XM-860双子叶植物茎模型   XM-860双子叶植物茎模型取材于向日葵，示双子叶植物的组织构造，横切面示角质层、表皮、木栓层、韧皮部、形成层和木质部以及髓的组织构造；径向切面示角质层、表皮，表皮下排列着的木栓层，木栓层组织的里边为角部加厚的厚角组织。 尺寸：放大，51x45x34cm 材质：PVC材料

本发明公开了一种具有立体视觉显示的医学影像工作站，所述 医学影像工作站包括计算机主机、3D 显示屏、输入设备和软件系统； 软件系统包括一般医学影像工作站所具备的软件功能模块，以及立体 视觉显示模块、3D 交互模块、2D 显示与立体视觉显示联动模块；立 体视觉显示模块用于实现含景深信息的立体视觉显示；3D 交互模块用 于从输入设备接收用户输入的含景深信息的操作指令，并在 3D 显示屏 上实时、同步显示出操作结果；2D 显示与立体视觉显示联动模块用于 实现 2D 显示屏和 3D 显示屏联动，或 2D 显示和立体视觉显示之间切 换。本发明可以弥补现有的医学影像工作站在立体视觉显示、3D 交互、 2D 显示与立体视觉显示联动方面的不足，从而提高医生的观测效果和 工作效率。

一种基于矢量数据的 SAR 影像道路损毁信息提取方法，根据灾后的 SAR 影像的范围，获取对应区 域的矢量数据;将矢量数据投影到 SAR 影像的坐标系之后，将矢量数据配准到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路损毁区，包括利用道路检测算子进行线检测，将道路宽度信息与道路矢量数据进行形状 水平集分割，融合得到疑似道路损毁区;建立贝叶斯网络模型对疑似道路损毁区进行进一步判断，提取 出道路损毁信息。本发明利用矢量数据作为先验信息，辅助 SAR 影像道路变化检测，检测率高;提出 的线检测与形状水平集相结合的方法能够很好的提取断裂区，漏检率低;建立的贝叶斯网络模型能够有 效的剔除干扰信息，减少道路损毁提取的虚警。

本发明提出了一种医学影像计算机辅助分析方法，包括以下步骤：通过红外光源和红外热成像仪对医学影像进行一次扫描，对一次扫描图像的体数据进行图像分裂操作，得到一次图像数据；通过可见光光源和感光元件对所述医学影像进行二次扫描；对二次扫描图像的体数据进行所述图像分裂操作，得到二次图像数据；将所述一次图像数据和二次图像数据绑定，与病理数据库中已有的病理样本相比对，比对过程具体为一次图像数据互相比对，二次图像数据互相比对。

等效负折射率平板透镜又称 DCT-plate，该技术通过光场重构原理，将发散的光线在空中重新汇聚，从而形成不需要介质承载的实像。根据场景需要，可设置不同的影像呈现角度，结合体感互动装置实现人与实像的直接交互。该技术现处于世界领先地位！ 

本发明公开了一种遥感影像圆形油罐自动检测方法，首先，对遥感影像进行 MHC 视觉显著变换得 到视觉显著图，再经过数学形态学增强，得到增强视觉显著图，利用 hough 变换在增强视觉显著图上圆 检测，得到疑似油罐区域；然后，对遥感影像进行 turbopixels 过分割，根据特征合并分割块，根据似圆 特征，得到疑似油罐区域；最后，结合由 hough 检测结果和似圆特征检测结果，利用油罐圆心与半径关 系和多特征进行 SVM 分类，过滤掉同心圆和非油

一、所属领域 人工智能，精密自动化，生物分析与检测，环境微生物检测，工业微生物检测，细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大，且检测主观性强，标准难以统一，计数和检测结果不准确；在对环境的微生物监测中，人工方法只能做到抽样检测，无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们（如GE，安捷伦，赛默飞等）开始推出图像识别技术的微生物检测设备，其结果来自直观影像，分辨率高，操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下，只能进行计数，如果要完成相关定性分析，需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像（如酵母菌，大肠杆菌）。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米，对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题，对微生物进行定性分析的准确率低，无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点，根据显微扫描设备的结构，将全景化视域重构技术和微米级电机结合，解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题，在保证1000倍放大的基础上，获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围；再通过自动化图像采集和拼接，得到完整的微生物图像；然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势，小样本高精度动态完成微生物的类型识别，计数，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比，本项目技术优势主要体现在： 1）独创的微生物影像全景化视域重构技术，实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角； 2） 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题； 3） 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制，提高设备功能通用性； 4）计数准确率超过人工计数，准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级； 5）第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比，主要性能优势和技术优势如下： 在食品行业，本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种，针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据，优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划： 1）基于全景化视域重构技术，构建第一代检测仪器，首先进入门槛最低的食品微生物检测市场，对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备； 2） 利用已有技术积累，进入环境微生物检测和高校实验室市场； 3）最后以食品和环境检测市场为根据地，进入门槛最高的生物医药检测市场，提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1）寻求500-800万元天使投资； 2）寻找高校研究所，食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴； 3）寻找生物医药，医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队： 1）周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员，项目负责人，在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果，在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文，申请或获得多项国家发明专利。 2）黄权伟 清华大学计算机系硕士，负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3）梁志伟 清华大学计算机系硕士，负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果编号：20230055

产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统（Windows平板触控款叶面积仪）1用途：用于植物叶面积分析等2系统组成：由Windows系统的平板电脑、移动电源辅助背光源板及分析软件组成。3 技术指标配Windows平板电脑（≥10.1”/4G内存/64G固态硬盘/500万像素拍照/支持WIFI无线网络）、10000mAH的12V移动电源辅助背光源板，可野外背光照明3小时。可拍照与分析一键化操作，同时分析多片叶的叶面积、周长、长宽比、长、宽；以及单叶的叶孔洞、形状系数、锯齿数、叶柄长宽等参数，并标记叶片边缘以便核对正确性。最大测量面积为A4幅面，自动标定和自动图像校正。还可自动测定非相碰的稻谷、小麦、瓜子等普通种子的各粒粒长、粒宽、投影粒面积。可分析小至1mm2的叶片，分析误差＜0.5%、测量中的分析时间＜2秒，自动独立标记各叶片并可保存图，分析结果可输出至Excel表。可大批量全自动分析。选配：自动对焦800万像素多关节的大景深彩色拍摄仪

浙江大学小动物活体实时成像仪竞争性磋商