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

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。

本发明公开了一种基于改进 SIFT 算子的低空多视角遥感影像匹配方法，首先采用优化的 DoG 算子 对第一影像和第二影像进行特征点检测，然后利用基于局部区域采样模拟的 SIFT 描述子对特征点进行 描述形成特征向量，最后采用 NNDR 策略形成初始匹配特征点，并利用基于极几何约束的 RANSAC 算 法对匹配点进行提纯。本发明能够有效地解决低空遥感影像匹配中存在的多视角以及弱纹理等问题。 

本发明提供了一种基于快速二值编码的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括步骤:步骤 1，划分 待分类遥感影像获得场景单元;步骤 2，从场景单元中提取尺寸相同的图像块作为局部图像块训练样本; 步骤 3，采用非监督学习法学习局部图像块训练样本获得滤波器组;步骤 4，将场景单元与滤波器组中 各滤波器分别做卷积获得各场景单元的幅滤波器响应图，采用二值编码法分别融合各场景单元的幅滤波 器响应图获得各场景单元的全局特征描述;步骤 5，基于场景单元的全局特征描述进行场景单元分类。 本发明在保证场景分类精度的前提下，大大降低了非监学习法的计算代价。

数据采集（DAQ），是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上位机中进行分析、处理。数据采集器是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。本项目所设计的多功能数据采集器具有8路24bit的A/D转换接口、2路SPI总线、1路I2C总线和6路GPIO，能适应于高精度数据采集的需要。提供多种通信接口，包括CAN、USB、RS232和TCP/IP等，保证其与上位机和其他各种工业、商业设备的实时通信。主控芯片采用ADI公司的Blackfin系列DSP处理器进行数据接收和预处理，保证了数据的准确性、实时性和系统的可靠性。为了方便用户进行二次开发，该数据采集器提供了+12V、+5V、+3.3V等多种电源接口，结合所提供的8路A/D转换接口、2路SPI总线、1路I2C总线和6路GPIO，用户可以方便地外挂各种传感器模块。基于丰富的通讯接口，用户亦容易开发上位机应用软件或控制装置，进而达到快速设计出自己的产品的目的。已申请国家发明专利?项：《一种基于CAN总线的在线故障检测系统》 公开号：10145852

本项目是基于windows系统的综合性数据防护系统，拥有数据驱动级隐藏保护与文件彻底销毁等主要功能。本项目由学生自主开发并且参加2011年全国第四届大学生信息安全大赛获得全国二等奖。

1 成果简介本项目是基于云计算技术开发的模块化数据中心，将成为未来云服务端的主要模式，是新一代的绿色智能数据中心。设计思路：是一种具有通用性和便于维护的模块化（集装箱式）数据中心，为微数据中心模式的运行提供硬件支撑，这种模块化数据中心相比于现有的数据中心更有利于分散部署和运行维护，与目前业内的其它厂商的集装箱数据中心相比，不过多追求于单位面积所容纳的数据处理能力，而是侧重于 IT 设备、供配电设备以及制冷设备的模块化设计，侧重于利用物联网技术加强集装箱数据中心的综合监控能力和远程运维能力，提高数据中心整体的模块化程度，降低数据中心的维护、维修难度，缩短数据中心的部署和维修时间，提高数据中心的组态性，降低云计算的运行成本。 本项目开发的模块化数据中心为软件与硬件相融合的产品。在完成集装箱数据中心设计的同时，开发一整套云计算管理中间件，用于对整个云计算平台的管理、维护，为应用提供安全、高性能、可扩展、可管理、可靠和可伸缩的软件支撑平台。  图 1 加工定制现场 根据模块化数据中心的功能要求，依据国家有关标准和规范，结合各种系统运行特点进行总体设计。设计方案以功能完善、技术规范、 安全可靠为主，确保系统的可靠安全运行，满足微数据中心运行模式对集装箱数据中心的要求。 模块化数据中心包括六个子系统和一个云计算服务管理平台。 （ 1）智能 IT 设施系统； （ 2）箱体及智能机柜； （ 3）智能电源管理系统； （ 4）智能制冷系统； （ 5）智能防雷保护系统； （ 6）物联网智能监控系统。 其中子系统（ 6）除了包括对模块箱体内部温度、湿度和外部温度的环境监控、箱体内动力设备的监控、空调制冷设备的监控，还包括消防系统和安全门禁系统，是一个基于先进物联网技术和理念的综合监控系统。 模块化数据中心的设计思路以最优化的综合统筹设计和系统实施，提高这种绿色智能数据中心关键设备的供给能力。针对微数据中心模式的应用，模块化数据中心的设计从整体规划、集成、服务、运营、管理等几个方面综合考虑。2 技术指标（ 1）安全可靠性 云数据中心必须具有高可靠性的，不能出现单点故障。要对数据中心布局、结构设计、设备选型、日常维护等方面进行高可靠性的设计和建设。在关键设备采用硬件备份、冗余等高可靠性技术的基础上，采用物联网技术及相关的软件技术提供较强的管理机制、控制手段和监控与安全保密等技术措施提高云数据中心的安全可靠性。 （ 2）灵活性与可扩展性 集装箱数据中心具有良好的灵活性和可扩展性，能够根据今后业务的不断深入发展的需要，扩大设备容量和提高用户数量和质量的功能。具备支持多种网络传输、多种物理接口的能力，提供技术升级、设备更新的灵活性。 （ 3）通用性 目前的市场上的集装箱数据中心在机架的设计上往往按照特定的 IT 设备的安装尺寸进行设计，力求空间的充分利用而牺牲通用性，我们设计的云数据中心要能够适应多数的服务器结构，以满足一定阶段内利用集装箱对传统数据中心改造的要求，侧重于数据中心的通用性。 （ 4）标准化 虽然集装箱数据中心尚处于发展的初级阶段，未出台针对集装箱数据中心的国际、国家标准，但在系统的结构设计中务求基于国际标准和国家颁布的有关标准，包括各种建筑、机房设计标准，电力电气保障标准以及计算机局域网、广域网标准，坚持统一规范的原则，并为多模块部署的增容奠定基础。3 应用说明针对模块化数据中心最大的特点是便于部署和完善的远程监控能力，结合清华大学信息技术研究院在海量数据处理方面的优势，综合云计算平台的应用，提出一种新的计算基础设施运营方式，称之为微数据中心模式。所谓微数据中心模式是针对一个单位或者一个特定区域，根据这个单位或者特定区域的应用需求部署模块化数据中心，这个数据中心为该局部范围提供云平台服务，用户不需要高性能的计算机即可拥有高性能的计算能力和高性能计算机提供的服务，不需要都具备高速电信服务商互联网连接即可获得高性能的网络连接，与此同 时可以享受云平台所提供的各种服务。微数据中心的部署方式不同于现有的分散数据中心方式，微模式利用模块化可伸缩、便于维护的特点，将数据中心部署到用户侧，使其更接近于用户的应用。 模块化数据中心内部设备完全采用模块化设计，利用物联网的技术实现模块化设备的有效监控和科学管理。数据中心出现故障时不需要现场专业的技术人员维护、维修，仅仅由操作人员即可通过完善的物联网监控系统和科学的设备管理系统即可完成数据中心的维护、维修，最大程度上的模块化设计又可以保证数据中心的快速修复，这样将极大降低分散部署数据中心的维护、维修费用，从而为微数据中心运行模式提供实际支撑。 作为一种新型的计算基础设施运营方式，为了实现一种比“ 湿租” 模式更进一步的应用方式，提供用户和客户所需计算平台，在模块化数据中心设计的同时将开发一整套云计算服务管理平台。实现对整个云平台的管理、维护，为应用提供安全、高性能、可扩展、可管理、可靠和可伸缩的服务，实现基于云计算的产品创新和应用模式创新。4 效益分析超过 70%的全球前 1000 企业都将在今后 5 年内对数据中心的设备进行更新与扩展，应用和计算密度的快速增长，使得资本压力不断上升，数据中心的电力消耗在过去 10 年增长了 5 倍，一台 1U 服务器的使用成本高达采购成本的 2 倍，并且还在继续增加、能源价格飙升也导致更加困难的局面，用于空调冷却的电力甚至超过了计算用的电力。传统数据中心IDC 能源的巨大消耗急需呼唤新一代数据中心的出现。因此，模块化数据中心将有 70%市场需求率。 模块化数据中心的设计与升级方便，一体化交付，货到即用，灵活部署，智能化管理技术保证数据中心上线后可以无人值守，具有便捷的移动性、易部署性和智能性，可以作为移动式数据中心、企业政府的数据中心以及大型云数据中心的部署模块。 项目研发初期投资 1000 万元。形成建设规模达年产 50 套模块化数据中心后，年销售总额预计超 30000 万元。5 合作方式商谈。6 所属行业领域信息领域。

安全传输现状：随着电子技术的迅猛发展，“电子商务”、“电子政务”等应用随处可见。由于 TCP/IP 协议设计时没有考虑到信息安全传输的问题，网络中的所有数据都是通过明文的形式传输，带来了诸如信息泄密，身份难以确认等等安全问题。尤其是数据安全传输的问题在网络数据交换中表现得尤为突出。由于上述应用所依赖的互联网平台本身具有开放性的特点，交互双方的数据如何避免被他人截取和篡改，以保证其传输信息的完整性和保密性，这都是网络安全传输所必须面对和解决的问题。

1 成果简介本项目基于 iSCSI 的块数据 I/O 连续跟踪、块差异存储及压缩、虚拟镜像及快速启动、数据库一致性检测以及嵌入式技术等，结合现有的高性能硬件平台，提供文件级和卷级连续数据备份方案，可实时、透明保存企业内的分散数据，保证用户数据的安全和完整。该系统提供任意时间点或版本的数据恢复；采用基于差量的版本管理，存储空间小，网络传输数据少，易于实施，系统后台透明运行，稳定可靠；支持远程异地办公人员使用；备份数据集中管理，便于公司集中备份和保护企业价值数据。与传统备份产品相比，具有可靠性高、可用性好、速度快、部署简单、无缝集成的特点。本地化的生产和服务，可以大大地提高服务质量和降低成本。而且作为具有自主知识产权的安全产品，可以更加稳定地保护数据安全，减少风险。本产品在国际市场上具有一定的竞争力。2 技术指标数据恢复点目标（ RPO）： 任意点恢复；全盘恢复速度： 30~40MB/s；快速差异恢复速度： 150~200MB/s；数据压缩比： 15~20:1；单服务器负载： 20~30 保护对象；服务器存储平均写入速度： 120~150MB/s。3 应用范围各企事业单位、军队、大中小型企业，数据托管的服务运营等。4 效益分析资金投入： 500 万元； 年销售收入： 1000 万元； 年净利润： 200 万元。

成果简介：由于数据库本身安全性的不足，攻击者可能通过非正常途径来访 问数据库，甚至实施缓冲区溢出或 SQL注入来攻击数据库，从而造成敏感 信息的泄漏，危害数据安全以及系统的安全。数据库透明加盟有选择性的对 敏感数据加密存储，防止信息泄露。 项目来源：自行开发 技术领域：软件，数据库 应用范围：信息系统、数据库应用系统、数据库安全。 现状特点： 1) 系统直接运行在DBMS&nbs