本发明公开了一种基于Mamba架构的遥感图像分割方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，其中方法包括：获取船舶遥感图像并进行预处理得到优化图像集；基于优化图像集对分割模型训练得到训练好的分割模型；获取待处理图像依次输入至训练好的分割模型中的分区层和第一卷积单元得到第一特征序列；第一特征序列输入至下采样单元得到第二特征序列和第三特征序列；第三特征序列输入至瓶颈单元得到第四特征序列；第二特征序列、第三特征序列和第四特征序列输入至上采样单元得到第五特征序列；第一特征序列和第五特征序列输入至第二卷积单元处理并进行线性投影得到船舶分割结果。提高了在复杂图像中小目标船舶的分割提取精度。

本发明公开了一种基于光谱特征重构的高光谱图像分类方法，属于高光谱图像处理技术领域，包括S1、采集原始高光谱图像块；S2、构建光谱空间特征重构可逆融合网络，包括FIR、SSIF、SP和TE；S3、将输入FIR，生成重构特征；S4、将重构特征输入SSIF，生成增强特征；S5、将增强特征输入SP，生成语义标记序列；S6、将语义标记序列输入TE，生成；本发明提供的一种基于光谱特征重构的高光谱图像分类方法，实现了困难样本特征的无损传递、增强了混合像元的区分性特征表达以及提升少样本类别的分类均衡性。

产品详细介绍1、用途：用于植物根系分析、叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析等2、系统组成：成像装置、分析软件和电脑（电脑另配）。3、技术指标：配光学分辨率9600×4800dpi、A4加长的双光源彩色扫描仪。扫描叶面积、根系的反射稿为A4加长幅面（35.6 cm×21.6 cm），透扫幅面为30 cm×20 cm，最小像素尺寸0.0053mm ×0.0026 mm。配自动对焦的800万像素彩色成像高拍仪；带移动电源的背光源板可野外辅助照明3小时。该野外成像背景板最大测量面积A4幅面，具有自动图像校正与标定特性。可一键化拍照测量野外活体叶面积。可全自动地大批量分析计算叶面积，并以叶片目标边缘标记来核对其正确性。可同时分析多张叶片面积，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。可同时分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积（含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积）、可测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”，分析叶片叶色(具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性)、作物冠层分析。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。可分析测量：1)根总长；2)根平均直径；3)根总面积；4)根总体积；5)根尖计数；6)分叉计数；7)交叠计数；8)根直径等级分布参数；9)根尖段长分布，10）可不等间距地自定义分段直径，自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等，及其分布参数；11）能进行根系的颜色分析，确定出根系存活数量，输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。12）能进行根系的拓扑分析，自动确定根的连接数、关系角等，还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等，可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数（分档数、档直径范围任意可改，可不等间距地自定义），并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正，修正操作能回退，以快速获得100%正确的结果。13）能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比，以客观确定根瘤菌体贡献量。14）大批量的全自动根系分析，对各分析结果图可编辑修正。各分析图像、分布图、结果数据可保存，分析结果输出至Excel表，可输出分析标记图。还可用A4幅面的灯板来拍照分析根系。15）能做根系生物量分布的大批量自动化估算。16）能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。17）能自动测量各种粒的芒长。18）能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。选配电脑推荐：品牌电脑（酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡，5个以上USB2.0口，运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版）

产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统（叶分析独立版）1、用途：用于植物叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析等2、系统组成：扫描和拍照成像装置、分析软件和电脑（电脑另配）。3、主要性能指标：配光学分辨率4800×4800 dpi的EPSON V39彩色扫描仪（加带450*300mm背光板）、自动对焦的大景深800万像素拍摄仪、移动电源辅助背光源板（外框大小400*300mm）可野外背光照明3小时。最大测量面积为A4幅面，有自动标定和自动图像校正特性。可对拍照野外活体叶面积进行一键测量。可同时分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积（含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积）、分析叶片叶色（具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性）、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”，以及分析作物冠层。叶面积等参数可大批量全自动分析，并标记叶片边缘以便核对正确性。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，自动独立标记的各叶片图可保存，分析结果可输出至Excel表。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。选配电脑：笔记本电脑（酷睿i5 CPU/ 8G内存//1G显存/500G硬盘/无线网卡）。

产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统（全能型版）1、用途：用于植物年轮分析、根系分析、叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析、瓜果剖切面分析等2、系统组成：成像装置、分析软件和电脑（电脑另配）3、主要技术指标：1）配光学分辨率4800×9600、A4加长的双光源彩色扫描仪。扫描年轮、叶面积、根系的反射稿为A4加长幅面（35.6 cm×21.6 cm），正片为30 cm×20 cm，最小像素尺寸0.0053mm ×0.0026 mm；800万像素拍摄仪、带移动电源的辅助背光源板可野外辅助照明3小时。该野外成像背景板最大测量面积A4幅面，具有自动图像校正与自动测量标定特性，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。2）植物年轮测量分析：可自动判读年轮数、各年轮平均宽度、早材及晚材宽度、各年轮切向角度和面积。可自动划分出年轮边界、早材边界、晚材边界，以及识别出很窄的树轮，可交互删除伪年轮、插入断年轮，可自动生成分析年表。具有【精细】分析选项，可自动分析出≤0.2mm宽度的年轮，分析获得的测量数据具备进一步做交叉定年、数据分析处理能力。可计算树盘总面积，分析木材的边材面积。3）可一键化拍照测量野外活体叶面积。可全自动地大批量分析计算叶面积，并以叶片目标边缘标记来核对其正确性。可同时分析多张叶片面积，及可分析小至1mm2的叶片，叶面积分析误差＜0.5%、分析测量时间＜2秒。可分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积（含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积）、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”，分析叶片叶色（具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性）、可分析作物冠层。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。4）植物根系测量分析：（1）根总长、根平均直径、根总面积、根总体积、根尖计数、分叉计数、交叠计数、根直径等级分布参数、根尖段长分布，（2）可不等间距地自定义分段直径，自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等，及其分布参数；能进行根系的颜色分析，确定出根系存活数量，输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。（3）能进行根系的拓扑分析，自动确定根的连接数、关系角等，还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等，可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数（分档数、档直径范围任意可改，可不等间距地自定义），并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正，修正操作能回退，以快速获得100%正确的结果。（4）能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比，以客观确定根瘤菌体贡献量。（5）大批量的全自动根系分析，对各分析结果图可编辑修正。还可用A4幅面的灯板来拍照分析根系。（6）能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。能自动测量各种粒的芒长。（7）能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。（8）能做根系生物量分布的大批量自动化估算。4）瓜果剖面各部位分析：可测西瓜的：纵径、横径、果形指数、总面积、皮厚、空心面积、瓤色分档分析、外周长；可测哈密瓜等甜瓜的：纵径、横径、果形指数、截面积、肉厚、外周长、瓤色分档分析、种腔（纵径、横径、面积）；可测苹果、梨等的：纵径、横径、果形指数、总面积、核心面积、肉色分档分析、外周长；可测柑橘类水果的：纵径、横径、果形指数、总面积、皮厚、肉色分档分析、外周长。5）各分析图像、分布图、结果数据可保存，分析结果输出至Excel表，可输出分析标记图。选配品牌电脑：品牌电脑（酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡，5个以上USB2.0口，运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版）

产品详细介绍 【外置图像采集卡产品简介】 MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡是便携的外挂式USB彩色/黑白图像采集盒，这种轻便的盒子可通过USB2.0总线和主机连接,与便携式或台式计算机配合，形成各种类型的移动式图像处理工作站，特别适用于野外、活动场所、和工作环境狭小的场合。  MV-U2000外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡软硬件更新升级，新的图像采集盒采用10BIT A/D转换芯片,图像更清晰,色彩更丰富艳丽，实时性更强,采样频率更高,配套的SDK开发包软件功能更强大,是外置的图像采集处理的理想选择，欢迎咨询。　　MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡特别适于:笔记本图像采集处理、高精度高速图像采集处理  医学图像采集、显微成像、工业检测、野外图像采集存储、野外监控录像系统 便携移动图像采集处理、移动智能交通、移动电子警察、移动车辆稽查系统 【USB图像采集卡数据流向】　　MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡是模拟图像数据由摄像头采集后，经视频编码芯片处理，转化成数字图像，传给可编程逻辑器件FPGA；FPGA接收到数字图像数据后，送RAM缓存，然后从RAM中取出数据，传给USB 2.0控制芯片，该芯片利用USB 2.0接口将数据最终传给计算机实时显示并存储。【工业图像采集卡技术特点与指标】　　●MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡接收标准的视频信号，彩色和黑白图像采集。　　●实现多路视频信号的实时切换/扫描、同时采集处理。　　●采样位数:黑白方式9Bit，彩色方式RGB15、16、24和32Bit。　　●MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡水平解像度:可达电视线480以上。　　●一路复合或Y/C视频输入可选,亮度、对比度、饱和度软件可调。　　●图象显示采集分辩率:720X576，具有开窗功能，缩小功能。　　●MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡采集和传送的图像数据格式:彩色:YUV422、RGB888、RGB8888。黑白:GRAY8。　　●USB2.0时的图像传速度:至内存:25帧（YUV422）至显存:25帧（RGB888）。　　●本图像采集卡严格执行场同步，保证不丢帧；且每一帧图像均完整，正确，图像不抖动。　　●界面及操作:界面友好，操作简单，即插即用，系统自动完成所有的环境设置。【开发工具】 　　● MV-U2000 外置图像采集卡 USB图像采集卡 工业图像采集卡操作系统支持：Windows 2000、XP、Vista。　　● SDK支持：VC、VB、Delphi。提供演示程序及演示程序源代码！　　● 驱动支持：WDM、VFW、DirectX、OpenCV、Twain、Matlab、LabView、Halcon、MIL。 　　　　  （产品可大量为客户提供裸板或定制，为OEM、系统集成商所配套，提供优惠的价格优良的服务）【典型应用】　　广泛应用于便携、野外图像采集，移动电子警察、公路收费、工业检测、医学影像、仪器仪表、生物识别、多媒体监控，机器视觉等领域。

Pandar128 图像级超高分辨率高性能激光雷达

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。

声子极化激元是极性材料中晶格振动与光场之间的强耦合，有望应用在低损耗纳米光学元器件中。相关的理论研究由黄昆先生于上世纪五十年代提出，目前已经较为成熟。但是实验测量表面声子极化激元直到近年才有较大的进展，主要是因为表面声子极化激元的测量同时需要高的空间分辨率和能量分辨率。目前测量表面声子极化激元的主要方法为近场光学方法（s-SNOM），该方法可以在中红外和太赫兹区间对声子极化激元进行很好的探测。但在远红外区间，由于目前缺少合适的远红外激光光源和探测器，相关材料体系的表面声子极化激元的研究受到很大限制。 近日，北京大学物理学院2016级本科生亓瑞时和王任飞利用扫描透射电子显微镜的电子能量损失谱，对ZnO纳米结构中的远红外表面声子极化激元进行了细致的探测。通过在纳米尺度上测量纳米线、纳米片不同空间位置的电子能量损失，探究了表面声子极化激元的性质，得到了表面声子极化激元的色散关系，并研究了其尺寸效应、几何效应等。图1. 左：利用电子束激发和探测纳米线表面声子极化激元。右：测量得到的色散关系。 利用电子显微镜中的电子束来激发和探测声子极化激元具有很多的优点，包括（1）电子显微镜方法具有亚埃的空间分辨率；（2）电子激发具有更高的效率（电子与材料相互作用的散射截面更大）；（3）电子能激发一些非光学活性的模式；（4）电子能量损失谱能得到高q（波矢）值下的信息；（5）电子能量损失谱具有很宽的激发、测量窗口，原则上可以测量从meV量级的振动谱信号至keV量级的芯电子激发谱信号。因此，电子能量损失谱有望极大地推动包括表面声子极化激元在内的相关实验研究。 该工作于2019年7月19日在线发表于学术期刊Nano Letters（DOI:10.1021/acs.nanolett.9b01350），第一作者为北京大学物理学院2016级本科生亓瑞时、王任飞，指导老师为量子材料科学中心和电子显微镜实验室的高鹏研究员。该项研究得到国家自然科学基金、国家重点研发计划、量子物质科学协同创新中心等基金的支持。 论文链接：https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.nanolett.9b01350