产品详细介绍 SBSS-51B石油产品倾点、浊点、凝点、冷滤点用途：SBSS-51B用来对石油产品的倾点、浊点、凝点、冷滤点进行测定。适用标准：按照GB/T3535、ASTM D97;GB/T6986、ASTM D2500；GB/T510;SH/T0248标准设计制造。技术指标：一体台式，两槽四孔；浴温最低可至-80℃；控温精度±0.5℃；电源：220V 50Hz 

一、项目简介 激光扫描系统能够直接获取被测目标表面的三维空间坐标，具有采样密度高、点云分布密集等特点，正逐渐成为三维空间信息快速获取的主要手段之一，被广泛应用于文物保护、三维重建、数字地面模型生产、城市规划等领域。团队拥有世界上最先进的车载和静态地面激光扫描系统，具备在城市、海岸带、矿山等环境条件下获取三维点云数据的能力。通过研发点云分割、点云智能量测、三维目标提取、点云分析、三维场景

本发明公开了一种计算三维点云模型骨骼的方法；本发明首先通过使用逐步细分的策略将三维点云 模型均匀体素化；此后，使用快速行军算法，计算出模型内部体素点的距离域；然后，使用距离域计算 出模型的初始骨骼；最后，将初始骨骼与 L1 中值骨骼提取算法融合，生成基于距离域的 L1 中值骨骼提 取算法，快速准确计算出模型骨骼；与现有的三维点云模型骨骼提取方法相比，本发明处理带有大量噪 声点、奇异点和大面积点云缺失的点云模型，而且不会产生错误的骨骼连接，同时不

本实用新型提供一种油画表面三维点云扫描系统，包括二维激光位移传感器(1)、精密程控三维平 移台(2)、真空吸盘载物台(3)、光电定位开关(4)、控制器(5)、计算机(6)和限位器(7);二维 激光位移传感器(1)经控制器(5)连接计算机(6);精密程控三维平移台(2)包括 X 轴平移臂和 Y 轴平移台，真空吸盘载物台(3)安装在 Y 轴平移台上;光电定位开关(4)经控制器(5)连接计算机 (6)，限位器(7)采用凹形限位条，固定在真空吸盘载物台(3)下方。本实用新型实现简单，成本较 低，同时确保使用获得的点云精度，具有重要的市场价值。

本发明属于数据挖掘领域，尤其是涉及一种基于自然共享最近邻居搜索的发现簇和离群点的算法。其特征在于，首先对数据集进行自然最近邻居搜索，当发现数据集中没有共享最近邻居的点的数量不再变化时搜索结束，得到搜索最近邻个数n；根据提出的自然共享邻居定义，计算每个对象在n近邻下得到的自然共享最近邻居关系；然后基于共享最近邻的自然邻居搜索算法确定了每个对象的自然共享最近邻域关系，根据该自然共享最近邻居关系，对数据进行聚类和离群点判别。本发明的算法中提出一种新的共享最近邻居关系和自然邻居搜索终止条件，解决了现有算法因为自然邻居关系定义不够严密及搜索条件不够科学而引起的聚类效果不好和离群点检测精度不高的问题。

本发明属于计算机视觉、图像匹配技术领域，具体涉及到一种图像匹配跟踪中匹配模板选择方法。匹配模板选择方法分为匹配模板尺寸自适应确定步骤、匹配模板定位能力判定步骤两个部分；(1)匹配模板尺寸自适应确定步骤方法流程：以给定坐标点位置为中心，设定分割区域；对分割区域利用大津阈值分割算法自动阈值分割算法进行二值化，统计前景区域和背景区域的像素个数，求取前景区域像素个数与背景区域像素个数的比值；计算该比值与设定阈值之间的关系来

本发明公开了一种利用激光点云辅助的可量测全景影像生成方法，包括：步骤 1，将全景影像进行 虚拟成像获得多幅框幅式影像；步骤 2，选取初始点对，并初始化各框幅式影像的外方位元素；步骤 3， 以初始点对中所有激光点到对应框幅式影像上的投影误差的和最小为条件方程，调整外方位元素初始值， 获得精确的外方位元素值；步骤 4，构建激光点云的空间索引，在空间索引中选取以曝光中心为球心的 球形邻域，球形邻域内激光点云即全景影像的邻域点云；步骤 5，计算邻域点云中各激光点的法向量， 获得邻域点云的特征；步骤 6，将邻域点云的深度和特征投影到全景影像。采用本发明生产的可量测全 景影像具有较高精度，可广泛运用于测量领域及资产调查。 

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。 

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。

北京体育大学沈燕飞科研团队使用人体姿态估计算法，对击剑比赛过程中两名选手的身体各环节和关节的运动进行的智能识别。工手动标记数据等方法，更为高效，可应用于海量体育视频数据的分析和未来的体育大数据的构建。