一种基于图割能量优化的影像间最优拼接线寻找方法及系统，进行待拼接影像数据准备，获得各待 拼接影像之间所有重叠区域及相应重叠度;对待拼接影像进行预处理，综合考虑颜色、梯度以及纹理信 息确定图割全局能量函数，图割全局能量函数包括数据项和平滑项，平滑项能量权重设置，采用图割能 量优化方法，对总能量进行优化，获取最优拼接线。本发明所得拼接线尽量避免通过色差过大、纹理复 杂区域以及明显地物的边缘，从而最大程度上保证了拼接线的最优化，解决了多影像多度重叠区域拼接 线联合优化的问题，适用性广。

本发明公开了一种基于直方图特征点配准的影像匀色与融合方法及系统，该方法根据影像亮度直方 图特征提取直方图极值点，并采用一维高斯平滑抑制亮度直方图局部噪声点;同时，使用匹配代价函数 对匹配矩阵消元的方式构建直方图极值点间的匹配关系，并以匹配的直方图极值点作为直方图特征点。 利用直方图特征点，采用影像重叠区的直方图特征点对应亮度值修正影像亮度。本发明能对大视角、近 距离色差较大的影像进行色调差异处理，能自动消除多张影像重叠区域内以及非重叠区的色调差异，达 到影像局部区域色调均衡与拼接后街景的全景影像整体色调均衡的效果。

本发明公开了一种实现电子和离子速度影像同时测量的方法及装置，所述方法包括以下步骤：S1、在离子速度影像仪排斥极电极板和提取极电极板分别施压不同大小的负压，用于加速电子至探测屏，生成电子的二维动量谱；S2、将排斥极电极板和提取极电极板上的电压分别从负压跳变到正压，用于加速离子至探测屏，以生成离子的二维动量谱。本发明还提供了实现上述方法的装置，装置包括离子速度影像仪，与离子速度影像仪中排斥极电极板和提取极电极板分别连接的脉冲电源，用于对排斥极电极板和提取极电极板分别施加跳变电压。实施本发明无需改变原有装

项目成果/简介:医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔

本项成果对传统的协调控制算法进行了优化研究，可以使城市道路绿波带控制的效果得到改善，使交叉口通行效率获得提升。仿真表明，本项成果的应用可以使延误减小10%~20%。

本发明公开了一种基于图形识别的道路救援装备绞盘绳防过拉预警方法，包括如下步骤： 1、在绞盘绳槽外侧轮盘的圆周上均匀标记几何图形； 2、在道路救援装备绞盘绳槽外侧设置图形采集装置，所述图形采集装置的采集区域大于单个几何图形标记，在采集区域中设置大于单个几何图形标记的区域为感兴趣区域，使感兴趣区域最多只能包含一个几何图形标记； 3、对图形采集装置采集到的每一帧图像中的感兴趣区域识别其中包含的几何图形标记的类型； 4、连续识别采集到的图像，得到几何图形标记变化序列；根据几何图形标记变化序列，得到绞盘转轴旋转方向和旋转角度； 5、对绞盘转轴旋转方向和旋转角度进行计算，当绞盘绳圈数小于阈值时进行安全报警。

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。