(jī)制有一定的深入研究，已申請了專利（專利號(hào)201410514986.4）并完成臨床前實(shí)驗(yàn)，獲得了臨床試驗(yàn)批件（批件號(hào)：2017L01323） 技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)： 1）目前肺纖維化上市藥物療效不甚理想，急需開發(fā)新型有效藥物， 多西環(huán)素在臨床前研究中表現(xiàn)出良好的抗肺纖維化效果，開發(fā)潛力很大。 2）多西環(huán)素本身即為抗生素，可達(dá)到抗感染、抗炎與抗組織纖維化的多重功效。 3）與其他治療肺纖維化藥物相比，多西環(huán)素毒副作用低，患者依從性好。 4）該類化合物合成方便，生產(chǎn)工藝成熟，可快速的投入生產(chǎn)并獲得高效制劑。 市場應(yīng)用前景： 近年來肺纖維化的發(fā)病率不高（8/10 萬人），但一直呈現(xiàn)上升趨勢。肺纖維化患者從出現(xiàn)呼吸道癥狀到呼吸窘迫死亡的中位生存時(shí)間僅為 28.2 個(gè)月，從診斷建立到死亡的平均生存時(shí)間為 3.2～5 年，肺纖維化 5 年病死率超過 40%，其自然緩解相當(dāng)罕見(<1%)，甚至比某些惡性腫瘤死亡率還高。從這些數(shù)據(jù)可以看出，肺纖維化已經(jīng)給我國人民的生命健康造成嚴(yán)重的不良影響。目前治療肺纖維化的上市藥物僅有吡非尼酮和尼達(dá)尼布兩種，吡非尼酮 2015 年全球銷售額為5.63 億美元，2016 年第一季度該藥銷售額為 1.78 億美元。尼達(dá)尼布于 2015 年被納入 ATS/ERS/JRS/ALAT 特發(fā)性肺纖維化診治國際循證指南的推薦用藥，當(dāng)年銷售額達(dá) 3 億歐元，2016 年尼達(dá)尼布的銷售額翻倍達(dá)到 6.13 億歐元，2017 年上半年達(dá)到 4.29 億歐元。這兩種藥物都是由國外研發(fā)銷售，目前國內(nèi)臨床上需要開發(fā)療效佳、安全性較好、自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的治療肺纖維化藥物，因此鹽酸多西環(huán)素市場前景良好。 合作方式及條件： 希望進(jìn)行專利轉(zhuǎn)讓，或者與投資者共同開發(fā)，申報(bào)臨床試驗(yàn)批件，并進(jìn)行臨床研究。 已獲得的知識(shí)產(chǎn)權(quán)： 多西環(huán)素的應(yīng)用（治療肺纖維化）（專利號(hào)：201410514986.4 ） 本項(xiàng)目已獲得新藥臨床批件，批件號(hào)碼為 2017L01323。