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空间相机几何与时相分辨率检测方法及移动检测车
本发明涉及一种空间相机的几何分辨率检测方法,和一种空间相机时相分辨率检测方法,以及一种可用于空间相机几何和时相分辨率检测的移动检测车。本发明改变常规的地面固定靶标形式,将几何分辨率靶标与移动车辆结合,形成移动靶标,实现几何分辨率检测、不同时相移动定标功能,提高了光学相机任意方向几何分辨率的测试精度。车舱内可存放常规的地面固定靶标,可在应急条件快速布设,也可起到车体硬性靶标与常规软性靶标互补的作用。
北京大学
2021-02-01
一种适用于肠道病变检测的太赫兹内窥镜及检测方法
本发明公开了一种适用于肠道病变检测的太赫兹内窥镜及检测方法。包括插入肠道的组合管体、太赫兹信号增强模块、太赫兹检测模块和实时成像模块，组合管体主要由套管、套头和半球形玻璃罩组成，太赫兹信号增强模块主要由可调谐激光器和安装在套管内的光纤组成，太赫兹检测模块主要由太赫兹波探测器和太赫兹波发射器以及安装在组合管体内的第一不锈钢金属线和第二不锈钢金属线组成，实时成像模块主要由图像处理与传输电路板以及安装在组合管体内的电源线、视频信号线、LED冷光源和CMOS摄像头组成。本发明实现了在肠道病变初期对其进行准确的检测，提高了检测的准确度和灵敏度，具有获取信息丰富、结构紧凑操作方便、适用范围广等优点。
浙江大学
2021-04-13
一种用于检测水貂星状病毒的RT-PCR引物及其检测方法
本发明公开了一种用于检测水貂星状病毒的RT‑PCR引物及其检测方法，参照GenBank收录的水貂星状病毒ORF1b基因序列(序列号分别为GU985458.1、NC_004579.1、AY179509.1)保守区，分析设计一对特异性引物，根据设计的引物，探索最佳反应体系和反应条件，建立RT‑PCR检测方法，并进行特异性试验、敏感性试验、重复性试验。结果表明建立的水貂星状病毒RT‑PCR方法敏感性强，特异性高，能够快速的检测水貂星状病毒。本发明所建立的RT‑PCR检测方法具有很好的应用性，能够用于水貂星状病毒的检测。
青岛农业大学
2021-04-13
一种便携式的水质检测装置及水质检测方法
本发明公开了一种便携式的水质检测装置及水质检测方法，包括检测腔、紫外光源模块、检测模块以及数据处理模块；所述紫外光源模块设置于所述检测腔内部前方，用于提供检测所用的检测紫外光，所述检测紫外光的峰值波长为 254nm～265nm；所述检测腔用于隔绝检测腔内部与外部的紫外光；所述检测模块置于所述检测腔内部后方，且与所述紫外光源模块相对，所述检测模块置的输出端连接所述数据处理模块的输入端。本发明通过以普遍使用、价格亲民、能耗低的紫外发光二极管代替造价不菲的分外分光光度计来测量水质，从而节约了时间和成本，提
华中科技大学
2021-04-14
一种螺旋光束轨道角动量谱的检测装置和检测方法
本发明公开了一种螺旋光束轨道角动量谱的检测装置和检测方法，检测装置包括顺着光束传播路径设置的半波片、空间光调制器、聚焦透镜、孔径光阑和光纤耦合头，光纤耦合头通过单模光纤与数据采集模块相连，数据采集模块与控制模块相连，空间光调制器也与控制模块电连接；该检测方法通过观察待测螺旋光束的衍射光场中基模高斯光束经耦合输出后的光功率谱，可得到待测螺旋光束具有的轨道角动量值或轨道角动量谱；该装置不仅可以实现对任意轨道角动量值的螺旋光束的快速检测，同时，能够实现对螺旋光束轨道角动量谱的准确测量。
西南交通大学
2016-10-19
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
应急双向视频图像传输系统
清华大学利用具有自主知识产权的 DMB-T 系统所开发出来的应急双向视频图像传输系统，在国务院应急办领导视察时获得了好评，并已经在国内部分地区获得了应用，反应良 好，有效地解决了特殊情况下图像信息的传输和发送问题，如在反恐演习、奥运安保、2008 年雪灾、地震灾害的现场图像回传中发挥了作用。该系统对于构建和谐社会、维护社会治安、 打击犯罪提供了重要的技术保障。清华大学数字电视技术研究中心在原有技术基础上，针对 当前频率资源紧张的现状，提出了图像传输带宽可变的新一代系统。该方案已经被公安部正 式接收成为其标准技术方案之一，未来不少要害行业和部门(公安、消防、电力、卫生、水 利、森林防火、库区大坝安全等)都可能需要配备该系统。我们愿意与当地企业合作，根据 需求进一步做好系统优化并完成产品设计，使之成为一个具有低成本、高可靠性和产业化成 熟度高的产品。
清华大学
2021-04-11
铁路货物超限图像监测系统
本研究成果基于数字图像处理和智能识别原理，依据CCD工业摄像机获得的黑白彩色图像，进行滤波、校正、灰度化、白平衡、差分等数字图像处理，采用小波变换等技术，获得监测对象的轮廓外形，然后与基准图像轮廓比较，获得监测对象状态等信息。
西南交通大学
2021-04-13
多功能图像处理系统
多功能图像处理系统能够完成图像增强、图像恢复、画中画、自动调焦/调光、无极电子变倍等多种功能，重点解决光照不均、光学系统透光不均、以及雾霾和雾天等情况下造成的图像质量降质、视觉效果差等问题，并能抑制大气湍流引起的图像模糊，突破传统图像复原依赖于精确的物理模型的设计理念，解决了常规图像复原计算量大运行速度慢等关键问题。系统具有很好的实时性、稳定性和适应性。1. 图像增强：由于图像采集过程中，光学系统透光不均、光照不足、雾霾天气等因素使图像观看质量下降，图像增强可大大增加图像可视度，提高不同区域的图像对比度，很好的改善视觉效果；2. 图像恢复：解决由于大气湍流、焦距不准、光学系统缺陷所造成的图像模糊；3. 多模图像融合：根据EMI/EMC设计原则，抗干扰能力强，选用高TG制作材料，提供了极高的可靠性；重点解决了多模图像融合时信息不完整、可见光/微光/红外图像噪声偏大、双路图像不配准、远距离传输干扰大等问题，具有低延迟、信息保全度高、可靠性高等特点。 主要技术指标：1. 输入为模拟PAL/NTSC制式或双路数字接口cameralink，输出模拟PAL/NTSC制式、cameralink或者VGA、XGA；2. 图像增强FPGA实现具有极低的延迟，处理时间小于一场，图像增强后视频能量梯度平均提高2倍以上，对由于光照不足、光照不均、恶劣天气所引起的降质图像，可以凸显细节、自适应调节对比度，突显图像的关键信息；3. 图像复原使用专利的复原处理算法，能有效地抑制大气湍流引起的图像模糊，恢复出更多的图像细节，显著提升图像视觉效果，增强图像对比度和可视度，复原后的视频平均灰度梯度值提高3倍以上；4. 图像锐化算法有效增加图像细节信息，主要消除由于光学系统对焦不精确所造成的模糊现象，与精确对焦图片对比，平均结构相似度达到95%以上；5. 图像去雾算法针对薄雾、浓雾进行自适应调整，分析图像中色彩信息，对图像中各点景深进行精确测量，还原显示真实图像。图像经过去雾处理后，平均信息上提高30%以上；6. 多模图像融合技术分别处理模拟信号及数字信号，输出默认为XGA差分三线制视频，可进行远距离传输，抗干扰能力强；配准精度可达到个像素以内，配准实时处理；灰度融合图像局部信息相对于单模原始图像对应局部区域的联合熵提高30%以上； 图像降噪功能在降低噪声影响的同时很好的保留了图像的纹理信息。
北京航空航天大学
2021-04-13