汽车行驶记录仪是能够对汽车行驶速度、时间、里程以及有关汽车行驶的其他状态信息进行记录、存储并通过接口实现数据输出的数字式电子记录装置。它可在遏止疲劳驾驶、汽车超速等严重交通违章、约束驾驶人员的不良驾驶行为、预防道路交通事故、保障汽车行驶安全、提高营运管理水平等诸多方面发挥重要的作用，并将为事故分析和鉴定提供原始数据。 本项目所开发的卫星定位汽车行驶记录仪硬件设计标准符合GB/T19056-2003《汽车行驶记录仪》和JT/T794-2011《道路运输车辆卫星定位系统车载终端技术要求》，软件设计标准符合JT/T808-2011《道路运输车辆卫星定位系统终端通讯协议及数据格式》，已经过公安部和交通部权威部门检测，并通过3C认证和交通部信息中心符合性认证。 本项目采用进口优质电子元器件精心设计，支持GPS、GLONASS和北斗定位系统，支持GPRS、CDMA网络。记录仪具有成本低、性能优异、可靠性高等特点，具有市场竞争优势。配套的软件平台包括服务器服务程序、CS客户端和BS网站，可以使用MapX地图、Google地图、百度地图等开放免费的地图资源。记录仪的功能包括：实时定位、轨迹回放、统计报表、电子围栏、越界报警、超速报警、疲劳驾驶报警、断电报警、欠压保护、温度监控、燃油监控、疑点数据存储、历史数据存储、远程拍照、远程在线升级、U盘在线升级、断油断电、身份识别、远程监听。 本项目所开发的产品已经成熟，可以面向市场生产、销售。全国两客一危车辆的市场保有量是400万辆，目前只有大约100万辆安装了卫星定位汽车行驶记录仪，还有300万辆的缺口，另外，每年增加的新车也是一个很巨大的市场。

成果简介：中国自主研制的北斗卫星导航系统从2009年起进入了组网高峰期，预计2011年完成第一期组网，形成覆盖中国及中国周边的区域性卫星导航系统，到2020年左右形成覆盖全球的卫星导航定位系统；北斗卫星导航模拟器作为北斗卫星导航仿真研究、设计开发、生产测试和应用的关键技术设备，在卫星导航应用的推动下将成为我国计算机仿真产品市场的新兴增长点。北京理工大学雷达技术研究所开发研制的RNSS导航信号仿真器的基本功能是根据RNSS数学仿真分系统计算产生的某一用户接收到12颗卫星的各自的导航电文、延迟、多普勒

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

本发明公开了一种卫星序列图像中点目标实时检测与跟踪系统及方法，该系统包括：图像数据接收模块、图像帧头检测模块、单帧图像目标检测模块、序列图像关联检测模块；图像数据接收模块，每次从卫星红外图像生成系统接收预设 N 字节长度的数据包，并缓存到环形缓冲区中；图像帧头检测模块在环形缓冲区中对图像的起始位置与结束位置进行位置检测，并将帧图像数据缓存到图像缓存区中；单帧图像目标检测模块，用于处理图像缓存区的图像数据，获取疑似目

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。

武汉大学卫星综合信息管理单机、卫星高频测振陀螺采购项目招标项目的潜在投标人应在网上报名获取招标文件，并于2022年07月06日09点30分（北京时间）前递交投标文件。

2015年，联合国通过了《改变我们的世界：2030年可持续发展议程》，提出了包含经济､社会､环境三方面的17项可持续发展目标（Sustainable Development Goals，SDGs）。然而，经过四年多的发展，联合国可持续发展目标报告（2019）显示，人类在推动实现可持续发展目标的道路上已经偏离了既定轨道，亟待采取更有效的策略和措施，推动实现可持续发展目标。 面对上述挑战，学者们从不同角度探讨了推动实现SDGs的对策方案。然而，由于政治、社会、经济、环境等多因素影响的级联效应，单一区域和国家的方案可能会对其他区域和国家带来负面影响。为避免这种潜在风险，亟需发展综合系统框架，整体推进区域、国家和全球不同尺度可持续发展目标的实现。针对该科学问题，近日北京师范大学地理科学学部傅伯杰院士团队基于系统思考，从分类（Classification）、统筹（Coordination）、协作（Collaboration）三个方面提出了整体实现SDGs的“分类-统筹-协作”（3C）系统方案。该成果于2020年3月19日在线发表于《National Science Review》。 研究指出，在落实SDGs的过程中，分类是基础，是指以事物的性质、等级或其他特征为参考，将其分为不同的组别，可为不同事物之间的关系分析、差异比较和综合管理奠定基础。文章强调需要从系统的角度出发，理清SDGs之间的逻辑关系，识别不同类型国家的优势和不足，明晰推动实现SDGs在空间和时间上的尺度效应。统筹是核心环节，是指通过自上而下的管理方式把分散的组份或子系统整合起来，使它们能高效工作，发挥系统的整体功能。在面向整体实现SDGs的进程中，统筹管理需要综合考虑不同类别SDGs之间的相互联系、不同国家和地区之间的能力与需求、不同政策之间的衔接协同。协作是必要手段，鉴于不同国家和地区在发展能力上的显著差异，加强不同发展水平国家/地区之间在经济、科技和文化领域的协作与共享，对整体实现SDGs发挥着决定性的作用。 该研究同时强调，分类、统筹与协作之间存在着相互作用与密切关联。如分类过程需要多利益攸关方的统筹与协作，而通过分类也可以加强统筹，促进更有效率的协作。“分类-统筹-协作”系统方案有望在尊重差异的基础上，促进不同国家和地区参与到全球治理中，不仅有助于推动SDGs在短期内重点突破，也有望整体推进SDGs的长期协同发展。

2015年，联合国通过了《改变我们的世界：2030年可持续发展议程》，提出了包含经济､社会､环境三方面的17项可持续发展目标（Sustainable Development Goals，SDGs）。然而，经过四年多的发展，联合国可持续发展目标报告（2019）显示，人类在推动实现可持续发展目标的道路上已经偏离了既定轨道，亟待采取更有效的策略和措施，推动实现可持续发展目标。 面对上述挑战，学者们从不同角度探讨了推动实现SDGs的对策方案。然而，由于政治、社会、经济、环境等多因素影响的级联效应，单一区域和国家的方案可能会对其他区域和国家带来负面影响。为避免这种潜在风险，亟需发展综合系统框架，整体推进区域、国家和全球不同尺度可持续发展目标的实现。针对该科学问题，近日北京师范大学地理科学学部傅伯杰院士团队基于系统思考，从分类（Classification）、统筹（Coordination）、协作（Collaboration）三个方面提出了整体实现SDGs的“分类-统筹-协作”（3C）系统方案。该成果于2020年3月19日在线发表于《National Science Review》。 研究指出，在落实SDGs的过程中，分类是基础，是指以事物的性质、等级或其他特征为参考，将其分为不同的组别，可为不同事物之间的关系分析、差异比较和综合管理奠定基础。文章强调需要从系统的角度出发，理清SDGs之间的逻辑关系，识别不同类型国家的优势和不足，明晰推动实现SDGs在空间和时间上的尺度效应。统筹是核心环节，是指通过自上而下的管理方式把分散的组份或子系统整合起来，使它们能高效工作，发挥系统的整体功能。在面向整体实现SDGs的进程中，统筹管理需要综合考虑不同类别SDGs之间的相互联系、不同国家和地区之间的能力与需求、不同政策之间的衔接协同。协作是必要手段，鉴于不同国家和地区在发展能力上的显著差异，加强不同发展水平国家/地区之间在经济、科技和文化领域的协作与共享，对整体实现SDGs发挥着决定性的作用。 该研究同时强调，分类、统筹与协作之间存在着相互作用与密切关联。如分类过程需要多利益攸关方的统筹与协作，而通过分类也可以加强统筹，促进更有效率的协作。“分类-统筹-协作”系统方案有望在尊重差异的基础上，促进不同国家和地区参与到全球治理中，不仅有助于推动SDGs在短期内重点突破，也有望整体推进SDGs的长期协同发展。