本发明公开了一种利用多光谱图像分类进行典型地物参考图制备的方法，从多光谱图像提取出感兴趣类作为地标，并制备出包含所述地标的参考图，以用于目标的间接定位识别，该方法具体包括：从多光谱图像中选择感兴趣类，提取其光谱-空间纹理特征，根据提取的光谱-空间纹理特征对多光谱图像进行分类；在分类基础上，提取完整的感兴趣类，并依据地标选取准则选择用作地标的感兴趣类；根据地标材质类型，利用红外辐射公式计算出地标在大气参数条件下的红外

本发明公开了一种基于支持向量机的白细胞图像精确分割方法与系统，所述方法包括：细胞核初始定位与分割，粗略膨胀获得细胞大致区域标记图，利用颜色特征和支持向量机分类器进行细胞精确分割。本发明所述方法，一方面根据人类视觉显著性注意机制，模拟人眼对图像边缘变化的敏感性，提出利用边缘颜色点对聚类，实现细胞核区域准确快速分割；另一方面，本发明采用的支持向量机分类器具有良好的稳定性与抗干扰性，同时本发明充分利用颜色信息及像素点

本发明公开了一种 X 射线血管造影图像中多运动参数的分离估计方法、首先根据所述的造影图像序列确定心脏运动信号周期以及平移运动变化帧的序列，然后通过对所述的造影图像序列中的血管结构特征点跟踪得到点的运动序列。再通过多变量参数寻优以及傅里叶频域滤波对所述的运动序列进行处理，根据所述的平移运动变化帧的序列，心脏运动信号的周期，呼吸运动信号周期的范围和高频运动信号周期的范围，可以分离出最佳的平移运动曲线、心脏运动曲线、呼吸

本发明公开了一种基于多边形广义霍夫变换的图像匹配方法， 该方法包括:(1)离线阶段:(1.1)对模板图像进行边缘提取和多边形拟 合;(1.2)利用局部三角特征以及顶点与模板图像参考点的矢量关系， 构建 R-Table 表;(2)在线阶段:(2.1)对目标图像进行边缘提取和多边 形拟合;(2.2)对目标图像进行投票，票数最高的位置点作为与模板图 像上的参考点对应的匹配点，以确定模板图像的多边形的顶点与目标 图像的多边形的顶点的对应关系，同时确定模板图像与目标图像之间 发生平移、旋转

本发明提供基于丰度显著性分析的高光谱图像解混方法及系统，包括建立待处理的高光谱遥感图像 的端元光谱库；用基于稀疏回归的混合像元分解方法对每个像元进行初步混合像元分解并按照丰度值的 大小降序排列，对排序后的丰度序列进行显著性分析，得到显著性丰度的临界值，然后根据预设的显著 性丰度阈值进行判断组成该像元的稀疏表示端元子集；最后采用丰度约束的最小二乘法再次进行混合像 元分解，将结果作为最终的混合像元分解结果。本发明可以得到更为稀疏和准确的像元表示端元

本发明公开了一种对地面建筑群遥感图像频谱特性约束的去噪方法和系统，其特征在于，包括：从地面建筑群遥感图像库中获取地面建筑群目标参考图像，对该参考图像进行傅里叶变换得到幅频谱，对其幅频谱结果进行阈值分割、腐蚀、和膨胀操作，以获取地面建筑群目标频谱二值模板，高速飞行器飞行获取地面建筑群目标实时图像，对该实时图像进行傅里叶变换得到频谱，利用获取的地面建筑群目标频谱二值模板对实时图像的频谱进行频域滤波处理，再进行傅里叶逆

本发明公开了一种复杂背景环境中的风力机叶片表面图像提取方法，其包括如下步骤：(1)在风力机每个叶片的迎风面处分别设置方形黑白格标记图，粘贴的位置为平面且与叶片迎风面平行，进而利用标记图的姿态代替叶片姿态；(2)利用摄像头对风力机运行图像进行采集，并将采集到的图像实时传输至工控机中；(3)对摄像头采集到的图像信息进行图像处理以获得叶片表面图像，并根据叶片上的标记图获得风力机叶片信息。本发明可实现对野外环境中运行风力机叶片图像的提取，简化了分析处理过程、加快了分析速度。

制备隐藏二维码图像全息防伪标签的方法及其识别装置，属于防伪标签制备及识别领域，解决现有裸露二维码图像防伪力度不高的问题。本发明的方法，依次得到数据符号密文、生成二维码图像、得到傅里叶变换频谱图、绘制信息调制条纹图像、形成方形缩微条纹图像、将多个方形缩微条纹图像排列成组合图案、将组合图案制成浮雕图案母板，最后将浮雕图案母板复制到标签材料上。本发明的识别装置，包括激光光源、全反镜、标签平台、毛玻璃片、图像传感器、信号采集模块、识别模块、显示屏及语音播报器。本发明将隐藏有经信息加密的二维码衍射光栅条纹制作在全息防伪标签上，识别需经特殊处理，同时信息经过加密，将大大提高防伪性能。 

一、所属类别 基础、教学科研类实验设备类；实习实训设备及配套等。 二、相关专利技术 CN202010106007.7    履带车底盘、全地形履带车及全地形行走方法 CN202011613628.0    机器人运动控制方法、装置、控制器及存储介质 CN202111261356.7    双足机器人的运动轨迹规划方法、装置、设备及介质 CN202110232263.5    开关机的控制电路及方法 CN202110232355.3    机器人动作模仿方法、装置、设备及存储介质 CN202011501534.4    一种舵机的补偿控制方法及舵机补偿电路 CN202110574796.1    机器人的偏差信息确定方法、装置、处理设备及介质 CN202011644180.9    机器人抗扰动控制方法、装置、电子设备及存储介质 CN202110311455.5    双足机器人控制方法、装置以及双足机器人 CN202011611800.9    质心轨迹的获取方法、装置、机器人及存储介质 三、基本情况 （一）应用对象 应用于机械类、自动化类、电子信息类、计算机类等相关专业人才培养，适用场景包括实验实训、教学科研及竞赛等，方案以人才培养为目标和课程建设为核心，基于机器人载体，提升人工智能与机器人技术教学科研水平。 （二）核心优势 核心产品为双足人形机器人，该系列机器人获得“小型双足人形机器人步态算法”创新纪录，“高韧性强扭矩复合材料舵机”打破国外技术封锁，核心零部件实现国产化。 其中Aelos小型双足机器人载STM32、Raspberry Pi-4B双运算系统，支持二次深度开发，支持多语言开发环境，满足高校对于编程开发、人工智能应用学习等需求，助力高校在机器人系统结构、步态规划、运动控制、算法开发、场景应用等方面的实践学习。 Aelos小型双足机器人 Roban中型双足机器人基于ROS应用平台，搭载深度摄像头，嵌入V-SLAM视觉算法，可以通过导航技术进行建图，实现自主路径规划和步态规划，涉及运动控制、计算机视觉、图像处理、运动规划等多领域课程，能够较好地满足相关专业实验实训、研究开发、参加竞赛等需求。 Roban中型双足机器人 （三）商业模式 公司与高校在复合型人才培养、专业建设、课程建设、科研合作、师资培训、实训室搭建等方面开展深入合作，相关产品被用于各类学校的实际教学、实践、实训。推广路径通过各类研讨会、展会、大赛和专业渠道商进行拓展。 四、推广情况 （一）应用案例 1.清华大学 与清华大学电子系合作共建《智能机器人设计实践》专业限选课，基于人形机器人载体，学习机器人结构原理，图像识别，路径规划，AI芯片等内容。合作入选中国高等教育学会“校企合作双百计划”典型案例。 2.哈尔滨工业大学 与哈工大开展人才联合培养全面合作，双方在开发校企联合课程、共建联合实验室、共建校外实习实践基地、共同筹办BOTEC智能机器人技术挑战赛等方面进行合作，并入选中国高等教育学会“校企合作双百计划”典型案例。 3.南方科技大学 与南科大机器人研究院共建的机器人联合研究中心，在机器人关键核心技术攻关、专业课程建设、人才联合培养等领域开展合作。双方共建的基地被广东省教育厅认定为广东省联合培养研究生示范基地。 （二）应用成效 解决了高校人工智能机器人方向的实验实训、教学科研、参加竞赛等需求，有助于打造高水平、专业化的实践科研条件。年均支撑高校开展教学科研项目不少于1项，科技竞赛不少于2项，协助申报产学合作协同育人项目等。 （三）推广计划 高校新增人工智能等新专业成为热门，传统工科专业也面临课程改革要求，因此，通过开展智能机器人设备的应用与实践，推动相关专业人才的培养与发展，已是大势所趋。推广模式包括课程案例展示、以赛促教、举办研讨会等。