本项目检测系统通过高帧频面阵相机动态实时采集纱线图像，配合鲁棒性图像处理与参数检测算法，实现对纱线条干均匀度的全面评价，建立电子黑板和电子织物构建模型，实现纱线条干均匀性的可视化，预测纱线条干在黑板和织物中的外观效应。该项目同时可用于纱疵分类、竹节纱参数检测以及纱线等级预测评定。 关键技术 （1）纱线传动控制各单元的协调与配合：包括传动装置与采集设备各组件的配合设计，纱管退绕装置与主动轮连轴传动时的张力控制，运行中纱线的抖动和跳动问题，暗箱、相机镜头和光源位置的优化调整以及纱线速度、光源亮度与相机帧频、曝光时间的配合问题。 （2）基于 C++与 Opencv 的多线程实时处理框架的搭建，在纱线图像采集的过程中，实现图像的边采集边处理，提高系统的实时性，缩短检测所用时间，杜绝纱线信息丢失现象，从根本解决纱线图像高速检测的问题。 （3）鲁棒性纱线图像处理算法的研发：包括配合实时检测的纱线图像分割算法的研发，相邻图像间重合部位查找算法的研发以及纱线图像可视化模块电子黑板构建算法和电子织物仿真算法的研发。 知识产权及项目获奖情况 已授权发明专利 2 项。发表相关 SCI 论文 6 篇，EI 论文 4 篇 项目成熟度 采用图像式纱线条干检测系统已对多种类型的纱线进行检测，并将检测结果与成熟的仪器和人工结果进行了对比，无论在段片段不匀、周期性不匀，还是相关性分析和长片段不匀方面，该检测系统都可获得与成熟仪器较为一致的结果。 

产品详细介绍轻便小巧，便于携带，使用方便，操作简单 全中文界面标准软件，使用简单操作方便（可按客户需求定制） 2*2in Nai探测器（可按需求配置不同尺寸的各种探测器） 高性能精确度高，有1024道，2048道，4096道（可定制） 可自行设定报警阀值 准确的核素识别功能 标准核素库，用户可自由添加，删改，选用核素 大容量锂离子电池，充满电可以连续工作20小时 PDA掌上电脑，蓝牙数据通讯。PDA数据可传至电脑进一步分析处理。 手持式便携数字化能谱仪的主要特征： l      外接智能NaI(TI)探测器，内置GM管 l        NaI(TI) 探测器与主机用螺旋电缆连接，探测器伸到测量部位，可就近方便观察测量结果 l        三种工作方式：     a.剂量率测量 一 任何工作方式都兼顾剂量率测量 b.寻找放射源 c.实时核素识别 一 可存无数个核素库文件 l        可指示不同核素的剂量率贡献，可分别设置不同核素的报警阀值 l        核素识别采用了Genie2000软件完备成熟的分析处理核素识别技术。即便存在多种核素（4种以上），或者源放置在存储蓄（屏蔽影响）中，也能正确识别各种核素。同时指示是否存在核素库内没有编辑的未识别核素。 l        可识别核素种类（128种！），可同时识别核素多（同时识别数十种核素！） 高品质、可触摸操作彩色显示屏 一 国内市场独此一款！ l        可选规格NaI(TI) 探测器规格：1.5″×1.5″，2″×2″，3″×3″ l        可配置中子探测器（慢化3H管） l        与计算机采用USB通讯，谱数据、核素库、刻度参数和分析步骤下载和上传 l        大容量：可存储512个1024道的谱 l        更多道数：4096道MCA l        独特的专利稳谱技术一 内置高稳定发光LED，随时实现稳谱。＜±2％＠–20℃～＋50℃ l        可通过USB实现固件升级 l        时间预置：1～106S，（实时间／活时间） l        自动谱采集分析处理   2主要技术指标： l        计量（率）范围：10nSv∕h～100mSv∕h，10nSv-10Sv l        能量范围：50KeV～3MeV-NaI(TI)，30KeV～1.4MeV-GM l        计数通过率：＞50KCPS l        输入计数率：＞500KCPS 售后服务 硬件免费保修三年； 软件终身免费升级 可根据用户需求定制软件、硬件功能  

2020年2月18日，清华大学生命学院王新泉课题组和医学院张林琦课题组紧密合作，利用X射线衍射技术，解析了新型冠状病毒（2019-nCoV）表面刺突糖蛋白受体结合区（receptor-binding domain, RBD）与人受体ACE2蛋白复合物的晶体结构，准确定位出新冠病毒RBD和受体ACE2的相互作用位点，阐明了新冠病毒刺突糖蛋白介导细胞侵染的结构基础及分子机制，从而为治疗性抗体药物开发以及疫苗的设计奠定了坚实的基础。这一重要研究成果已于北京时间2月21日凌晨在BioRxiv发表。王新泉和张林琦课题组随即瞄准新冠病毒上RBD如何特异性结合ACE2这一关键科学问题，利用昆虫细胞体系表达和纯化了新冠病毒 RBD和人ACE2胞外结构域，成功生长出新冠病毒 RBD-ACE2复合物的晶体（晶体生长条件：100 mM MES, pH 6.5, 10% PEG5000mme, 12% 1-propanol），利用上海光源BL17U线站收集了分辨率为2.45埃的衍射数据，并成功解析其三维空间结构。

本发明公开了一种用于对数控机械加工设备的实验模态分析测点执行布置优化的方法，包括：(1)通过有限元仿真，获得设备的整体结构模态振型及相应的模态振型矩阵；(2)利用整体结构模态振型，确定并选取设备的模态振型敏感部件及其相应的振型矩阵；(3)从模态振型敏感部件中选取其表面可测节点，并将这些表面可测节点作为布置优化的对象；(4)使用有效独立法，对表面可测节点进行迭代剔除；以及(5)采用香农采样定理，对模态振型敏感部件执行线性化均匀布点。通过本发明，可以克服现有模态测试效率低、时间长等方面不足，并能够在保证数控机床结构模态测试中固有频率和振型辨识前提下，优化测点数目及测点位置，提高测试效率。

本发明提供了一种适用于复杂车载激光扫描数据的单株树木自动提取方法，主要分为两大步骤：基 于聚类特征的粗分类，从车载激光扫描数居中获取可能包含树木的点聚类，称之为候选树木聚类；基于 两级体素的区域生长，从每一个候选树木聚类中提取出所包含的单株树木点云。本本发明结合树木的整 体和局部几何特征，能够在复杂环境中自动识别出单株树木的种子，针对树干与树冠分别制定不同的生 长规则，分别进行生长，实现单株树木提取。同其他单株树木提取算法相比，该方法在树木数量的提取 完整度和正确率、单株树木点云的提取精度以及复杂环境下的提取等方面取得了较大提高，能够用于进 一步的树木信息提取。 

本发明公开了基于激光扫描离散点强度梯度的道路标线自动化提取方法，包括：步骤 1，利用高程 信息与 RANSAC 法从激光点云中提取路面点集；步骤 2，采用中值滤波器对路面点集中路面点进行滤波； 步骤 3，分别计算路面点集内各路面点的强度梯度；步骤 4，根据路面点的强度梯度，采用全局聚类法 将路面点集内路面点聚类为强度梯度较大和强度梯度较小的两类路面点，将强度梯度较大的路面点作为 种子点；步骤 5，根据种子点进行标线点搜索。本发明综合利用离散点的

本发明公开了一种基于车载激光扫描数据的路坎点自动提取及矢量化方法，包括：步骤 1，计算三维激 光点云数据中各激光脚点的特征；步骤 2，根据各激光脚点的特征，利用朴素贝叶斯分类器将激光脚点分类为路坎点和非路坎点，所得路坎点记为初始路坎点；步骤 3，利用所有初始路坎点构建 KD 树，对各初始路坎点分别计算其方向特征；步骤 4，根据初始路坎点的方向特征，采用 KD 树对初始路坎点进类；步骤5，计算各聚类区域的特征，剔除特征不满足预设条件的聚类区域，获得路砍点提取结果。本发明了点云数据处理的自

机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 创新性： 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。系统主要由两部分功能模块组成：自动化模型重建模块及三维可视化交互管理系统模块。其中自动建模模块由点云影像自动配准、实景三维模型重建、点云滤波、点云分类、建筑物单体化分割、建筑物结构化模型重建等软件子模块构成。系统支持DEM、DOM、实景三维模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多种产品生产；支持多核、多CPU、多GPU架构的任务并行化管理，支持搭建点云、影像、模型数据库，支持人机交互进行语义分割、模型编辑、纹理编辑等功能。 软件解决的关键问题： LiDAR点云与倾斜影像异源异构数据配准问题，点云影像数据难以联合应用； 单一数据源三维信息与纹理信息不全，高质量模型结果依赖高精度数据输入，导致数据获取成本昂贵、效率较低； 城市级实景三维模型重建自动化程度低，低精度自动结构化模型成果难复用，而手动模型绘制难度高、工艺繁琐； 实景三维数据制作单位高度依赖国外软件，国产化难。 先进性： 当前，国内90%以上地形级实景三维数据制作测绘单位都基于国外软件进行三维重建，而城市级实景三维模型则重度依赖全人工手动勾绘且需调用国外专业三维建模软件，模型重建学习成本极高、软件针对性不强而效率低下。 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统软件系统以高精度、高效率、高自动化程度城市级实景三维模型重建为首要目标。软件系统具备高精度点云影像配准模块提供异源数据联合应用基础；采用LiDAR点云约束的多视影像密集匹配策略实现高精度、全覆盖三维数据输入以实现高质量实景三维模型重建；采取地面点滤波、非地面点地物分类、目标地物单体实例分割递进式流程得到建筑物等地物单体化三维数据；优化自动结构化模型重建与人工干预的结构化建模流程，无需额外依赖专业建模软件；提供针对建筑物结构化建模的模型编辑、纹理编辑模块，不达标的自动模型可复用，三维点云端、二维影像端可独立或联合编辑，具备交互友好的参照式、勾绘式、半自动编辑模式。 独占性： 系统主要搭建两条生产路线，以适应不同地域模型精度要求差异、不同应用时间响应要求。其一是以LiDAR点云为主的快速建筑物结构化模型重建，经过点云分类、建筑物实例分割、结构化模型重建等步骤构建人工地物结构化模型，并利用配准后多视影像对模型纹理映射，此生产线主要产品包括DOM、DEM、 LoD2为主的建筑物结构化模型、典型地物真实色彩点云等轻量基础数据；其二是在LiDAR点云约束下生成高精度密集匹配点云构造高质量实景三维模型，并在此基础上提取建筑物单体三角网数据，经过模型简化抽象得到建筑物LoD3模型，此生产线主要产品包括实景三维模型、建筑物LoD3模型等城市级实景三维数据要素。 此外，软件系统支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、国产麒麟(V4/V10)等多操作系统中运行，已阶段性实现国产化。