以当今主流放疗和影像设备为仿真对象，以 3D 场景仿真医院放疗和影像科室的工作实景及流程，将放疗和医学影像专业与信息化技术有机融合，将教学能动性发挥到最大。系统包括学习模式和考核模式，操作者可以通过鼠标的点击操作，在三维模拟的医院检查环境下进行360°漫游，在整体上对相关检查设备有所认识，每种设备检查技术涵盖实训步骤不少于30步，包含设备开机检查、开机、准备、登记、患者准备、去除异物、摆位、调整设备位置、设置参数、后处理、打印等全过程仿真操作及各仿真过程中知识点学习及考核，软件为B/S架构，不限节点。

本发明公开了一种基于无人艇应用的水面目标快速检测方法，属于数字图像处理和控制系统交叉技术领域。本发明通过目标性分析得到目标候选区域，由于候选区域中会存在一定虚警，因此利用显著性分析得到显著区域，并将目标性与显著性相结合，剔除虚警，得到目标准确位置

目前国内外企业只能生产执行特定任务的专用无人船，应用范围窄，难于加载日益增长的智能级别的任务，不利于用户的集成开发应用。针对这一市场需求，本产品定位于研发通用型的无人智能航行器，基于实时仿真测控平台，面向感知数据融合模型解算框架，支撑复杂智能任务算法研究，支持Matlab/Simulink实时仿真测控引擎，满足高端研发环节需求。采用开放式接口，响应终端用户的定制化需求，用户可以根据自行调整配置、加载任务系统，部署到实际环境在线调试，极大提高了工作效率，缩短了研发周期。

本发明属于无人艇领域，并公开了一种基于云网络的无人艇监控系统，包括本地监控站、云端服务器和云终端监控站，所述本地监控站包括本地通信单元、本地显示单元和本地控制单元，所述云端服务器包括云端接收单元、云端存储单元和云端发送单元，所述云终端监控站包括终端通信单元、终端显示单元和终端控制单元。本发明能够实现无人艇本地监视与控制、数据信息云存储与云共享、远程云终端监视与控制等功能，可通过无人艇航行状态数据、环境数据和控制命令的云存储与云共享实现远程云终端与无人艇的信息交互。

（一）项目背景 人工智能技术快速发展，“无人车”“无人船”“无人机”等大量无人装备应运而生并运用于实战。无人装备具有“空间多维、全天候、非对称、非接触、非线性”等作战运用特点，改变了战争构成要素、作战观念、组织形态和保障模式，颠覆了行业模式，重新定义了人们的生活方式。无人装备对未来社会影响和改变必将是整体性和革命性的，存在着无限的发展和应用空间。 智慧化，是无人装备发展的必然趋势。实时感知、动态组网、自主控制、智能决策、自我学习等是未来智慧无人装备必须具备的能力，而这一切能力的赋予，离不开支持智能应用的高级综合电子及基础软件的支持。无人装备中计算系统的性能、可靠性、智能化、交互性等能力的高低是决定或制约无人装备智慧化水平的重要因素，因此，必须围绕未来无人装备的发展趋势与需求，研究满足要求的国产智能计算系统，为无人装备提供智能算力支撑。 （二）项目简介 针对未来无人装备对高性能、高可靠、智能计算能力的需要。研究了基于国产处理器、加速器和基础软件的智能计算系统，重点突破了国产器件系统安全认证、高性能、高可靠综合电子架构、异构资源统一开发环境、异构资源自适应管理、系统多级容错重构、面向领域的轻量化网络模型设计、智能应用容器化开发部署等关键技术。研制了出满足无人装备智能应用的高可靠、高性能、高可用、高安全、标准接口的国产计算系统原理样机，并通过航天领域场景验证测试。 （三）关键技术 如下图所示，围绕无人装备智能应用，需要分别从高性能、高可靠硬件构成、高效平台管理、高可用应用接入和高效算法设计开发等方面分别展开研究。平台硬件层主要包括系统硬件身份认证技术、异构硬件资源统一组件服务技术，解决系统级硬件身份认证和异构资源统一表征和管理问题，为高安全、高性能异构计算奠定技术基础；平台管理层主要包括可重构计算架构、任务资源自组织协同与动态自演化策略、面向节点协同的动态集群构建、系统多级容错模型、多目标多约束下的任务资源最优匹配算法，为无人装备智能应用提供高性能、高可靠的计算平台；高可用应用接入主要包括异构资源统一开发环境构建、系统感知的智能编译优化以及自动代码生成等内容，支撑系统综合调试，满足系统高可用要求；高效算法设计主要包括面向领域的智能应用开发流程设计、基于硬件感知的神经网络自动设计及联合压缩等技术。

本系统基于北京航空航天大学模式识别与人工智能实验室的多模情感识别与情感表达融合技术，开发了基于3D仿生代理的多模情感人机交互系统。该系统具有情感感知与表达能力，能够通过采集用户的视音频信号，实时感知用户表情和语音中包含的六种基本情感信息（高兴、悲伤、惊讶、害怕、生气、嫌恶），识别准确率达到85%，并通过3D仿生代理生动的语音和肢体动作与用户进行自然和谐的对话交流。系统消耗资源少，适合移动平台；融合表情和语音进行决策级情感识别，识别率高；采用3D仿生代理，交互界面生动自然。该系统及相应情感感知技术可应用于新一代情感人机交互界面。本成果已获得授权发明专利2项，受理发明专利15项，申请国际发明专利2项。授权发明专利如下：一种鲁棒的人脸表情识别方法，ZL200810223211.6；汉语语音情感信息的提取及建模方法，ZL200810104541.3。

本发明涉及一种基于遥感影像值多元参量定标模型的自适应成像方法,其步骤包括建立成像系统电子学参数与遥感图像的定量数学关系；获取遥感成像系统的位置和姿态参数,并计算成像区域获取成像区域地物覆盖类型、地物反射光谱以及成像区域上空大气和气溶胶参数,根据辐射传输方程计算该成像区域对应的入瞳辐亮度；对每一景遥感影像入瞳辐亮度进行排序得到最大入瞳辐亮度值,并通过成像系统调节成像参数使其不超过成像系统最大输出图像值,然后驱动成像设备获取遥感影像。

一种基于 LiDAR 点云辅助的立体影像密集匹配方法及系统，将投影获取立体像对重叠范围内的 LiDAR 点云并滤波处理；将滤波后的点云投影到核线立体像对上，确定后续密集匹配的视差范围；建立 金字塔，从金字塔顶层开始，采用三角网约束改造代价矩阵，进行 SGM 密集匹配，并进行左右一致性 检测，得到顶层最终的视差图；将金字塔当前层的视差图传递到下一层作为初始视差图，根据当前层的 视差图相应确定下一层的视差范围，将下一层作为新的当前层；基于新的当前层，同样处理得到当前层 最终的视差图，直到金字塔的底层，输出原始影像的视差图，根据视差图，得到立体像对的同名点，生 成密集匹配的点云。