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產(chǎn)品詳細介紹1、用途：用于植物根系分析、葉面積分析、病斑面積分析、蟲損葉面積分析、葉片葉色分析、作物冠層分析等2、系統(tǒng)組成：成像裝置、分析軟件和電腦（電腦另配）。3、技術(shù)指標：配光學分辨率9600×4800dpi、A4加長的雙光源彩色掃描儀。掃描葉面積、根系的反射稿為A4加長幅面（35.6 cm×21.6 cm），透掃幅面為30 cm×20 cm，最小像素尺寸0.0053mm ×0.0026 mm。配自動對焦的800萬像素彩色成像高拍儀；帶移動電源的背光源板可野外輔助照明3小時。該野外成像背景板最大測量面積A4幅面，具有自動圖像校正與標定特性。可一鍵化拍照測量野外活體葉面積。可全自動地大批量分析計算葉面積，并以葉片目標邊緣標記來核對其正確性。可同時分析多張葉片面積，可分析小至1mm2的葉片，分析誤差＜0.5%、測量中的分析時間＜2秒。可同時分析多片葉葉面積、病斑面積、蟲損葉面積（含分析2/3以上葉片被嚴重蟲損的蟲損葉面積）、可測量植物的葉綠素相對含量或“綠色程度”，分析葉片葉色(具有按英國皇家園林協(xié)會RHS比色卡的比色特性)、作物冠層分析。可交互進行植物相關(guān)的各種尺寸、角度測量。可分析測量：1)根總長；2)根平均直徑；3)根總面積；4)根總體積；5)根尖計數(shù)；6)分叉計數(shù)；7)交疊計數(shù)；8)根直徑等級分布參數(shù)；9)根尖段長分布，10）可不等間距地自定義分段直徑，自動測量各直徑段長度、投影面積、表面積、體積 等，及其分布參數(shù)；11）能進行根系的顏色分析，確定出根系存活數(shù)量，輸出不同顏色根系的直徑、長度、投影面積、表面積、體積。12）能進行根系的拓撲分析，自動確定根的連接數(shù)、關(guān)系角等，還能單獨地自動分析主根或任意一支側(cè)根的長度和分叉數(shù)等，可單獨顯示標記根系的任意直徑段相應各參數(shù)（分檔數(shù)、檔直徑范圍任意可改，可不等間距地自定義），并能進行根的分叉裁剪、合并、連接等修正，修正操作能回退，以快速獲得100%正確的結(jié)果。13）能用盒維數(shù)法自動測根系分形維數(shù)。可分析根瘤菌體積在根系中的占比，以客觀確定根瘤菌體貢獻量。14）大批量的全自動根系分析，對各分析結(jié)果圖可編輯修正。各分析圖像、分布圖、結(jié)果數(shù)據(jù)可保存，分析結(jié)果輸出至Excel表，可輸出分析標記圖。還可用A4幅面的燈板來拍照分析根系。15）能做根系生物量分布的大批量自動化估算。16）能自動測量油菜、大豆等果莢的果柄、果身、果喙部分的粗細、長、弧長、玄高等參數(shù)。17）能自動測量各種粒的芒長。18）能測各類針葉的葉面積、長度、粗細。選配電腦推薦：品牌電腦（酷睿i5 CPU / 8G內(nèi)存/ 19.5”彩顯/無線網(wǎng)卡，5個以上USB2.0口，運行環(huán)境Windows 10完整專業(yè)版或旗艦版）

產(chǎn)品詳細介紹LA-S植物圖像分析儀系統(tǒng)（葉分析獨立版）1、用途：用于植物葉面積分析、病斑面積分析、蟲損葉面積分析、葉片葉色分析、作物冠層分析等2、系統(tǒng)組成：掃描和拍照成像裝置、分析軟件和電腦（電腦另配）。3、主要性能指標：配光學分辨率4800×4800 dpi的EPSON V39彩色掃描儀（加帶450*300mm背光板）、自動對焦的大景深800萬像素拍攝儀、移動電源輔助背光源板（外框大小400*300mm）可野外背光照明3小時。最大測量面積為A4幅面，有自動標定和自動圖像校正特性。可對拍照野外活體葉面積進行一鍵測量。可同時分析多片葉葉面積、病斑面積、蟲損葉面積（含分析2/3以上葉片被嚴重蟲損的蟲損葉面積）、分析葉片葉色（具有按英國皇家園林協(xié)會RHS比色卡的比色特性）、測量植物的葉綠素相對含量或“綠色程度”，以及分析作物冠層。葉面積等參數(shù)可大批量全自動分析，并標記葉片邊緣以便核對正確性。可分析小至1mm2的葉片，分析誤差＜0.5%、測量中的分析時間＜2秒，自動獨立標記的各葉片圖可保存，分析結(jié)果可輸出至Excel表。可交互進行植物相關(guān)的各種尺寸、角度測量。選配電腦：筆記本電腦（酷睿i5 CPU/ 8G內(nèi)存//1G顯存/500G硬盤/無線網(wǎng)卡）。

產(chǎn)品詳細介紹LA-S植物圖像分析儀系統(tǒng)（全能型版）1、用途：用于植物年輪分析、根系分析、葉面積分析、病斑面積分析、蟲損葉面積分析、葉片葉色分析、作物冠層分析、瓜果剖切面分析等2、系統(tǒng)組成：成像裝置、分析軟件和電腦（電腦另配）3、主要技術(shù)指標：1）配光學分辨率4800×9600、A4加長的雙光源彩色掃描儀。掃描年輪、葉面積、根系的反射稿為A4加長幅面（35.6 cm×21.6 cm），正片為30 cm×20 cm，最小像素尺寸0.0053mm ×0.0026 mm；800萬像素拍攝儀、帶移動電源的輔助背光源板可野外輔助照明3小時。該野外成像背景板最大測量面積A4幅面，具有自動圖像校正與自動測量標定特性，可分析小至1mm2的葉片，分析誤差＜0.5%、測量中的分析時間＜2秒。2）植物年輪測量分析：可自動判讀年輪數(shù)、各年輪平均寬度、早材及晚材寬度、各年輪切向角度和面積。可自動劃分出年輪邊界、早材邊界、晚材邊界，以及識別出很窄的樹輪，可交互刪除偽年輪、插入斷年輪，可自動生成分析年表。具有【精細】分析選項，可自動分析出≤0.2mm寬度的年輪，分析獲得的測量數(shù)據(jù)具備進一步做交叉定年、數(shù)據(jù)分析處理能力。可計算樹盤總面積，分析木材的邊材面積。3）可一鍵化拍照測量野外活體葉面積。可全自動地大批量分析計算葉面積，并以葉片目標邊緣標記來核對其正確性。可同時分析多張葉片面積，及可分析小至1mm2的葉片，葉面積分析誤差＜0.5%、分析測量時間＜2秒。可分析多片葉葉面積、病斑面積、蟲損葉面積（含分析2/3以上葉片被嚴重蟲損的蟲損葉面積）、測量植物的葉綠素相對含量或“綠色程度”，分析葉片葉色（具有按英國皇家園林協(xié)會RHS比色卡的比色特性）、可分析作物冠層。可交互進行植物相關(guān)的各種尺寸、角度測量。4）植物根系測量分析：（1）根總長、根平均直徑、根總面積、根總體積、根尖計數(shù)、分叉計數(shù)、交疊計數(shù)、根直徑等級分布參數(shù)、根尖段長分布，（2）可不等間距地自定義分段直徑，自動測量各直徑段長度、投影面積、表面積、體積 等，及其分布參數(shù)；能進行根系的顏色分析，確定出根系存活數(shù)量，輸出不同顏色根系的直徑、長度、投影面積、表面積、體積。（3）能進行根系的拓撲分析，自動確定根的連接數(shù)、關(guān)系角等，還能單獨地自動分析主根或任意一支側(cè)根的長度和分叉數(shù)等，可單獨顯示標記根系的任意直徑段相應各參數(shù)（分檔數(shù)、檔直徑范圍任意可改，可不等間距地自定義），并能進行根的分叉裁剪、合并、連接等修正，修正操作能回退，以快速獲得100%正確的結(jié)果。（4）能用盒維數(shù)法自動測根系分形維數(shù)。可分析根瘤菌體積在根系中的占比，以客觀確定根瘤菌體貢獻量。（5）大批量的全自動根系分析，對各分析結(jié)果圖可編輯修正。還可用A4幅面的燈板來拍照分析根系。（6）能自動測量油菜、大豆等果莢的果柄、果身、果喙部分的粗細、長、弧長、玄高等參數(shù)。能自動測量各種粒的芒長。（7）能測各類針葉的葉面積、長度、粗細。（8）能做根系生物量分布的大批量自動化估算。4）瓜果剖面各部位分析：可測西瓜的：縱徑、橫徑、果形指數(shù)、總面積、皮厚、空心面積、瓤色分檔分析、外周長；可測哈密瓜等甜瓜的：縱徑、橫徑、果形指數(shù)、截面積、肉厚、外周長、瓤色分檔分析、種腔（縱徑、橫徑、面積）；可測蘋果、梨等的：縱徑、橫徑、果形指數(shù)、總面積、核心面積、肉色分檔分析、外周長；可測柑橘類水果的：縱徑、橫徑、果形指數(shù)、總面積、皮厚、肉色分檔分析、外周長。5）各分析圖像、分布圖、結(jié)果數(shù)據(jù)可保存，分析結(jié)果輸出至Excel表，可輸出分析標記圖。選配品牌電腦：品牌電腦（酷睿i5 CPU / 8G內(nèi)存/ 19.5”彩顯/無線網(wǎng)卡，5個以上USB2.0口，運行環(huán)境Windows 10完整專業(yè)版或旗艦版）

本發(fā)明公開了一種基于點云與影像數(shù)據(jù)的三維可視化方法和系統(tǒng)，其中方法的實現(xiàn)包括：采集目標場景的影像數(shù)據(jù)和點云數(shù)據(jù)；對點云數(shù)據(jù)進行上采樣，將上采樣后的點云數(shù)據(jù)投影到影像數(shù)據(jù)中進行融合，對進行融合后的點云數(shù)據(jù)進行著色，得到彩色點云數(shù)據(jù)；利用彩色點云數(shù)據(jù)進行三維渲染，得到目標場景的三維可視化模型。本發(fā)明實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集和融合到最終渲染顯示的點云三維可視化，有助于激光點云技術(shù)的拓展，提高了點云數(shù)據(jù)對于普通用戶的可訪問性和

一種無人機多重疊遙感影像的建筑物輪廓線提取方法，包括利用空三結(jié)合密集匹配的方法生成三維 點云，并對點云進行濾波處理，從其中檢測出建筑物。對檢測的建筑刪除墻面后，從建筑物頂面信息提 取建筑物粗輪廓。建筑物粗輪廓作為緩沖區(qū)疊加拼接影像上，利用建筑物粗輪廓作為形狀先驗信息，在 緩沖區(qū)內(nèi)用水平集算法進行演化，最后得到建筑物精確輪廓。本發(fā)明充分利用了多重疊影像生成的點云 三維信息，同時結(jié)合高分辨率遙感影像的高精度幾何信息，不但顯著提高了建筑物輪廓提取的精

本發(fā)明公開了一種無人機巡檢航拍復雜背景影像中絕緣子的提取方法，首先將原始影像轉(zhuǎn)換成 HSI 影像利用 H 變量提取土壤，并根據(jù) Ecognition 中植被提取公式從原始影像提取植被和根據(jù)電力塔的顯著 性通過光譜值分割提取電力塔，然后利用二維 OSTU 閾值分割法對原始影像進行分割提取粗提取絕緣子 圖并與植被、土壤二值圖和電力塔進行差運算得到粗絕緣子二值圖；尋找二值圖的每個連通域的主方向 并沿主方向的法方向遍歷得到距離直方圖，若直方圖具有規(guī)律性

華中農(nóng)業(yè)大學植物科學技術(shù)學院植物生長室設備采購及安裝項目競爭性磋商

本發(fā)明公開了二乙基二硫代氨基甲酸鈉在制備用于防治由植物病原菌引起的植物病害的殺菌劑中的應用，本發(fā)明通過室內(nèi)毒力測定，證明了二乙基二硫代氨基甲酸鈉對植物病原真菌具有良好的抑制活性。傳統(tǒng)的殺菌劑對環(huán)境的污染大、殘留高，并且直接威脅著食品安全。大量殺菌劑的使用，導致病原菌的抗藥性增強，本發(fā)明首次提出將二乙基二硫代氨基甲酸鈉作為殺菌劑，具有高效和低毒的優(yōu)點，適合于植物病害化學防治的要求。二乙基二硫代氨基甲

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進性、獨占性) 為了充分利用先進的人工智能的新技術(shù)，提高醫(yī)療影像輔助診斷的水平，使得智能醫(yī)療診斷技術(shù)提高臨床診斷的質(zhì)量和效率，使其盡快走入家挺、社區(qū)，滿足人們的醫(yī)療健康的需要。研究臨床醫(yī)學影像的2D病灶精細分割和三維跨模態(tài)的影像三維重建技術(shù)。首先，通過建立多層感知的神經(jīng)網(wǎng)路，對醫(yī)學影像的特征進行充分學習，得到影像的幾何映射的關(guān)系，從而實現(xiàn)對醫(yī)學影像的三維重建，克服了現(xiàn)有的三維重建技術(shù)中度量關(guān)鍵問題，關(guān)鍵技術(shù)對于醫(yī)學影像的精準度量，具有現(xiàn)實意義:其次，在2D病灶分割中，利用半監(jiān)督學習技術(shù)，實現(xiàn)少標簽情況下的分割技術(shù)，半監(jiān)督學習技術(shù)可以有效解決醫(yī)學影像中標簽難以獲取的問題。技術(shù)的研究成果的特點是醫(yī)學影像跨模態(tài)輔助診斷技術(shù)，對于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神經(jīng)網(wǎng)絡過于復雜的關(guān)鍵問題，所研究技術(shù)適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外，在醫(yī)學度量方面的關(guān)鍵技術(shù)中，突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細分割技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)，可以用于臨床輔助診斷中，在關(guān)鍵技術(shù)探索中，實現(xiàn)對腔內(nèi)脂肪特征的精細學習，該技術(shù)僅需要少量的影像標準數(shù)據(jù)，就可以實現(xiàn)皮下脂肪的準確分割，并證明了關(guān)鍵技術(shù)的有效性。

本發(fā)明公開了一種基于乳腺數(shù)字影像融合技術(shù)的個性化乳房假體制作方法，該制作方法包括以下步驟：獲取影像數(shù)據(jù)→乳房三維激光掃描+胸部CT掃描→分別進行三維激光掃描數(shù)據(jù)及胸部CT數(shù)據(jù)的三維建模→進行兩種數(shù)字影像的融合→獲得融合的乳房三維數(shù)字模型→3D打印。該基于乳腺數(shù)字影像融合技術(shù)的個性化乳房假體制作方法，通過乳房三維掃描和CT的復合影像融合，能夠獲得站立位的有著內(nèi)部結(jié)構(gòu)的乳房三維數(shù)字模型。并通過3D打印技術(shù)打印出個性化的乳房假體，對于得到更好的手術(shù)效果，有著很大的作用。解決了既往傳統(tǒng)影像學方法不能同時得到站立位的具有清晰乳房內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，而只能通過軟件來進行彌補的問題。