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对偶模态方程的确定性声固耦合响应预示方法，包括如下步骤：（１）将声固耦合系统中的结构和声腔划分成不同的子系统；（２）计算结构子系统和声腔子系统的模态；（３）计算相邻子系统中模态间的耦合参数；（４）建立耦合系统的对偶模态方程；（５）通过前置处理，获得确定性载荷作用下，子系统模态上受到的广义力载荷；（６）计算对偶模态方程，获得所有模态的参与因子；（７）通过模态叠加，计算系统确定性声固耦合响应。本发明提供的确定性声固耦合响应预示方法，把系统划分成连续耦合的子系统，并用有限频带内的子系统

本申请提供一种基于多模态情感分析的个性化英语教育系统及方法，其系统包括：用于接收并处理学生的多模态数据的多模态交互模块、用于对输入的多模态数据进行情感分析的情感识别模块、基于学生的历史学习数据评估该学生的实时学习状态的个性化模块、根据情感状态与实时学习状态动态调整互动反馈的核心大脑模块。情感识别模块包括情感信息融合，情感信息融合采用加权策略，并通过情感一致性约束和冲突修正机制来调整最终输出的情感状态。本申请通过情感一致性损失函数、冲突修正机制和基于知识图谱的超纲控制机制，精准识别学生情感和认知状态。

本发明公开了一种用于文化赋能机场设计评价的跨模态数据处理方法，涉及跨模态数据分析与处理技术领域，包括，基于预处理后的多源评价数据，通过自适应时间对齐算法，获取时间对齐多源评价数据；基于卷积神经网络模型，构建多源质量增强模型，将时间对齐多源评价数据输入多源质量增强模型，获取高质量多源评价数据；基于高质量多源评价数据，构建多维语义空间，获取多维语义空间中的位置信息和关联规则；通过分析位置信息和关联规则，获取一致性多源评价数据；基于一致性多源评价数据，通过综合评分机制，评估文化赋能机场文化元素。本发明通过自适应时间对齐算法和卷积神经网络模型，显著提升了数据处理的准确性和可靠性。

本发明公开了一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法,首先，将待去噪图像经传统BEMD算法进行自适应分解得到各阶IMF后，对各个IMF的概率密度函数与待去噪图像概率密度函数之间的相似性进行测量，其次，根据相似性测量值区分出噪声主导模态函数与信号主导模态函数的边界索引值,然后，使用小波去噪算法对噪声主导模态函数进行降噪处理得到实际的图像噪声，接着，重构出与原图像具有相同信噪比的多幅图像后对其累加求平均、实现将噪声压缩到低阶IMF中，最后，使用BEMD?DT对该平均图像进行去噪处理。通过本发明方法对图像进行去噪，取得效果均好于小波降噪以及传统BEMD等降噪方法的去噪效果。

本发明提出一种随机噪声环境下基于对偶模态方程的动响应分析方法，包括如下步骤：（１）将声固耦合系统中的结构和声腔划分成不同的子系统；（２）计算结构子系统和声腔子系统的模态；（３）计算相邻子系统中模态间的耦合参数；（４）建立耦合系统的对偶模态方程；（５）通过前置处理，获得随机载荷作用下，子系统模态上受到的广义力载荷的互功率谱；（６）计算对偶模态方程，获得所有模态的参与因子的互功率谱；（７）通过模态叠加，计算系统随机声固耦合响应。本发明提供的随机动响应分析方法，是一种基于对偶模态方程的随机噪声环境下动响应分析方法，该方法把系统划分成连续耦合的子系统，并用有限频带内的子系统模态描述系统的随机振动，该方法的分析效率高于传统有限元法。

北京大学医学部多模态睡眠系统招标采购项目 招标项目的潜在投标人应在登录东方在线www.o-science.com注册并购买获取招标文件，并于2022年06月29日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。

本发明公开了一种基于二维正交各向异性复合材料板的热模态对结构参数的灵敏度分析方法，包括如下步骤：（１）求解考虑拉压、弯曲、剪切变形的二维正交各向异性复合材料板线性刚度矩阵Ｋ０；（２）求解热结构的初应力刚度矩阵Ｋσ；（３）求解考虑热应力影响的结构有限元动力学方程的目标函数，即为转化为考虑结构热应力影响的广义特征值问题；（４）基于步骤（３）中的目标函数ｆ，采用复变函数法求解二维正交各向异性复合材料板的热模态对结构参数的灵敏度。本发明考虑了热应力对结构刚度以及结构响应（热模态）分析的影响，能够利用复变函数法分析得到精度较高的热模态对结构参数的灵敏度矩阵。