产品详细介绍           朗威® V8.0数字化信息系统实验室—数据采集器            产品图片                          产品特点             1.特点：（1）轻巧的模块式构造，          （2）除常规PC之外，Pad、一体机均可采用.          （3）根据实验教学需要，可更换有线或无线接口     2.参数： 型号 LW-D801 与PC连接方式 USB 2.0 采集率 80K 采集通道 四通道并行采集 数据传输 支持有线和无线传输 需配套使用 有线接口、无线接口、  3. 使用方法  选择有线接口或无线接口与数据采集器接插，之后将采集器通过USB传输线接入计算机。透过透明机壳，可见红色电源工作指示灯亮。打开软件后，蓝色指示灯闪烁，表示采集器与计算机通讯正常，可随时接入传感器进行实验。         产品范围       朗威®DISLab产品支持的学科以物理、环境科学和小学科学为主，兼顾化学、生物；并且涵盖基础教育的全学段，即从小学科学到初、高中理科实验教学。       产品用户       凭借强有力的教学科研支撑、稳定的产品质量和优良的售后服务，朗威®DISLab产品先后中标沪、京、浙、苏、皖、鲁、闽、粤、桂、陕等省大型政府项目，多年间装备了全国2000多所中学及200多所高等师范院校。         产品服务        朗威®DISLab产品每年在北京、上海、广州、新疆等全国30个省、市自治区开展数字化实验室教学培训，为各校提供了系统的产品应用培训、有力的促进了数字化实验在教学中的应用及推广。山东远大深切了解一线用户的需求，本着强烈的社会责任和奉献精神，十年来的服务足迹遍及大江南北、天山脚下、白山黑水和西南边陲，从而获得了广大用户的好评。     产品意义          在中学物理教学领域的应用逐步从课件和虚拟走向了数据采集和实时实验，这是由物理教学的本质特征所决定的。具有代表性的首先是上海市编写的《上海市二期课改高中物理教材》，其次是人民教育出版社、上海科技教育出版社以及广东教育出版社新课程教材。在这些教材中，均明确提出了以朗威®DISLab传感器、数据采集器为基础的数字化物理实验的概念，并明确给出了教学实施方案。学校选用朗威®DISLab，既体现了信息技术与物理教学整合的课改理念，又能够使实验教学装备与新课标教材要求保持高度一致。      生产能力      山东远大总部及生产基地位于济南市，公司占地2000平方米，有员工近130人，其中专业技术人员30多人。公司拥有整套完善的生产管理、产品质量控制程序。公司在同行业中率先通过了ISO9001：2008质量管理体系认证和ISO14001：2004环境管理体系论证及GB/T28001-2001职业健康安全管理体系认证。      公司简介       山东省远大网络多媒体股份有限公司，成立于1997年，是依托山东大学组建的高新技术企业，产品注册商标为“朗威”牌llongwill®。 山东远大立足知名学府，身处高科技前沿。自1999年起,致力于数字化实验系统的研发,并于2000年推出第一代产品,在国内率先提出了实验教学采用“传感器+数据采集器+计算机”模式。2001年度，山东远大研发、生产的“微机辅助中学物理实验系统”产品顺利通过国家教育部部级新产品新技术鉴定,并荣获国家科技部科技型中小企业技术。山东远大在注重技术进步的同时，格外注重向整个教育领域传播全新的教学理念。以技术为依托、以产品为载体、以理念为先导，是山东远大一贯坚持的发展思路。作为中国数字化实验教学领域的开创者和领先者，山东远大的业绩在十年间有了长足进步公司影响力在同行业中名列前茅,朗威®系列产品已经初步具备了与国际一流品牌抗衡、冲击国际教育市场的实力，山东远大也正向教育行业的中型高科技企业稳步迈进。   山东远大，必将为中国教育做出更大贡献！    

项目简介： 快速应急救援关键：第一时间获得灾区的实时信息。利用现有移 动互联网技术，系统可在灾后获得授权情况下迅速激活客户端获取其 位置信息，并将信息上传至后台服务器。根据人员分布配合 GIS 地理 信息系统统筹调度，做出合理救援策略。 该系统可以有效弥补应急救援系统的不足，为消防、公安、地震、 水利等部门提供广泛的地震、洪灾应急救援支持、日常紧急求助、失 踪人员定位等服务。该系统可以满足目前社会和市场上对应急救援系 统的强烈需求，应用前景十分广阔。该项目是一项极具应用前景和良 好的产业化前景的研究课题，将会产生明显的经济效益和社会效益。

本发明公开了一种面向卫星故障的多星编队系统分布式协同导航滤波方法，采用无迹卡尔曼滤波‑扩展卡尔曼滤波算法作为基本的滤波算法，通过将上一时刻的计算结果作为反馈值，代入到当前时刻进行节点的计算结果验证，判断节点计算是否正常，并以此为依据，对一致性算法的权值进行自适应计算，最后使用协方差交集算法进行数据融合

本发明公开了一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法，利用密集匹配的 DSM 数据 和现有的全球 DEM 数据 SRTM，结合高程与影像灰度信息提取云区域。主要步骤如下：通过多影像多 匹配基元方法获得模型匹配的 M-DSM，基于特征线的方法配准 M-DSM 与 SRTM，通过高程差值获得 初始种子点，然后把种子点计算到像方，结合影像的灰度信息提取出云区域。本发明在有大面积雪的影 像，能有效的避免雪的干扰，准确地检测出云区，提高了遥感影像的利用率。 

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。

本发明公开了一种保留已有路网数据并利用OSM数据进行路网扩展的方法，该方法能够让用户自定义需要扩展的路网区域，并快速地将用户需要扩展的路网范围连接到原有网络中，同时保留了原路网的数据信息，最终得到利用OSM数据进行扩展后的路网数据文件。在实际工作中，用户会遇到需要在已有路网基础上扩大研究范围的情况，本发明由用户自定义选择需要扩展的路网范围，自动从OSM数据中提取扩展路网信息后与已有路网数据进行合并，保留了原有用户已经维护好的路网信息，节省了人工逐条添加路段和对扩展后路网进行重复校核的人力和时间成本，同时提高了扩展路网的准确性。

本发明公开了一种用于大数据处理系统的内存数据集置换系统， 包括分析模块、信息监测模块、决策模块。分析模块用于对上层用户 程序进行逻辑分析，得出各运算阶段中生成内存数据集时的运算步骤 集合；信息监测模块用于对运行中的用户程序进行监测，并收集生成 内存数据集时的信息提交给决策模块；决策模块用于对收集到的信息 进行分析和排序，判断当前阶段是否需要对系统中的内存数据集进行 置换，在系统需要进行置换时确定需要移除的内存数据集并

本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品，该产品由三大部分组成，包括： 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台； 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统；综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能：三维重建速度快、重建的图像真实、精细，操作方便。 应用范围：CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术

成果描述：本发明申请要解决的问题是，对环境噪声较大的场合，根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法，根据动态区域连通性提取物体的结构特征，通过矩函数映射得到特征进行识别。市场前景分析：本发明最主要的任务是弱化了形态的特征，强调结构，从而加强的了抗噪能力，并通过概率模型，给出了精确的数据概率分析。已在实际的应用（自然生态保护区的熊猫识别）当中取得显著效果。与同类成果相比的优势分析：本发明主要面向复杂环境中颜色特征明显的对象，从对象的颜色特征出发得到结构，对结构进行判断从而进行识别。

基于真实成像模型，图像序列/视频数据的通用超分辨率重建方法；对弱纹理目标的高清重建，对超精细纹理的精确预测与重建。