用于彩色数字影像系统的色适应变换寻优方法及系统，包括输入影像客体各样本可见光范围光谱反 射率数据；计算各样本在目标光源照明条件下色度信息，求解各样本在各种模拟光源照明条件下色度信 息；利用各种色适应变换方法预测色适应变换后在目标光源照明条件下的色度信息；计算各模拟光源下 各待寻优的色适应变换方法对各样本的色适应变换平均精度；构建 BP 神经网络对模拟光源的相对光谱 功率分布曲线与色适应变换平均精度之间关系进行拟合；对于任意光源，利用各条 BP

武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS，相关技术理论《多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术及应用》2021年荣获测绘科技进步特等奖。 技术特色： (1) 首次提出基于人工智能技术的多模态卫星影像语义分割与几何处理融合新理论。创建了卫星影像跨域稳健语义分割技术，通过自适应增量优化提升深度分割网络模型的迁移性和普适性，保证多类型地物语义分割的时效性、容错性、稳定性和区域一致性。 (2) 通过语义分割结果全自动进行多源地理信息控制点粗差剔除，实现超大范围多模态影像精准几何处理；提出辐射不变特征变换算法进行多模态影像高可靠性匹配；单台机器2.5分钟可完成8000景卫星影像的并行区域网平差，大幅提高了自动化处理精度和效率。 (3) 突破了基于深度学习的多视遥感影像三维地形及大范围合成影像智能生成技术，采用物方半全局优化提升困难区域的密集匹配精度，并在语义分割结果的辅助下进行大范围遥感影像无缝镶嵌合成。 (4) 基于深度学习进行建筑物、道路、农作物等典型地物目标语义信息智能提取；基于多尺度语义分割网络融合经验知识实现建筑物矢量边缘精确提取；结合语义分割和多起点中心线追踪优化提取道路网拓扑矢量；基于3D卷积和注意力机制实现多类农作物精细分类及其时空特征智能提取。 (5) 构建了全新的多模态卫星遥感影像几何语义一体化智能处理技术体系，研制出我国首套自主产权的多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理软件系统MIPS，其数据处理效果和效率均有明显优势，显著提升了融合处理的精准度和智能化水平。 先进性 MIPS具备快速语义分割、语义辅助精准几何处理、三维地形提取与多影像时序合成、地物语义信息智能提取等特色功能。系统采用最新的卫星影像摄影测量处理、多源影像融合、语义信息提取的相关理论与方法，结合先进的计算机技术、CPU/GPU两级加速并行处理及深度学习技术，处理效果和效率均明显优于国内外同类软件。例如单机情况下19小时即可完成1551景2米分辨率卫星影像的全自动处理，包括云区检测、影像融合、影像匹配、区域网平差、正射影像纠正等全部处理流程。语义分割结果约束的立体卫星影像区域网平差自动化程度和精度均显著提升，例如在1:1万基础测绘产品DEM/DOM的辅助下，高分七号立体卫星影像的全自动处理高程精度从2.6米大幅提升至0.8米以内，镶嵌接边精度优于1像素。

机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 创新性： 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。系统主要由两部分功能模块组成：自动化模型重建模块及三维可视化交互管理系统模块。其中自动建模模块由点云影像自动配准、实景三维模型重建、点云滤波、点云分类、建筑物单体化分割、建筑物结构化模型重建等软件子模块构成。系统支持DEM、DOM、实景三维模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多种产品生产；支持多核、多CPU、多GPU架构的任务并行化管理，支持搭建点云、影像、模型数据库，支持人机交互进行语义分割、模型编辑、纹理编辑等功能。 软件解决的关键问题： LiDAR点云与倾斜影像异源异构数据配准问题，点云影像数据难以联合应用； 单一数据源三维信息与纹理信息不全，高质量模型结果依赖高精度数据输入，导致数据获取成本昂贵、效率较低； 城市级实景三维模型重建自动化程度低，低精度自动结构化模型成果难复用，而手动模型绘制难度高、工艺繁琐； 实景三维数据制作单位高度依赖国外软件，国产化难。 先进性： 当前，国内90%以上地形级实景三维数据制作测绘单位都基于国外软件进行三维重建，而城市级实景三维模型则重度依赖全人工手动勾绘且需调用国外专业三维建模软件，模型重建学习成本极高、软件针对性不强而效率低下。 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统软件系统以高精度、高效率、高自动化程度城市级实景三维模型重建为首要目标。软件系统具备高精度点云影像配准模块提供异源数据联合应用基础；采用LiDAR点云约束的多视影像密集匹配策略实现高精度、全覆盖三维数据输入以实现高质量实景三维模型重建；采取地面点滤波、非地面点地物分类、目标地物单体实例分割递进式流程得到建筑物等地物单体化三维数据；优化自动结构化模型重建与人工干预的结构化建模流程，无需额外依赖专业建模软件；提供针对建筑物结构化建模的模型编辑、纹理编辑模块，不达标的自动模型可复用，三维点云端、二维影像端可独立或联合编辑，具备交互友好的参照式、勾绘式、半自动编辑模式。 独占性： 系统主要搭建两条生产路线，以适应不同地域模型精度要求差异、不同应用时间响应要求。其一是以LiDAR点云为主的快速建筑物结构化模型重建，经过点云分类、建筑物实例分割、结构化模型重建等步骤构建人工地物结构化模型，并利用配准后多视影像对模型纹理映射，此生产线主要产品包括DOM、DEM、 LoD2为主的建筑物结构化模型、典型地物真实色彩点云等轻量基础数据；其二是在LiDAR点云约束下生成高精度密集匹配点云构造高质量实景三维模型，并在此基础上提取建筑物单体三角网数据，经过模型简化抽象得到建筑物LoD3模型，此生产线主要产品包括实景三维模型、建筑物LoD3模型等城市级实景三维数据要素。 此外，软件系统支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、国产麒麟(V4/V10)等多操作系统中运行，已阶段性实现国产化。

本发明公开了一种面向关系数据库扩展的自适应影像金字塔切片方法，本发明针对空间数据管理系 统发展现状，综合考虑局域网网络带宽和服务器端数据库存储块大小，并结合局域网客户端硬件情况， 提出了自适应影像切片模型，根据自适应影像切片模型自适应的选择影像切片尺寸。本发明可在多种不 同的数据库、网络和客户端条件下实现影像数据智能化高效存储与访问，为高效的影像数据管理提供了 可行的思路和方法，有助于在 C/S 架构的网络环境下高效存取和管理基于数据库技术的遥感影像数据。 

本发明公开了一种基于改进 SIFT 算子的低空多视角遥感影像匹配方法，首先采用优化的 DoG 算子 对第一影像和第二影像进行特征点检测，然后利用基于局部区域采样模拟的 SIFT 描述子对特征点进行 描述形成特征向量，最后采用 NNDR 策略形成初始匹配特征点，并利用基于极几何约束的 RANSAC 算 法对匹配点进行提纯。本发明能够有效地解决低空遥感影像匹配中存在的多视角以及弱纹理等问题。 

本发明提供了一种基于快速二值编码的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括步骤:步骤 1，划分 待分类遥感影像获得场景单元;步骤 2，从场景单元中提取尺寸相同的图像块作为局部图像块训练样本; 步骤 3，采用非监督学习法学习局部图像块训练样本获得滤波器组;步骤 4，将场景单元与滤波器组中 各滤波器分别做卷积获得各场景单元的幅滤波器响应图，采用二值编码法分别融合各场景单元的幅滤波 器响应图获得各场景单元的全局特征描述;步骤 5，基于场景单元的全局特征描述进行场景单元分类。 本发明在保证场景分类精度的前提下，大大降低了非监学习法的计算代价。

通过对QCM（石英晶体微天平）技术和检测标的物的化学特性的研究，课题组成功研制出一种基于石英晶体微天平（QCM）的生物医学农业等多领域快速低成本检测技术新型自动检测系统。课题组与中国农业科学院和四川大学生物治疗国家重点实验室建立了良好的长期合作关系。所研制的系统已经在中国农业科学院和四川大学生物治疗国家重点实验室的配合下完成了测试和实验，拿到了大量实验数据资料，完成了系统效能评估。经过实验得到数据说明了课题组研制的测试系统具有实时性好、分辨率高、成本低、体积小、操作方便等优点。该测试系统的检测精度可以达到纳克级别。

遵义医科大学医学与科技学院坐落于历史文化名城遵义市新蒲新区，是依托遵义医科大学举办的全日制本科独立学院。2001年5月经教育部批准创建，原名遵义医学院科技学院，当年9月正式招生。2004年经教育部批准，更名为遵义医学院医学与科技学院。2018年12月经教育部批准，学院更名为遵义医科大学医学与科技学院，全院现有在校生10000余人。18年来，学院充分依托遵义医科大学优秀师资队伍、教育教学质量体系、国家级实验教学示范中心、国家级虚拟仿真实验教学中心以及其它各类教学科研平台等优质教育教学科研资源，以确保优良的教育教学质量。同时，人才培养以社会需求为导向，以教育教学质量为根本，致力于为基层培养“下得去、用得上、留得住、干得好、技术精”的高素质实用型人才。学生毕业时，取得专业人才培养方案规定的学分，颁发由教育部网上电子注册的遵义医科大学医学与科技学院本科毕业证书，符合学士学位授予条件者，授予学士学位。学院毕业生临床执业医师考试、口腔执业医师考试、护士执业资格考试等通过率良好。毕业生在贵州、四川、重庆、广东、北京、上海等地的医疗卫生单位、高等教育单位、事业单位等从事专业工作，得到用人单位的广泛好评，就业形势优良。目前学院下设基础医学院、临床学院、护理学院及公共管理学院，有18个本科专业，专业结构设置与分布合理，涵盖医学、理学、管理学、文学、工学、教育学等6个学科门类，形成了以医学为主的多学科多专业协调发展格局。同时，学院与全国多所三甲医院建立战略合作关系，为学生创造良好的学习环境和实习条件，切实保证办学质量。为了学院的长足发展，更好地满足教育教学及学生的学习生活需要，学院于2017年启动位于新蒲新区园区一号路的新校区建设，2018级、2019级近6700名学生目前已入住新校区。新校区规划总建筑面积33余万平方米，占地面积500余亩，教学楼、专业实验室、多媒体教室、食堂、学生公寓等教学设施和公共服务设施完备，满足人才培养的需要，符合教育部关于《普通本科学校设置暂行规定》的办学条件，且学院可与遵义医科大学共享其开设专业所需的实验室、图书馆、实习基地等其他教学设施与资源，大大提升学院软实力。新时代，学院将以建设“贵州一流，国内有一定影响力，以医学为主的高水平独立学院”为目标，秉承“明德笃学、践履求真”的院训，坚持“弘扬长征精神、注重实践教育”的办学特色，强化“质量立院、人才强院、特色兴院”三大战略，弘扬遵医科院精神，提升内涵建设，为贵州经济社会和医疗卫生事业发展作出新的更大的贡献。