一种纳米技术与生物医学的交叉领域的荧光光谱可调的量子点纳米复合粒子的制备 方法，在油包水型微乳体系中，将两种或两种以上荧光颜色可区分的量子点纳米粒子同 时包埋到二氧化硅纳米粒子中，形成一种粒度在１０～１００ｎｍ之间的荧光光谱可调 的量子点纳米复合粒子，通过改变不同荧光颜色的量子点的种类和比例，来调整量子点 纳米复合粒子的荧光峰的位置和强度。本发明可以方便地对任何荧光颜色的量子点进行 任意组合并能同时全部包埋到粒度均匀且小于１００ｎｍ的二氧化硅球形粒子中，可以 得到数量庞大的具有不同荧光特征的量子点纳米复合粒子。本发明所获得的量子点纳米 复合粒子，可以作为一种生物荧光探针应用于生物医学的多方面领域。 

本发明提供了一种适用于复杂车载激光扫描数据的单株树木自动提取方法，主要分为两大步骤：基 于聚类特征的粗分类，从车载激光扫描数居中获取可能包含树木的点聚类，称之为候选树木聚类；基于 两级体素的区域生长，从每一个候选树木聚类中提取出所包含的单株树木点云。本本发明结合树木的整 体和局部几何特征，能够在复杂环境中自动识别出单株树木的种子，针对树干与树冠分别制定不同的生 长规则，分别进行生长，实现单株树木提取。同其他单株树木提取算法相比，该方法在树木数量的提取 完整度和正确率、单株树木点云的提取精度以及复杂环境下的提取等方面取得了较大提高，能够用于进 一步的树木信息提取。 

本发明公开了基于激光扫描离散点强度梯度的道路标线自动化提取方法，包括：步骤 1，利用高程 信息与 RANSAC 法从激光点云中提取路面点集；步骤 2，采用中值滤波器对路面点集中路面点进行滤波； 步骤 3，分别计算路面点集内各路面点的强度梯度；步骤 4，根据路面点的强度梯度，采用全局聚类法 将路面点集内路面点聚类为强度梯度较大和强度梯度较小的两类路面点，将强度梯度较大的路面点作为 种子点；步骤 5，根据种子点进行标线点搜索。本发明综合利用离散点的

本发明公开了一种基于车载激光扫描数据的路坎点自动提取及矢量化方法，包括：步骤 1，计算三维激 光点云数据中各激光脚点的特征；步骤 2，根据各激光脚点的特征，利用朴素贝叶斯分类器将激光脚点分类为路坎点和非路坎点，所得路坎点记为初始路坎点；步骤 3，利用所有初始路坎点构建 KD 树，对各初始路坎点分别计算其方向特征；步骤 4，根据初始路坎点的方向特征，采用 KD 树对初始路坎点进类；步骤5，计算各聚类区域的特征，剔除特征不满足预设条件的聚类区域，获得路砍点提取结果。本发明了点云数据处理的自

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。

相关专利涉及一种用于医学影像学诊断、治疗的辅助设备，具体涉及一种用于 PET、CT 及 MR 图像融合的腹盆部立体定向框架，该装置固定后可通过更换装载不同造影材料的定位棒，为不同影像数据添加定位信息，通过“外部特征点提取法”实现任意两组或三组独立影像图像的精确融合。

本技术成果公开了一种采用多特征融合的图像自动标注方法和系统，标注方法是使用多种特征类型来 表示图像内容，引入多特征表示的特征签名，结合K-Means聚类算法得到基于多特征融合的图像语义统计 模型，用于对图像自动标注

本发明公开了一种基于多光谱图像的植物叶片水分含量的检测方法及系统，检测方法包括以下步骤：a、获取样本植物叶片的绿光波段、红光波段和近红外波段的单色图像；b、获取单色图像的灰度信息，并获取所述样本植物叶片的灰度纹理特征量；c、将灰度信息转化为样本植物叶片的反射率信息，通过反射率信息获取叶片植被指数值；d、以灰度纹理特征量和叶片植被指数值为输入向量，以样本植物叶片的实测水分含量值为输出向量，建立模型；e、按照步骤a～c的操作获取待测植物叶片的灰度纹理特征量和叶片植被指数值，带入步骤d中模型，即得待测植物叶片的水分含量值。该方法能够实现对植物叶片的水分含量进行准确、快速、无损、实时的检测。

相关专利涉及一种用于医学影像学诊断、治疗的辅助设备，具体涉及一种用于 PET、CT 及 MR 图像融合的腹盆部立体定向框架，该装置固定后可通过更换装载不同造影材料的定位棒，为不同影像数据添加定位信息，通过“外部特征点提取法”实现任意两组或三组独立影像图像的精确融合。应用范围:可用于任意品牌、型号的 PET、CT 或 MR 机的图像融合，实现了昂贵 PET/CT、PET/MR 机的主要功能，提升了单项设备的应用价值。效益分析:基于相关专利开发的用于腹盆部 PET、CT 及 MR 图像融合的立体定向设备，具有操作简便、成本合理、可重复使用等优点，其主要技术优势和性能指标如下： 一、主要技术优势 （1）可用于任意品牌、型号的 PET、CT 或 MR 机，实现了昂贵 PET/CT、PET/MR 机的主要功能，提升了单项设备的应用价值； （2）该方法能对腹盆腔内固定的解剖部位或相同病变区域同时显示出PET、CT 和 MR 扫描结果。整合后的图像比组成它的各个子图具有更优越的性能，实现信息论中 1+1>2 的效果。 （3）可更加精确、直观、全面地为医生提供盆腔病变范围、形态等解剖结构变化及代谢功能信息，提供单一影像检查难以发现或定位的疾病诊断信息，突出各自的检测优势和特点，为科研、临床诊断和治疗提供了更有效、精确、直观的帮助。 二、主要性能指标 （1）为腹盆部 PET、CT 及 MR 图像提供固定识别位点，实现同层面、不同检查方法的图像的精确融合。