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基于全景影像的街景面片优化方法
本发明公开了一种基于全景影像的街景面片优化方法,包括以下步骤:步骤 1:获取车载 LiDAR 点 云数据和全景影像,并将全景影像与车载 LiDAR 点云数据进行配准;步骤 2:将车载 LiDAR 点云数据 分割为多个面片,获得面片与全景影像站点的对应关系,将面片投影到全景影像上,得到面片对应的透 视平面影像;步骤 3:对透视平面影像进行分析,删除树木点,并进行面片拉伸。本发明基于全景影像 优化街景面片,在点云数据的结果上进一步提高面片的精度和准
武汉大学 2021-04-14
深圳市长丰影像器材有限公司
深圳市长丰影像器材有限公司成立于2011年,总部设立在广东深圳,是一家集产品研发、生产、销售于一体的高新技术企业,多年来一直致力于影像器材以及声音技术的开发制造。 长丰公司长期服务于摄影摄像和广播电视行业,为主流媒体、传媒工作室以及广大的摄影摄像爱好者提供从影像稳定系统到声音输入输出系统的整体解决方案。公司目前拥有三个自主品牌:Saramonic枫笛、BOYA博雅、SEVENOAK七棵橡树,自主研发和生产的产品销往全球100多个国家和地区。 经过近10年的发展,目前长丰拥有占地万余平米的生产基地和产品研发中心,配备了国内外最先进的研发测试设备和专业声音实验室,建立了专业的研发团队和完善的质量管理体系。2013年,长丰公司通过ISO9001质量管理体系认证,出口销售的产品均获得相应的质量认证如CE、ROHS、FCC、NCC、KCC、TELEC、EN300等。经过多年创新和沉淀,公司拥有百余项国内外各类发明和创新专利,2018年,公司荣获“国家高新技术企业”认证,并得到深圳市政府和科创委的大力扶持。
深圳市长丰影像器材有限公司 2022-07-04
医学影像设备学综合电路实验箱
是新华医疗强大X线机研发团队专门为高校医学影像专业教学设计的又一力作,本实验台综合了单个实验箱的实验功能,综合性强,可使学生在比较中进行实验,进而提高学生综合运用知识的实验效果,让学生亲身体验,学以致用。主要实验模块包括:整流电路实验、高频X线机逆变频率电路实验、旋转阳极启动与保护电路实验、磁饱合稳压电路实验、曝光限时电路实验、管电压管电流测量实验、接地电阻测量实验、X线机发生器基本工作原理及控制实验等。
山东新华医疗器械股份有限公司 2022-11-08
彩色热反射涂料及其颜填料制备
北京工业大学 2021-04-14
彩色等离子体显示技术研究
彩色等离子体显示器是平板显示器件之一,在大屏幕、宽视角、响应快、重量轻、超薄型和全数字等方面具有独特优势,是实现大屏幕显示及壁挂电视和多媒体数字电视的理想显示器件。在信息显示领域具有广阔的市场并具有巨大的经济效益和社会效益,对推动我国电子信息技术和国民经济的发展有着重要的点略意义和现实意义。本项目通过对21英寸彩色PDP显示器件结构的设计及关键工艺技术的研
西安交通大学 2021-01-12
XM-123彩色颅底解剖放大模型
XM-123彩色颅底解剖放大模型   XM-123彩色颅底解剖放大模型按标本1:2.5倍放大,由2部件组成,做矢状切,显示颅底内外面的形态和结构,用不同颜色表示颅底不同骨的组成和分界。 尺寸:放大2.5倍,36×30×23cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
基于大语言模型的数字人
数字人技术与大语言模型结合是当前人工智能技术领域的研究热点之一,将数字人技术和自然语言处理技术相结合,可以创造出更加智能化、真实感更强的数字人应用。科研团队经过研究实践,已取得具有前瞻性的知名汽车企业和三甲医院的合作意向。有望在不久的将来,为汽车、医疗等领域的企事业单位提供先进的技术支持。
重庆邮电大学 2025-02-21
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例,此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍,针对临床的现实需求,团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能,前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎,后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求,团队设计诊断算法模型,让机器利用模型进行训练,学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征,最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期,能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少,且由于一线影像医生任务繁重,无法获得大量专家标注,因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此,团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧,使算法具备一定的“小样本学习”能力,在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小,且往往大中小病灶区域面积悬殊,如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应,“网络的底层关注细节,即小病灶区域,而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大,因此模型通过不同层次的加权和融合,最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过,即便有诊断‘神器’,影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说,人是复杂的机体,病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示,当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时,仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标,该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据,还是测试评估数据,都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中,为了检验模型的准确率和泛化性,团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学 2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来,由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病(COVID-19)在全球开始蔓延。报道显示,SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天,而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此,住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前,CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具,主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而,现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述,缺乏对病灶的全定量分析。因此,基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程,团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院,自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料,所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日,研究共纳入31例治愈出院的患者(排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者),并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量,团队将4个中心作为训练队列,另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶,31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后,提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性,团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现,6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中,Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89;随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后,研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者,利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 
东南大学 2021-04-10
多模态医学影像智能协诊系统TPAID
中试阶段/n该项目主要针对开源CT 医学影像数据和多中心合作单位提供的多模医学影像数据,采用人工智能技术和自主研制的深度学习算法对心脏左心室、肿瘤等CT 影像数据进行全自动分割,验证了所研制算法在该项目计算机辅助肿瘤智能诊断应用中的有效性,为项目产业化实施奠定了方法基础。成果的先进性或独特性:针对不同类型的医学影像感知设备,设计针对性强的机器学习智能算法;国内同类研究中首次采用“双盲评估+验证”的科研方法对影像数据进
武汉大学 2021-01-12
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