武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS，相关技术理论《多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术及应用》2021年荣获测绘科技进步特等奖。 技术特色： (1) 首次提出基于人工智能技术的多模态卫星影像语义分割与几何处理融合新理论。创建了卫星影像跨域稳健语义分割技术，通过自适应增量优化提升深度分割网络模型的迁移性和普适性，保证多类型地物语义分割的时效性、容错性、稳定性和区域一致性。 (2) 通过语义分割结果全自动进行多源地理信息控制点粗差剔除，实现超大范围多模态影像精准几何处理；提出辐射不变特征变换算法进行多模态影像高可靠性匹配；单台机器2.5分钟可完成8000景卫星影像的并行区域网平差，大幅提高了自动化处理精度和效率。 (3) 突破了基于深度学习的多视遥感影像三维地形及大范围合成影像智能生成技术，采用物方半全局优化提升困难区域的密集匹配精度，并在语义分割结果的辅助下进行大范围遥感影像无缝镶嵌合成。 (4) 基于深度学习进行建筑物、道路、农作物等典型地物目标语义信息智能提取；基于多尺度语义分割网络融合经验知识实现建筑物矢量边缘精确提取；结合语义分割和多起点中心线追踪优化提取道路网拓扑矢量；基于3D卷积和注意力机制实现多类农作物精细分类及其时空特征智能提取。 (5) 构建了全新的多模态卫星遥感影像几何语义一体化智能处理技术体系，研制出我国首套自主产权的多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理软件系统MIPS，其数据处理效果和效率均有明显优势，显著提升了融合处理的精准度和智能化水平。 先进性 MIPS具备快速语义分割、语义辅助精准几何处理、三维地形提取与多影像时序合成、地物语义信息智能提取等特色功能。系统采用最新的卫星影像摄影测量处理、多源影像融合、语义信息提取的相关理论与方法，结合先进的计算机技术、CPU/GPU两级加速并行处理及深度学习技术，处理效果和效率均明显优于国内外同类软件。例如单机情况下19小时即可完成1551景2米分辨率卫星影像的全自动处理，包括云区检测、影像融合、影像匹配、区域网平差、正射影像纠正等全部处理流程。语义分割结果约束的立体卫星影像区域网平差自动化程度和精度均显著提升，例如在1:1万基础测绘产品DEM/DOM的辅助下，高分七号立体卫星影像的全自动处理高程精度从2.6米大幅提升至0.8米以内，镶嵌接边精度优于1像素。

本项目研究成果产生了极其突出的国际学术影响，发表SCI论文109篇，包括信息科学领域国际一流期刊IEEE Transactions论文53篇，其中，8篇代表性论文他引2091次，SCI他引共计875次。获IEEE电路与系统协会颁发的2011年度IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology最佳期刊论文奖，以及3项国际会议最佳论文奖。经四川省科技厅组织省内外专家进行成果鉴定，一致认为该项目的研究成果创新性强，“达到国际领先水平”。 相关技术成功应用于国家火星探测项目“萤火一号”。

经四川省科技厅组织省内外专家进行成果鉴定，一致认为该项目的研究成果创新性强，“达到国际领先水平”。 相关技术成功应用于国家火星探测项目“萤火一号”。

中试阶段/n该项目用于解决虚拟现实、3D 视觉系统等的人机交互环节中视觉内容的快速生成、高效渲染难题。围绕上述系统的内容生成，传统方法由于需要采用大量的图像像素信息进行三维空间信息判定、像素移位、后期补绘等工作，导致生成速率不高、渲染质量难以满足实际需求等问题。本专利能利用相对较少的像素信息即可完成传统方法所需的所有绘制参数，并能高效地实现虚拟视点内容的绘制过程，能满足高清图像分辨率条件下的实时虚拟视点绘制，满足实际

H.264/AVC是ISO/IEC和ITU-T共同成立的联合视频组(Joint Video Team，JVT)制定的标准，它比MPEG-2提高了大约50%的压缩率，具有优异的压缩性能。但随着计算机网络技术的发展和数字产品应用需求的多样化，对视频编码技术的研究不再仅仅局限于压缩性能的提高，而开始逐渐向网络适应性、用户交互性等方面转移。 由于空域、时域、质量、复杂度和分辨率的可扩展性，近年来，基于小波的编解码器受到越来越多的关注。它不仅特别适合于网络视频传输，而且满足视频监控中资料的存储、检索和分析等种种特殊需求。本课题正是以小波视频编码性能的提高和高度的可扩展性为目标，深入研究其中涉及的诸多关键技术，构建了一个性能优越的视频编解码器原型系统，其率失真性能超过H.264/AVC，具有高度的可扩展性，设计的视频编解码器的复杂度明显低于H.264/AVC。

由于在影视特效制作、服装布料的虚拟展示、艺术和工业设计等方面的广泛应用，纹理替换正逐渐成为计算机图形学、视觉与图像及视频处理等诸多领域的研究热点。 我校的研究首先提出了一种基于网格优化的图像纹理替换算法。进而在国际上第一次提出可行的视频纹理替换方法，首先自适应选取若干关键帧进行纹理替换，进而借助网格跟踪把关键帧效果传递到视频的剩余帧，提出了网格的时空优化方法解决替换效果的抖动问题，利用

我校该项技术，克服由于能见度仪昂贵、架设困难导致不能对团雾及其他灾害性天气进行准确的检测，提出了基于路侧摄像机的视频能见度检测办法，可以在雨、雾、雪及烟尘等天气条件下，进行对能见度距离的检测。其目前已在江苏宁常镇溧高速上应用，其精度对人眼和能见度仪的检测的误差均在+10%之内，符合国家及国际相关标准。本发明及其应用可以得出路段区域的能见分布，对低于标准的区域实行封路或减速行驶，对于能见度较高的路段采取一定得防御措施，保证交通的畅通，将极大缓解由于能见

运动功能评分的依据主要是客观指标（例如可测的物理量），因此通过计算机信息技术评估运动功能客观、准确且可行。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 我国现在已进入老年化社会，帕金森病、阿尔兹海默病等疾病的发生率明显上升，患者日益增多。而且，近年来帕金森病发病年龄逐渐降低。帕金森病是一种神经系统慢性变性疾病，用药量与患者的病情紧密挂钩。而病人的症状会时好时坏，所以医生诊断和治疗帕金森病需要密切观察病人慢、僵、抖等症状、对症下药、调节剂量，进而需要病人频繁登门以观察病症、确定病情。然而，一方面，医生不可能花费很多时间来频繁观察每位病人的症状，另一方面帕金森病人行动不便也难以经常上医院（特别因病程长，病人通常青睐固定医生，但因移居外地被亲属照料难以频繁找熟医生看病），上述两种矛盾催生了运用计算机信息技术对远程评估病情的需求。 国际帕金森和运动障碍协会(MDS)-统一帕金森病评定量表(UPDRS)是评估帕金森病情的标准化工具，其中运动功能评分占总分一半以上，医生通过观察患者完成指定动作来评分。运动功能评分的依据主要是客观指标（例如可测的物理量），因此通过计算机信息技术评估运动功能客观、准确且可行。

下显视频信号源用于某型战机的态势机和综合显示器测试，具有完备的下显视频信号输出能力，包括扫描视频信号和光栅视频信号。系统按桌面台式应用设计，以高可靠的CompactPCI总线进行结构设计和板卡配置，并以虚拟仪器技术进行功能集成，针对测试项目要求提供了多达14种必检视频显示画面。系统信号输出稳定清晰，操作使用直观方便。本成果为校企联合研制，已完成熟化阶段。