本项目立足渐进成形技术，通过病患部位的CT扫描数据、修复体数字化建模、CAE成形仿真、虚拟装配等过程，实现医疗修复体的数字化、柔性化、个性化的设计制造，具有成本低、周期短、质量高等特点，可有效减少手术时间和潜在风险，且术后外观恢复好。

   基于数字化与虚拟现实技术的创新型地理专用教室是指以“数字化”为主导，以数字星球系统为核心，遵循教育部《中学地理专用教室建设规范》，配备常规教学类的交互地图教学系统；天文实践类的课程资源包；创新应用类的虚拟现实VR教学系统、地理AR沙盘、全息教学系统、3D地理教学系统；实验活动类的地理交互学具、地理综合实践套装；并辅以教学通用设备以及环境创设，能够把地理课本上的知识更直观、生动、全方位的精彩呈现，让学生打开传统的思维模式，以一种更加生动活泼的方式学习地理，有利于教师教学活动的开展和学生学习效率的提高。 设计思路    1）通过数字化地理专用教室构建一个平台，切实有效地突破地理教学瓶颈，使数字化地理专用教室成为地理学科的重要组成部分。    2）通过数字化地理专用教室方案的实施应用，颠覆性地改革地理学习的观念和方法，让地理知识实现O2O。    3）将云技术融入数字化地理专用教室，开启地理学科“互联网+教育”的新时代，让学生的地理学习地理教学焕发生机和活力。    4）依托数字化地理专用教室的数字化信息技术环境，促进学生的自主学习、协作学习与研究性学习。    5）通过对数字化地理专用教室的硬件、软件、资源及互联网技术的科学配置与有机整合，满足地理教师备课、教研、教学、评测及反馈的应用需求， 形成完整的教学闭环。 核心优势   一、三个率先，引领市场。     1、率先提出地理专用教室解决方案，并规模实施；     2、率先提出数字化地理专用教室解决方案，并规模实施；     3、率先提出基于虚拟现实技术的数字化地理专用教室解决方案，并规模实施；   二、市场良好的售后服务保障，教学研服务培训，让教室、设备真正用起来。     专门的服务团队，完整的服务体系 ，对客户进行实时跟踪服务，及时解决问题，并提供培训服务，教研活动服务等。   三、雄踞全国地理专用教室用户数量榜首。     地理学科的教育装备已有7000家客户，涵盖小学、初中、高中、师范院校等，具有良好的口碑和品牌效应。   四、多频次进入国家标准     其核心产品被列入《中华人民共和国教育行业标准》和《中学地理专用教室装备规范》，其技术领先难以超越。          五、商标专利技术把控，避免用户牵涉侵权盗版的专利纠纷中。     2017年11月30日，北京市高级法院下达终审判决书，维持北京一中院判决，最终裁定：     一、无锡XXX（原：无锡XX）自判决生效之日起，立即停止对该专利产品的侵权行为，立即停止制造、销售、使用、许诺销售、进口数字星球系统产品并立即销毁未销售的数字星球产品；     二、无锡XXX自判决生效之日起七日内赔偿被侵害方经济损失及合理支出费用。   六、中国教育装备行业协会《中学数字化地理专用教室装备规范》牵头单位、制定者。     2019年3月28日在北京市召开的第三批教育装备行业团体标准立项审定会议中，中教启星中学数字化地理教室装备规范被列入《第三批教育装备行业团体标准立项清单》，成为数字化地理教室装备规范制定的牵头单位和标准制定单位   七、全面构建地理生态社区微循环。     备课系统、教研平台、测评系统、教学助手和地理社区等地理教学工具的应用，能够满足数字化地理专用教室和地理产品用户基于网络的成长需求，实现教育+互联网的结合，始终贴合用户的需求，构建起地理生态社区微循环系统。

本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品，该产品由三大部分组成，包括： 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台； 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统；综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能：三维重建速度快、重建的图像真实、精细，操作方便。 应用范围：CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术

成果描述：本发明申请要解决的问题是，对环境噪声较大的场合，根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法，根据动态区域连通性提取物体的结构特征，通过矩函数映射得到特征进行识别。市场前景分析：本发明最主要的任务是弱化了形态的特征，强调结构，从而加强的了抗噪能力，并通过概率模型，给出了精确的数据概率分析。已在实际的应用（自然生态保护区的熊猫识别）当中取得显著效果。与同类成果相比的优势分析：本发明主要面向复杂环境中颜色特征明显的对象，从对象的颜色特征出发得到结构，对结构进行判断从而进行识别。

一、主要功能和应用领域： 随着光照颜色的不同（如早晨、中午、傍晚的阳光波谱不同；室内外不同颜色的灯光等），用数码相机拍摄下来的同样一个场景的图像，其中物体的颜色会发生改变。本成果的主要功能是为了消除此外界光源颜色对照片中物体色彩的影响，得到颜色保真的图像（图1）。 本成果的应用领域非常广泛，比如可以内置在数码相机或数码摄像机中，实现对所拍摄影像的实时颜色矫正；也可以对已有的各种数码影像进行颜色矫正后处理（如内置在数字电视中）。 图1. 技术功能展示。对于给定的色偏图像（左），本方法的颜色矫正结果（右）与真实结果（中）非常接近。 二、特色及先进性： 算法简单，处理效果好。与目前数码相机及数码摄像机中普遍采用的颜色矫正（即白平衡）方法（如Grey-world或White-patch方法）相比，计算效率相当，但可以处理空间不均匀光照颜色影响，处理效果在统计意义上具有显著的改进，得到颜色更为保真的影像。 三、技术指标： （1）处理效果显著优于目前数码设备中普遍采用的技术，颜色保真度比目前常用的Grey-world和White-patch方法平均提高90%以上。 （2）通过算法优化和硬件加速，可以实现对图像和视频的实时处理。 四、能为产业解决的关键问题： 实际场景（如街道、室内）的外界光照颜色复杂多变，本技术可以提供更为高效的影像颜色矫正技术。颜色高保真对于视觉欣赏，以及复杂的计算机视觉应用（如目标识别）均具有重要价值。

随着光照颜色的不同（如早晨、中午、傍晚的阳光波谱不同；室内外不同颜色的灯光等），用数码相机拍摄下来的同样一个场景的图像，其中物体的颜色会发生改变。本成果的主要功能是为了消除此外界光源颜色对照片中物体色彩的影响，得到颜色保真的图像。 本成果的应用领域非常广泛，比如可以内置在数码相机或数码摄像机中，实现对所拍摄影像的实时颜色矫正；也可以对已有的各种数码影像进行颜色矫正后处理（如内置在数字电视中）。

一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无

一种法布里珀罗干涉圆环图像处理方法，属于光谱测量图像的 处理方法，用于将法布里珀罗干涉圆环图像转换为精确、低噪声的法 布里珀罗干涉光谱图像。本发明顺序包括确定圆心坐标步骤、数据折 叠步骤和平滑降噪步骤。本发明数据折叠步骤中，充分利用了法布里 珀罗干涉圆环图像上所有像素的信息，法布里珀罗干涉圆环图像上非 X′轴上的像素到原点 O′的距离不全为正整数，所得到的法布里珀罗 干涉光谱图像精度达到了亚像素，经过平滑降噪步骤后，降低图像噪 声，图像信噪比高。

本检索方法包括以下步骤：1.确定主颜色模糊隶属度函数和纹理模糊 隶属度函数；2.选取拟检索图像的主颜色特征块；3.根据主颜色模糊隶属 度函数和主颜色特征块，提取主颜色模糊直方图特征，得到主颜色特征向 量K；4.选取纹理特征块；5.根据纹理模糊隶属度函数和纹理特征块，提取 纹理模糊直方图特征，得到纹理特征向量TK；6.综合主颜色特征向量和纹 理特征向量，得到表达图像检索特征的综合向量Key＝[K,TK]；7.以拟检索 图像的图像检索特征为索引，与图像库中的图像进行匹配检索。