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基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用
深圳大学与中兴网信长期保持深入合作,积极探索产学研新模式,通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用,为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目,中兴网信将深圳大学科研成果进行转换,构建了基于物联网的多维健康数据平台,通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台,紧密联结患者与医生、医院,有效地缓解医疗资源紧张等问题,通过多维健康数据分析,有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台,通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台,紧密联结患者与医生、医院,有效缓解医疗资源紧张等问题,通过多维健康数据分析,有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。
深圳大学 2021-04-10
面向知识图谱应用的高效图数据库系统gStore
近年来图数据受到越来越多的关注,在海量图数据中进行快速的复杂查询是所有图数据库系统面临的直接问题。本系统首创提出了将复杂条件查询转换成在大图中进行子图匹配的解决方法,该方法抛弃了传统利用关系数据库技术作为底层支持RDF数据的存储和管理,利用基于结构感知的索引和查询优化策略,极大地提高了在海量RDF知识图谱数据和复杂查询环境下的性能和系统可扩展性。 本系统支持W3C提出的RDF文件标准和SPARQL语法标准,提供C++、Java、Python、PHP等API接口,单机版本支持50亿条边秒级响应,分布式版本设计了基于查询日志的分布式图数据划分策略,具有非常好的可扩展性。
北京大学 2021-02-01
基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用
深圳大学与中兴网信长期保持深入合作,积极探索产学研新模式,通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用,为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目,中兴网信将深圳大学科研成果进行转换,构建了基于物联网的多维健康数据平台,通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台,紧密联结患者与医生、医院,有效地缓解医疗资源紧张等问题,通过多维健康数据分析,有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台,通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台,紧密联结患者与医生、医院,有效缓解医疗资源紧张等问题,通过多维健康数据分析,有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。项目共发表高水平论文56篇,其中中科院一区论文13篇,ESI高被引论文5篇,获广东省创新创业金博奖、全国创客大赛冠军等奖项。目前项目理论成果与专利技术已应用转化,2016-2018年项目收入6.95亿元,间接经济效益16.31亿元。授权中兴的产品在广东、山西等全国13个省市应用推广,同时在东南亚、非盟等“一带一路”国家与地区推广使用;研发的云伴妇幼平台,2014年起在广东、江西等100多家省市各级医院使用。疫情期间,项目保障慢性病、妇幼等众多高危人群的健康,获得了很好的社会声誉。
深圳大学 2021-04-10
农业水文与水土环境团队在基于多源数据融合的高分辨率遥感蒸散发模型方面取得新进展
该项研究工作提出了新的面向复杂种植和灌溉条件的农业区遥感蒸散发时空数据的融合方法,该算法采用农业区相对均匀气象和灌溉条件的水文响应单元代替传统的分解窗口,并提出一种ET校正的方法,基于作物种植结构对ET进行分解和重构。
中国农业大学 2022-06-01
遥感摄影测量边坡安全检测与应急决策系统
遥感摄影测量边坡安全检测与应急决策系统针对采场边坡安全问题,综合考虑存在的边坡管理需求,将基于遥感测量的边坡监测技术、边坡稳定性评价技术、人工智能专家系统等技术整合起来并运用到边坡测量预警以及对应决策的选择上来,实现边坡安全态势、动态变化、预测以及破坏应急与应对策略、准确测控和全维度防范,为矿山安全问题的解决提供有效的技术支撑,对边坡稳定性做出满足工程精度要求的全范围实时监测。系统依据相关规定,结合我国矿区边坡稳定性的现状,并通过汇聚已有各类地质、采矿设计以及边坡稳定性研究资料,系统主动性和动态地处理已有数据、信息和知识,以此对采场边坡稳定性进行预知性监控和评估。借助GPS数据分析和边坡稳性预测预警、基于神经网络的稳定性分析技术等技术,建立矿业边坡安全检测知识库和边坡稳定性预测系统,对矿区边坡的安全状况进行实时监测和预警处理,达到防灾减灾的效果。同时提高矿山采场边坡稳定性管理水平和质量,为矿山采场安全生产提供有力之支撑。采场边坡稳定是影响矿山采矿安全生产的几个关键环节。现有技术没能很好地协调边坡稳定性评价、预测、监测及其与边坡灾害及采矿生产之间的关系,没能充分整合多种数据、信息、知识等为边坡生产安全提供动态实时评价。
北京科技大学 2021-04-11
无需 POS 辅助的低空遥感影像快速自动拼接方法
本发明公开了一种无需 POS 辅助的低空遥感影像快速自动拼接方法,包括步骤:步骤 1,低空遥感 影像测区的全自动恢复;步骤 2,根据精匹配种子点对预处理后的影像进行精匹配获得精匹配结果;步 骤 3,对精匹配结果进行自由网平差迭代获得平差结果;步骤 4,根据差结果内插生成影像的数字地面 模型,根据平差结果获取影像在自由网坐标系下的相对外方位元素,基于数字地面模型和相对外方位元 素对各影像进行正射纠正,同时生成测区的正射影像拼接图。本发明无需 POS 数据辅助,可实现全自 动、快速生产正射影像拼图,能满足遥感影像准实时处理要求,适用于灾害应急响应、军事保障等领域。
武汉大学 2021-04-13
基于形态稀疏协同表示的高光谱遥感图像分类
本成果属于高光谱图像信息处理技术,为高光谱遥感图像分类方法。首先对高维高光谱图像提取第一主成分特征图,并利用结构元素对主成分特征图进行多维的空间结构特征提取,结合提取的形态学特征与原始光谱特征,利用联合稀疏表示算法将同一空间区域中的像元联合进行稀疏系数矩阵的求解,最终通过最小残差判断准则确定像元类别。这种方法有效地并且充分的挖掘了高光谱遥感图像中的空间信息、形态信息和光谱信息。考虑到稀疏表示方法在迭代求解稀疏向量时的耗时性与对非线性数据的不可分性,进一步提出了基于差分形态学核协同表示的高光谱遥感图像分类算法。该成果方法通过核化的协同表示分类算法避免了优化求解的耗时性,同时克服了高维特征空间下数据的线性不可分性。算法首先通过差分形态学方法在高光谱遥感图像的主成分分析图上进行空间特征提取,并通过核变换方法将新特征字典投影到高维的线性核特征空间,最后利用核化协同表示算法的高效性对高光谱图像进行分类。 主要技术指标 University of Pavia 通过 ROSIS-03 传感器记录,该图像捕获了意大利帕维亚的帕维亚大学周围的市区。图像尺寸为 610×340×103,空间分辨率为 1.3 m / 像素,光谱覆盖范围为 0.43 至 0.86μm。该图像考虑了九个类别。其具有 42776 个标记样本。每类取 50 个有标记样本共 450 个样本作为训练样本。 请参阅表 1,本方法提出的高光谱图像分类方法,相比于传统分类器 SVM,OA 提高了约 18%;相比于 JSRC,OA 提高了约 5%;同时参阅表 2,展示了本成果方法的时间运行效率与相关方法的比较。该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果 表 2 不同数据集上时间运行对比实验结果
西安电子科技大学 2023-03-14
基于区域变化率的遥感影像接缝线优化方法
本发明提供一种基于区域变化率的遥感影像接缝线优化方法,包括步骤:计算待优化接缝线涉及的 左、右数字正射影像间重叠区域像素的差值矩阵;分别对待优化接缝线涉及的左、右数字正射影像的重 叠区域进行影像分割,并获得各分割区域的变化率;根据各分割区域的变化率确定待优化接缝线的优选 区域,并根据确定的待优化接缝线的优选区域优化重叠区域像素的差值矩阵;根据优化后的重叠区域像 素的差值矩阵以及待优化接缝线的起点和终点,对待优化接缝线进行优化。本发明适用于数字正
武汉大学 2021-04-14
基于路径追踪的遥感影像 Bowtie 效应纠正方法
一种基于路径追踪的遥感影像 Bowtie 效应纠正方法,包括进行插值,使经纬度数据与原始影像具 有相同的分辨率;根据卫星的升降轨方向和扫描方向确定第一个纠正像元的搜索起点,设定对纠正影像 进行重采样的顺序,依次采用路径追踪的方式定位纠正影像的每个像元在原始影像中的位置,即搜索其 在插值后的经纬度格网中的位置,获得与纠正影像像元最邻近的若干个采样点用于灰度重采样来去除影 像的重叠现象。本方法计算效率好,充分利用原始影像信息,是一种严格的高精度中低
武汉大学 2021-04-14
一种基于纹理基元的遥感图像分类方法
本发明公开了一种基于纹理基元的遥感图像分类方法,包括:·741·选取典型地物的遥感图像作为第一训练集和第二训练集;提取第一训练集中同类地物图像的邻域特征向量并聚类形成纹理基元,不同地物的纹理基元组成纹理基元字典;利用纹理基元字典对第二训练集中图像的邻域特征向量进行标记,并对中心像素进行分箱,统计各个图像的中心像素-纹理基元二维联合分布,形成纹理模型库;将待分类的图像划分成超像素,经拉普拉斯校准后统计各超
华中科技大学 2021-04-14
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