本项目针对目前粉煤灰制取分子筛存在的粉煤灰中硅铝溶出率不高、制得的分子筛纯度低、粉煤灰中铝利用率低等问题，提出粉煤灰首先经碳酸钠焙烧活化，经活化后粉煤灰中硅铝的溶出活性得到提高。活化后的粉煤灰经碱溶出过程中，溶液中的硅和铝的容出速度不同，且存在过饱和现象。利用这一溶解性质的差异，可以先用少量水浸出硅酸钠，过滤后得到硅酸钠溶液。向硅酸钠溶液中通入CO2，可通过沉淀法制备白炭黑产品。这样既可以脱除粉煤灰中部分硅，生产白炭黑，又可以提高粉煤灰中铝硅比，再用碱液来浸取脱硅后的粉煤灰，得到硅铝酸钠浸出液，经过滤，调节pH，可在不同pH条件下的过饱和期内分离反应混合物，解决粉煤灰中硅铝的共溶出问题，利用溶出液中的硅铝制备纯沸石分子筛，实现粉煤灰中硅和铝的回用。由于利用活化粉煤灰中的硅和铝共溶出制备分子筛，与一般碱、硅酸钠和铝酸钠混合反应制备分子筛的原料不同，在同样的晶化条件下，老化时间显著缩短，节省能耗。 随着经济的发展，对电力的需要会不断增加，这意味着粉煤灰的排放会越来越大。所以，本项目可提供用于粉煤灰制备各类纯沸石分子筛的基本原料，也为粉煤灰综合利用提供一种新工艺。 应用范围：涉及粉煤灰的综合利用及生产白炭黑和分子筛材料的生产方法，适用于制备A型、X型、Y型、L型、丝光沸石及毛沸石等具有硅铝酸盐晶体骨架结构的各类分子筛。  

SAPO-34分子筛由于其特殊的孔结构和量子效应，使其在选择性吸附与分离、能源开发、石油炼制等方面有着广泛的应用前景，尤其对于垃圾生成的生物气中甲烷与二氧化碳的分离有着优异的性能。南开大学与有关单位形成产学研合作，共同开发SAPO-34分子筛的制备及在生物气净化分离中的重要应用。目前已完成实验室第一阶段研发及小规模中试生产，并实现部分销售。本项目开发出一种在碱性条件下超声波老化，程序升温晶化法合成SAPO-34分子筛新方法。可以有效地将老化时间降低3/4，大大缩短工期，提高分子筛性能，将陶瓷膜分离

SAPO-34 分子筛由于其特殊的孔结构和量子效应，使其在选择性吸附与分离、能源开发、石油炼制等方面有着广泛的应用前景，尤其对于垃圾生成的生物气中甲烷与二氧化碳的分离有着优异的性能。南开大学与有关单位形成产学研合作，共同开发 SAPO-34 分子筛的制备及在生物气净化分离中的重要应用。目前已完成实验室第一阶段研发及小规模中试生产，并实现部分销售。本项目开发出一种在碱性条件下超声波老化，程序升温晶化法合成 SAPO-34 分子筛新方法。可以有效地将老化时间降低 3/4，大大缩短工期，提高分子筛性能，将陶瓷膜分离与喷雾干燥相结合进行产品的干燥、成型，成功地解决SAPO-34 分子筛晶粒较小（纳米级），分离困难等问题。采用电解与离子交换膜结合法处理工业废水技术，做到变废为宝，排放零污染。 已与国际著名生物气净化分离设备供应商 XEBEC 公司形成合作，在不断的交流与完善中，制备的 SAPO-34 应用于 XEBEC 研制的专利产品生物气净化处理器中，分离效果得到国外客户的充分肯定。我们有信心将自主研发、生产的具有民族品牌的 SAPO-34 新型分子筛产品，切实应用于“低碳经济”环节链中，充分利用废物资源，变废为宝。

  【核心专利】一种智能化中医体质检测系统       智能面象舌象采集终端系统及面象舌象采集方法   【发明人】祁兴华   【技术领域】人工智能、生物医药   【摘要】 本项目是基于AI多诊合参与运气理论的智能健康检测仪，依托于南京中医药大学的名老中医、教授、博士团队，依据“体质可分、体病相关、体质可调”理论，依据《中医体质分类与判定》标准，通过舌诊、面诊及问诊信息采集，建立用户健康档案，人工智能分析舌象、面象及问诊数据，依据黄帝内经五运六气、望诊等中医基础理论多诊合参得出体质及健康评估，并可根据时令节气及亚健康大数据预测用户健康状况，智能推荐个性化养生方案。 作为一款以中医望诊理论为设计理念的健康测评设备，可随时随地为用户提供中医舌面测评、气色及皮肤状态观察等服务。首创五运六气结合九种体质分型理论的健康模型，以中医“治未病”为核心理念，融合中医学、现代医学、人工智能等学科，中西医结合健康评估指数模型及健康干预体系，进行测评技术与健康管理服务模式的创新，提供个性化的健康评估与涵盖衣、食、住、行、用、乐、养七个方面的健康指导，形成全方位、立体化的健康管理模式。 本产品改变了现有望诊设备体积大、安装使用困难等问题，使得望闻问切走入寻常百姓家。智能健康检测终端的诞生，为中医数字化技术走入家庭和社区带来了福音。

在广州大学，奥威亚的AI分析技术还进行了创新应用，课堂上AI录播赋能线上线下混合式教学；课堂外，AI录播充当“智慧之眼”赋能智能管理。

一种基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括对输入的原始高分辨率遥感图像 进行划分得到场景，从每个场景中随机地提取若干个训练图像块，将训练图像块聚集起来做预处理操作; 计算所有训练图像块的低维流形表示，聚类得到一组聚类中心;对每一幅场景密集采样得到局部图像块， 对每个局部图像块做预处理操作后映射到相同的低维流形空间中，然后进行编码获得场景的所有局部特 征;将所有场景的局部特征集合起来进行特征量化，统计每一幅场景的局部特征直方图，得到场景的全 局特征表达;随机挑选若干幅场景作为训练样本，由分类器得到每一幅场景的预测类别标号，完成原始 高分辨率遥感场景的标注任务。

本发明公开了一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法，利用密集匹配的 DSM 数据 和现有的全球 DEM 数据 SRTM，结合高程与影像灰度信息提取云区域。主要步骤如下：通过多影像多 匹配基元方法获得模型匹配的 M-DSM，基于特征线的方法配准 M-DSM 与 SRTM，通过高程差值获得 初始种子点，然后把种子点计算到像方，结合影像的灰度信息提取出云区域。本发明在有大面积雪的影 像，能有效的避免雪的干扰，准确地检测出云区，提高了遥感影像的利用率。 

用于彩色数字影像系统的色适应变换寻优方法及系统，包括输入影像客体各样本可见光范围光谱反 射率数据；计算各样本在目标光源照明条件下色度信息，求解各样本在各种模拟光源照明条件下色度信 息；利用各种色适应变换方法预测色适应变换后在目标光源照明条件下的色度信息；计算各模拟光源下 各待寻优的色适应变换方法对各样本的色适应变换平均精度；构建 BP 神经网络对模拟光源的相对光谱 功率分布曲线与色适应变换平均精度之间关系进行拟合；对于任意光源，利用各条 BP

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。

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。