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

本发明提供一种核安全壳高分辨率影像采集系统，包括移动平台、采集平台和控制中心，所述移动 平台包括框架，用于控制采集平台竖直位置并担负配重的电机总成，用于控制采集平台距离安全壳壳壁 距离的推拉杆装置，安装于框架底部用于控制采集平台及移动平台水平位置的轨道轮，控制箱，无线网 桥，以及用于采集平台上下移动限制控制的轨道绳；所述采集平台包括框架，固定在框架两侧用于沿着 安全壳壁采集照片的相机，固定在框架中间位置的集控箱，固定在框架上沿的光控照明灯，以及

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

拉普拉斯域光学乳腺影像系统（LD－DOT）是一种基于漫反射光成像原理的功能成像手段。有别于基于形态学进行诊断的传统医学成像手段，它利用不同病变的乳腺组织对光的漫反射程度的不同，通过得到双乳全局血管微循环特征参数的定量分布来诊断组织病理属性（正常/良性/恶性）以及分布范围，探测深度可达6厘米以上，扫描过程安全快速，结果直接客观，是一种经济高效的诊断乳腺病变的无创方法。

“智教”学生工作一体化服务平台通过其高效协同的后台分类处置能力，把高校学工事项进行整合和业务流程的约简化处理，包括迎新、学工管理、宿舍服务、报修服务、奖学金管理、勤工助学、学生返校、请销假等，运用大数据打通“最后一公里”，将线下的业务操作剥离开实体大厅转化为线上业务，实现高校学生管理工作的无纸化办公，让学生真正实现“最多跑一次”。 整合学生信息管理、奖助学金评定、日常事务审批（如请假、社团活动申请）等多项工作流程，实现自动化流转。以往奖助学金评定需人工收集资料、多部门线下传递审核，周期长达数月。借助平台，学生在线提交申请，系统自动抓取学业成绩、家庭经济状况等数据，各部门线上协同审核，评定周期缩短至，大幅提升工作效率。同时，流程节点清晰可查，每个环节的处理时间、负责人明确，方便监督与管理。 为学生打造一站式服务平台，学生无需在多个系统或部门间切换奔波。无论是查询考试成绩、办理学籍证明，还是申请校园活动场地，均可在平台上一站式完成。 将分散在学校各部门（教务处、学工处、财务处等）的学生数据统一汇聚至平台，建立学生综合数据库。通过数据清洗、整合与标准化处理，确保数据的准确性与完整性。学校管理人员可在平台上快速查询、分析学生各类数据，如通过分析学生成绩波动与考勤数据，提前发现学业困难学生，为制定针对性帮扶措施提供数据支撑，使数据利用效率提升数倍，消除数据孤岛。

高校“一站式”学生社区不仅是学生学习、休息的生活场域，也是高校加强基层党建的重要载体、构建“三全育人”格局、推进“五育并举”的内在要求，是创新育人途径的有益尝试和践行“一线规则”的有力抓手，构建高质量“一站式”学生社区教育管理服务体系。 立足新时代新形势新任务新要求，聚焦教育发展规律、思想政治工作规律和学生成长成才规律，将推进体制机制改革作为突破口，将提高大学生思想政治教育实效性、推进学生德智体美劳全面发展作为着力点，“秉持尊重差异、包容多样的态度，在多元中立主导，在多样中谋共识，在多变中定方向”，以看齐思维凝聚党建引领思想共识、以平台思维构建教育管理特色模式、以系统思维发挥“五育并举”综合效能、以共治思维打造团结有力育人队伍、以服务思维优化线上线下集成设施，以协同思维释放校内校外育人动能，从而依托“一站式”学生社区综合服务平台形成共创共建、共享共融、共进共赢的新型师生成长共同体，加速推动形成全员全过程全方位育人格局。 智教一站式学生社区综合服务平台包含一站式办理学籍证明、接诉即办、宿舍相关事务、军训活动、活动室预约等，减少奔波于不同部门的时间与精力消耗，在线提交申请、上传材料，并实时查询办理进度。

本发明兼顾地学空间统计学和模式识别理论方法，基于统计方法提出分割前最优尺度分割参数自动选择及分割后的尺度效应评价及尺度分割参数的优化调整，提高了面向对象遥感影像信息提取和分析的精度、效率和自动化程度。

一种彩色数字影像色度校正方法及系统，包括构建典型色彩样本光谱反射率数据集，在源光源条件 下计算数据集中各色彩样本色度信息并以主波长及色纯度为依据进行样本分组，求解目的光源条件下每 组子集中各样本的色度信息；分别以源及目标光源条件下各分组样本子集色度信息为输入输出端，拟合 构建神经网络；针对源光源下任一色度信息，通过分组判别方法确定对应神经网络，并依此预测其对应 目标光源下色度信息。本发明可保证彩色影像色度信息在不同光照条件下映射的准确性，且实施

本发明公开了一种基于地形改正的卫星影像虚假地形感知现象改正方法，从改变光照方向的角度出 发，引入地形改正中的 C 校正模型，通过建立原始影像与虚假地形感知现象改正后影像经过地形改正后 的辐射关系，获得虚假地形感知现象改正前后影像辐射值的对应关系，进而推导出改正后影像灰度值。 本发明方法能够在改正虚假地形感知现象的同时，较好地保持原始影像的空间细节及光谱特性，可显著 提高影像解译准确度。

一种先验地理信息辅助下的光学遥感影像舰船检测方法，包括建立港口和海岸线相关的先验地理信 息库，得到纠正后的待检测遥感影像；进行区域分割提取边界线，根据海岸线矢量库获取海岸线矢量， 进行海岸线变化检测；海陆分离得到海面区域和靠岸区域；针对海面区域，先基于多视觉显著性进行舰 船疑似目标检测，再基于多特征的机器学习方法在舰船疑似目标中检测舰船；针对靠岸区域，进行全局 显著性检测得到初始的疑似区域，再根据形态信息进行图像分割获取最终的疑似区域，之后利用