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成果簡介：激光掃描技術(shù)是一種嶄新的三維空間數(shù)據(jù)采集方法。相對于二維 影像，激光掃描所獲的三維點云具有精度高、密度大、信息豐富等優(yōu)勢，已 成為國內(nèi)外地理信息產(chǎn)業(yè)、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測等各種社會領(lǐng)域不可或缺的重要空間參考數(shù)據(jù)。本系統(tǒng)所提供的全自動/半自動化功能覆蓋了從點云前 期處理（如瀏覽、分區(qū)、編輯、坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換）、到點云分類（地形、道路、 植被、人造物體等）、特征（點、線、面、自定義）提取、直至最終三維場 景創(chuàng)建的全部數(shù)據(jù)流程。本系統(tǒng)所涉及的部分關(guān)鍵技術(shù)

面向機器人的智能視覺環(huán)境感知及三維場景重建? 面向機器人視覺的自然場景理解是近年來的研究熱點和重要挑戰(zhàn)之一，其目標(biāo)是對自然場景圖像及視頻的內(nèi)容作出有效分析、認知與表達，目前相關(guān)理論和算法正處于初期探索階段。我們的研究成果表明，從場景視覺語義推理、場景目標(biāo)識別和場景行為模式檢測三個環(huán)節(jié)展開研究，有助于構(gòu)建自然場景理解的創(chuàng)新機制，進一步開發(fā)機器人

主要研究內(nèi)容: 尿道狹窄發(fā)病率高，我國每年有約250萬新發(fā)病例。狹窄危害嚴(yán)重，但治療困難。即便在美國也同樣缺乏有效地治療手段，患者平均接受3.13次手術(shù)。針對這個世界性的難題，課題組歷時15年，在國家863計劃等基金的支持下：應(yīng)用口腔頰粘膜重建尿道，成功解決了兩類困難類型尿道狹窄的治療；創(chuàng)新手術(shù)方式，建立了尿道粘膜外翻吻合技術(shù)和背腹側(cè)聯(lián)合鑲嵌技術(shù)，顯著提高治療效果；研發(fā)出兩種新型聚氨酯材料，為以后泌尿外科的臨床運用奠定基礎(chǔ)。 創(chuàng)新點： 一、國內(nèi)首家開展頰粘膜尿道背側(cè)鑲嵌成形術(shù)和運用頰粘膜修復(fù)干燥性龜頭炎所致尿道狹窄。 二、建立尿道粘膜外翻吻合術(shù)和尿道背腹側(cè)聯(lián)合鑲嵌成形術(shù)。 三、國際上率先研發(fā)出同時具備水性無毒及可降解的聚氨酯材料；國際上首次合成含雙季銨鹽的抗菌性能優(yōu)異的聚氨酯材料。 技術(shù)水平： 一、頰粘膜治療長段前尿道狹窄，治療效果國際領(lǐng)先；頰粘膜修復(fù)干燥性龜頭炎致尿道狹窄，為國內(nèi)首創(chuàng)，治療效果國際領(lǐng)先。 二、粘膜外翻技術(shù)國際上未見類似報告，歐洲泌尿外科秘書長Chapple高度評價該技術(shù)；國際上第二家開展尿道背腹側(cè)聯(lián)合鑲嵌成形術(shù)，但部位不同，效果國際領(lǐng)先。 三、兩種新型聚氨酯材料均為國際上率先研發(fā)，填補行業(yè)空白，獲2項國家發(fā)明專利。 推廣應(yīng)用情況及社會效益： 主編中華醫(yī)學(xué)會泌尿系損傷診治指南并在全國宣講，培訓(xùn)600余人次。多次舉辦各類培訓(xùn)班（中國泌尿外科青年醫(yī)師培訓(xùn)班等）和學(xué)術(shù)會議，并進行手術(shù)演示推廣新技術(shù)，顯著提高國內(nèi)尿道狹窄治療水平。發(fā)表論文104篇（SCI15篇），獲國家發(fā)明專利2項。多次參加國際高水平會議交流，提高學(xué)科國際知名度。培養(yǎng)碩博士43名，為學(xué)科發(fā)展培養(yǎng)高水平人才。

1. 痛點問題 目前國內(nèi)外三維重建主要是采用“立體視覺法”、“激光掃描法”、“結(jié)構(gòu)光法”等的傳統(tǒng)方法，這些方法都需要特定的光源設(shè)備（如激光，紅外等），設(shè)備造價成本高，且對于鏡面、晶體等物體進行三維重建時，還需要在重建物體表面進行去反光、去透光的處理（如噴涂顯像劑等）才能進行三維重建，存在重建效率低（一般需1小時以上）、成本高、難以普及等痛點。 2. 解決方案 本技術(shù)是基于局部的隱式可微體渲染方法，解決上述痛點問題，突破基于普通光源下鏡面、非鏡面、晶體等物體的三維重建，實現(xiàn)可應(yīng)用在多種領(lǐng)域，且低成本、高效率(全過程僅需10分鐘）、高精度、易普及的三維重建設(shè)備及應(yīng)用。 3. 合作需求 1）尋求資源對接，目標(biāo)合作領(lǐng)域為三維重建相關(guān)領(lǐng)域，目標(biāo)合作企業(yè)為對三維重建應(yīng)用有需求的各行業(yè)； 2、孵化資源，產(chǎn)品化、市場化所需的資金。

一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動局部特征轉(zhuǎn)換的噪聲人臉超分辨率重建方法，包括對待重建的輸入低分辨率人臉 圖像和高、低分辨率訓(xùn)練集相應(yīng)劃分相互重疊的圖像塊;對于輸入低分辨率人臉圖像的每一個位置上的 圖像塊，分別從低分辨率人臉樣本圖像對應(yīng)位置的圖像塊中找出 K 個最近鄰的圖像塊，并對應(yīng)找出相應(yīng) 高分辨率人臉樣本圖像中的圖像塊，進行去均值化;利用映射系數(shù)計算出各圖像塊相應(yīng)的高分辨率人臉 圖像塊，重構(gòu)出高分辨率人臉圖像，進行迭代后處理。本發(fā)明解決了主成分分析無法捕獲處于高維流形 空間人臉特征的問題，利用局部流形的線性特性有效的進行了噪聲人臉圖像的超分辨率重建，同時進行 高分辨率圖像后處理，進一步提高了重建結(jié)果的主、客觀圖像質(zhì)量。

簡介：本發(fā)明公開了一種纖維過濾介質(zhì)結(jié)構(gòu)的擬態(tài)化重建及其性能計算方法，屬于纖維結(jié)構(gòu)擬態(tài)重建技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的擬態(tài)化重建過程為：一、獲取纖維過濾介質(zhì)圖像；二、設(shè)置最佳閾值，進行二值化處理；三、對二值圖像進行中心線檢測；四、對中心線上像素點進行四對角方向?qū)Ρ龋@得旋轉(zhuǎn)半徑di和旋轉(zhuǎn)方向df；五、進行三維旋轉(zhuǎn)，獲得纖維過濾介質(zhì)擬態(tài)化重建圖像。本發(fā)明的性能計算方法通過輸入一系列相關(guān)參數(shù)，利用經(jīng)驗公式獲得纖維過濾介質(zhì)不同風(fēng)速的過濾效率曲線和壓力損失曲線。本發(fā)明以真實纖維過濾介質(zhì)內(nèi)部微觀單層結(jié)構(gòu)圖像為基礎(chǔ)，利用簡單、快速的圖像處理方法對所得圖像進行擬態(tài)化重建，擬態(tài)化重建模型能夠逼真模擬真實纖維過濾介質(zhì)的結(jié)構(gòu)。  

1、本項目組最早應(yīng)用低濃度小劑量平陽霉素加地塞米松病變內(nèi)注射的方法治療口腔頜面部血管瘤和血管畸形，獲得滿意療效。與傳統(tǒng)硬化治療劑（魚肝油酸鈉）相比較，該方法副作用小、療效肯定，更易被病員（尤其是兒童）所接受。 2、該項目病例數(shù)量大，是近20年的工作總結(jié)，可信度強，應(yīng)用參考價值高。所提出的方法價格低、安全性高、易掌握、易推廣。 3、低濃度平陽霉素非特異性損傷血管內(nèi)皮細胞，改變血管內(nèi)皮細胞的酶代謝，誘導(dǎo)血管內(nèi)皮細胞和平滑肌細胞增生，管壁增厚，管腔縮窄，最終閉鎖，與魚肝油酸鈉作用不相同；而地塞米松可減輕組織腫脹，對平陽霉素誘導(dǎo)血管閉鎖無影響。此研究結(jié)果對本項目的治療方法應(yīng)用和推廣提供了實驗依據(jù)。 4、首次采用牛血清白蛋白為載體，研制出高載藥量的平陽霉素白蛋白微球。該微球與臨床使用的平陽霉素注射劑具有相同的藥物作用，還具有機械栓塞和藥物緩釋效果，更有效損傷血管內(nèi)皮細胞，誘導(dǎo)動脈壁增厚、閉鎖。如能應(yīng)用于臨床，可以減少治療次數(shù)，是血管畸形藥物治療的可能新療法。

本發(fā)明公開了一種容三盤失效糾刪碼的單數(shù)據(jù)盤失效快速重建 方法，包括：單條帶重建時將每個條帶的每個條帶單元劃分為 p-1 個 子分塊，其中 p 為素數(shù)，且滿足 p+2 等于 RAID 組中磁盤的數(shù)量,獲取 每個條帶中用于重建失效盤的子分塊的總數(shù)量 Rideal＝Rlow+w%，在 磁盤個數(shù)為 p+2 的陣列中，將失效盤 i 失效的可行解值初始化為 3^p-1，初始化計數(shù)器 j=0,用輾轉(zhuǎn)相

本發(fā)明公開了一種基于多層形變模型的高保真人臉三維重建方法。所述方法以視頻圖像序列作為輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過光流特征點檢測與·718·跟蹤，人臉特征點提取與匹配、相機標(biāo)定，從而利用運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)恢復(fù)相機參數(shù)與相機軌跡，提出了人臉多層次形變模型，進而進行紋理映射得到目標(biāo)人臉的高保真人臉三維模型。本發(fā)明將形變模型技術(shù)與運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)結(jié)合起來，提出了人臉多層次形變模型，能夠獲得與目標(biāo)人臉高度相似的重建結(jié)果，同時，本

本發(fā)明公開了一種基于大規(guī)模無序圖像的多起點增量式三維重·699·建方法,包括圖像匹配與匹配關(guān)系圖構(gòu)建、重建起點選擇、邊界檢測、多起點三維重建和子模型拼接的步驟；利用聚類和迭代漂移的策略，自適應(yīng)地從無序圖像集合中選取適合作為起點的圖像對同時開始重建；在重建開始之前，根據(jù)分層最短路徑算法確定每幅圖像的最佳重建子過程，確定重建邊界；并根據(jù)不同子過程得到的子模型，通過其包含的公共部分進行拼接，獲得完整的三維重建