一种基于矢量数据的 SAR 影像道路损毁信息提取方法，根据灾后的 SAR 影像的范围，获取对应区 域的矢量数据;将矢量数据投影到 SAR 影像的坐标系之后，将矢量数据配准到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路损毁区，包括利用道路检测算子进行线检测，将道路宽度信息与道路矢量数据进行形状 水平集分割，融合得到疑似道路损毁区;建立贝叶斯网络模型对疑似道路损毁区进行进一步判断，提取 出道路损毁信息。本发明利用矢量数据作为先验信息，辅助 SAR 影像道路变化检测，检测率高;提出 的线检测与形状水平集相结合的方法能够很好的提取断裂区，漏检率低;建立的贝叶斯网络模型能够有 效的剔除干扰信息，减少道路损毁提取的虚警。

本发明提出了一种医学影像计算机辅助分析方法，包括以下步骤：通过红外光源和红外热成像仪对医学影像进行一次扫描，对一次扫描图像的体数据进行图像分裂操作，得到一次图像数据；通过可见光光源和感光元件对所述医学影像进行二次扫描；对二次扫描图像的体数据进行所述图像分裂操作，得到二次图像数据；将所述一次图像数据和二次图像数据绑定，与病理数据库中已有的病理样本相比对，比对过程具体为一次图像数据互相比对，二次图像数据互相比对。

等效负折射率平板透镜又称 DCT-plate，该技术通过光场重构原理，将发散的光线在空中重新汇聚，从而形成不需要介质承载的实像。根据场景需要，可设置不同的影像呈现角度，结合体感互动装置实现人与实像的直接交互。该技术现处于世界领先地位！ 

本发明公开了一种遥感影像圆形油罐自动检测方法，首先，对遥感影像进行 MHC 视觉显著变换得 到视觉显著图，再经过数学形态学增强，得到增强视觉显著图，利用 hough 变换在增强视觉显著图上圆 检测，得到疑似油罐区域；然后，对遥感影像进行 turbopixels 过分割，根据特征合并分割块，根据似圆 特征，得到疑似油罐区域；最后，结合由 hough 检测结果和似圆特征检测结果，利用油罐圆心与半径关 系和多特征进行 SVM 分类，过滤掉同心圆和非油

一、所属领域 人工智能，精密自动化，生物分析与检测，环境微生物检测，工业微生物检测，细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大，且检测主观性强，标准难以统一，计数和检测结果不准确；在对环境的微生物监测中，人工方法只能做到抽样检测，无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们（如GE，安捷伦，赛默飞等）开始推出图像识别技术的微生物检测设备，其结果来自直观影像，分辨率高，操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下，只能进行计数，如果要完成相关定性分析，需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像（如酵母菌，大肠杆菌）。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米，对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题，对微生物进行定性分析的准确率低，无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点，根据显微扫描设备的结构，将全景化视域重构技术和微米级电机结合，解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题，在保证1000倍放大的基础上，获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围；再通过自动化图像采集和拼接，得到完整的微生物图像；然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势，小样本高精度动态完成微生物的类型识别，计数，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比，本项目技术优势主要体现在： 1）独创的微生物影像全景化视域重构技术，实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角； 2） 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题； 3） 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制，提高设备功能通用性； 4）计数准确率超过人工计数，准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级； 5）第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比，主要性能优势和技术优势如下： 在食品行业，本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种，针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据，优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划： 1）基于全景化视域重构技术，构建第一代检测仪器，首先进入门槛最低的食品微生物检测市场，对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备； 2） 利用已有技术积累，进入环境微生物检测和高校实验室市场； 3）最后以食品和环境检测市场为根据地，进入门槛最高的生物医药检测市场，提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1）寻求500-800万元天使投资； 2）寻找高校研究所，食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴； 3）寻找生物医药，医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队： 1）周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员，项目负责人，在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果，在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文，申请或获得多项国家发明专利。 2）黄权伟 清华大学计算机系硕士，负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3）梁志伟 清华大学计算机系硕士，负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果编号：20230055

【发 明 人】徐力，鹿竞文【技术领域】本发明属于中药技术领域，具体涉及一种抗乳腺癌转移复发的中药复方及其制备方法和应用。【摘要】本发明公开了一种抗乳腺癌转移复发的中药复方，它包含如下重量份数的组分：柴胡8~10份、白芍8~15份、当归8~10份、法半夏8~10份、橘核8~10份、夏枯草8~10份、浙贝母8~10份、生牡蛎10~30份、八月札8~10份、山慈菇5~10份、莪术8~10份、生苡仁8~30份、炮山甲8~10份、露蜂房8~10份、蛇六谷9~15份、红豆杉8~10份，生甘草3~6份。本发明还公开了上述中药复方的制备方法及其应用。本发明的抗乳腺癌转移复发的中药复方针对乳腺癌转移复发的“肝郁化火，痰瘀毒结，气血两虚”基本病机，疏肝解郁、消痰散瘀、清热解毒、益气养血，能明显降低乳腺癌转移复发率，临床具有确切功效。

一种实时可见光遥感影像云区检测方法，属于图像数据处理方法；本发明包括原始影像子块划分，然后快速提取各个子块的特征，最后通过对各个子块特征的二分类完成云区检测。针对云区无方向性的特点，本发明提出用单方向各向异性高斯滤波器组来实施滤波操作。为了避免大尺度二维卷积运算的复杂度，单方向的各向异性高斯滤波操作是通过行、列拆分的无限冲激响应滤波器来实现的。为了降低视觉单词直方图特征生成过程中视觉单词查询复杂度，视觉单词首先通

本发明兼顾地学空间统计学和模式识别理论方法，基于统计方法提出分割前最优尺度分割参数自动选择及分割后的尺度效应评价及尺度分割参数的优化调整，提高了面向对象遥感影像信息提取和分析的精度、效率和自动化程度。

本发明公开了一种基于地形改正的卫星影像虚假地形感知现象改正方法，从改变光照方向的角度出 发，引入地形改正中的 C 校正模型，通过建立原始影像与虚假地形感知现象改正后影像经过地形改正后 的辐射关系，获得虚假地形感知现象改正前后影像辐射值的对应关系，进而推导出改正后影像灰度值。 本发明方法能够在改正虚假地形感知现象的同时，较好地保持原始影像的空间细节及光谱特性，可显著 提高影像解译准确度。

一种先验地理信息辅助下的光学遥感影像舰船检测方法，包括建立港口和海岸线相关的先验地理信 息库，得到纠正后的待检测遥感影像；进行区域分割提取边界线，根据海岸线矢量库获取海岸线矢量， 进行海岸线变化检测；海陆分离得到海面区域和靠岸区域；针对海面区域，先基于多视觉显著性进行舰 船疑似目标检测，再基于多特征的机器学习方法在舰船疑似目标中检测舰船；针对靠岸区域，进行全局 显著性检测得到初始的疑似区域，再根据形态信息进行图像分割获取最终的疑似区域，之后利用