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針對氯化工藝生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的大量有機無機混合廢氣（主要有氯氣、氯化氫、有機化合物等），研發(fā)了氯化廢氣分子捕獲技術(shù)。該技術(shù)實現(xiàn)了吸收和吸附技術(shù)的柔性耦合，通過優(yōu)化捕獲的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，采用自主研發(fā)的多級多孔填料，增加了物相傳動，實現(xiàn)對有機成分的大容量、高選擇性地捕集，并通過控制空塔流速與滯留時間保證這一過程的充分與穩(wěn)定。且同步制得高品質(zhì)的副產(chǎn)鹽酸，飽和后的捕獲劑可以再生，實現(xiàn)循環(huán)利用。該技術(shù)還可直接應(yīng)用于有回收價值的VOCs的治理。

1、塑料注射成型仿真及優(yōu)化 2、塑料產(chǎn)品工藝分析及模具結(jié)構(gòu)設(shè)計，如汽車內(nèi)外飾件、精密電子產(chǎn)品外殼等

李天來院士團隊許濤課題組在Science子刊發(fā)布植物器官脫落分子機制最新研究成果

便攜式煤樣造影裝置，包括電腦、分析臺、造影儀和遙控器，電腦放置在所述分析臺上，造影儀包括上蓋、機體外殼和內(nèi)架，上蓋通過鉸鏈與機體外殼連接，內(nèi)架設(shè)在機體外殼內(nèi)。內(nèi)架上設(shè)有側(cè)面相機，上蓋的下表面安裝一個上端相機，內(nèi)架的下平板安裝一個下端相機，所有相機一起工作，共同完成煤樣的三維造影。本發(fā)明還公開了煤樣三維影像采集方法，造影儀采用成熟的計算機影像合成技術(shù)采集煤樣的外觀數(shù)據(jù)，有利于存儲煤炭勘探現(xiàn)場的煤樣影像資料，幫助勘探技術(shù)人員后期的數(shù)據(jù)采集和處理，并且造影儀在保證技術(shù)要求的前提下，整體設(shè)計尺寸小巧，方便勘探技術(shù)人員攜帶，可以極大提高煤炭資源勘探人員的工作效率，減少數(shù)據(jù)采集誤差。

成果介紹本發(fā)明公開了一種城市天際輪廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，包括以下步驟：利用攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機逐段拍攝城市天際輪廓線立面的局部影像，并記錄每個拍攝時刻照相機的坐標(biāo)方位和鏡頭朝向；獲取每個拍攝點與所拍攝對象之間的水平距離；建立拍攝點與拍攝圖像的幾何映射關(guān)系，生成城市天際輪廓線立面的正射影像圖；綜合城市天際輪廓線立面與其正射影像圖的幾何比例，輸出城市天際輪廓線立面正射影像圖的測量數(shù)據(jù)。本發(fā)明縮小了常規(guī)技術(shù)帶來的圖像畸變誤差，提高了測量精度。本發(fā)明的目的是提供一種 城市天際輪廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，縮小了常規(guī)技術(shù)帶來的 圖像畸變誤差，提高了測量精度。技術(shù)方案：為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為一種城市天際輪 廓線立面正射影像圖的快速獲取和測量方法，包括以下步驟：1）利用攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機逐段拍攝城市天際輪廓線立面的局部影 像，并記錄每個拍攝時刻照相機的坐標(biāo)方位和鏡頭朝向；2）獲取每個拍攝點與所拍攝對象之間的水平距離；3）建立拍攝點與拍攝圖像的幾何映射關(guān)系，生成城市天際輪廓線立面的正 射影像圖；4）綜合城市天際輪廓線立面與其正射影像圖的幾何比例，輸出城市天際輪 廓線立面正射影像圖的測量數(shù)據(jù)。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)1.1）利用攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機(800萬以上像素)逐段拍攝城市天際輪 廓線立面的局部影像，所述影像中城市天際輪廓線位于圖幅中心；1.2）通過攜帶坐標(biāo)獲取裝置的照相機(800萬以上像素)，在每一次拍攝局部 影像時，記錄拍攝時相機坐標(biāo)方位的經(jīng)度、緯度以及鏡頭朝向。進一步的，所述步驟2）包括：2.1）分別獲取步驟1）各局部影像所拍攝對象上左右兩端點A1和A2的經(jīng)緯 度坐標(biāo)，以及兩點之間的距離K；2.2）由拍攝點向步驟2.1）中的兩點連線做垂線，垂線與所述兩點連線有一 交點，記錄拍攝點至所述交點的距離，該距離為拍攝點與所拍攝對象之間的水平 距離S。進一步的，所述步驟3）包括：3.1）任選城市天際輪廓線立面的某一局部影像為標(biāo)準(zhǔn)，其拍攝點至所拍攝 對象之間的水平距離為S0，所拍攝局部影像所拍攝對象上左右兩端點之間的距離 K0，拍攝得到局部影像的寬度為A0；3.2）以所選局部影像為標(biāo)準(zhǔn)，對其他局部影像的邊長進行縮放調(diào)整，，公式 為：A i = S i S 0 A 0式中，Si為局部影像i其拍攝點至所拍攝對象之間的水平距離（參考步驟 2.2）的方法獲得）,Ai為該局部影像縮放后的影像寬度。3.3）將經(jīng)過縮放調(diào)整的局部影像依照圖像序列進行拼接，得到完整的城市 天際輪廓線立面正射影像圖。進一步的，所述步驟4）包括：4.1）于步驟3.3）拼合得到的城市天際輪廓線立面正射影像圖上進行測量， 天際輪廓線的圖面高度為H0，圖面長度為L0；4.2）計算城市天際輪廓線的實際高度H，公式為：H = K 0 A 0 H 04.3）計算城市天際輪廓線的實際長度L，公式為：L = K 0 A 0 L 0式中，K0即為步驟3.1）所選局部影像的拍攝對象左右端點的實際距離（參 考步驟2.1）的方法獲得）。4.4）輸出城市天際輪廓線的實際高度H和實際長度L。市場前景城市天際輪廓線，亦稱城市天際線，是由城市中的高層建筑構(gòu)成的整體形象， 或由高層建筑群構(gòu)成的局部形象。城市天際輪廓線直接取決于城市用地建設(shè)的發(fā) 展布局，又是城市規(guī)劃建設(shè)成果的直觀反映，因此，城市天際輪廓線是城市規(guī)劃 建設(shè)部門進行城市建設(shè)和調(diào)整的重要內(nèi)容。獲得現(xiàn)狀的城市天際輪廓線的立面正射影像圖是城市規(guī)劃建設(shè)部門進行天 際線建設(shè)和空間調(diào)整的首要和重要技術(shù)環(huán)節(jié)。但是，構(gòu)成城市天際輪廓線的城市 建筑群的分布往往呈曲線形態(tài)蜿蜒綿延，實際長度往往長達數(shù)公里以上，甚至超 過5公里，在采用定點單張拍攝的方式時，同樣出現(xiàn)在影像上的被攝物體其實際 距拍攝點的距離往往相差很大，造成定點單張拍攝的城市天際輪廓線圖像存在很 大的透視變形，當(dāng)采用同樣方法進行測算時，圖像兩端的建筑會比圖像正中的建 筑尺度偏小，造成城市天際輪廓線的高度、長度等數(shù)據(jù)的測算誤差，這種因透視 造成的測算誤差，雖然可以通過攝像器材進行校正，但仍舊無法完全消除。這使 城市規(guī)劃建設(shè)部門在城市天際線建設(shè)和空間引導(dǎo)建設(shè)中，缺乏準(zhǔn)確有效的圖像信息和測量數(shù)據(jù)。1.減少傳統(tǒng)技術(shù)做法的圖像誤差：本發(fā)明針對了傳統(tǒng)城市天際輪 廓線立面影像圖獲取方法應(yīng)透視帶來的圖像畸變和數(shù)據(jù)測量誤差，提出一種利用 多點拍攝并自動校正拼合的獲取方式，輸出城市天際輪廓線立面的正射影像圖， 基本消除了透視帶來的圖像誤差。2.自動輸出測算數(shù)據(jù)，節(jié)省工期：通過附加坐標(biāo)獲取裝置的攝像器材，將圖 像和坐標(biāo)同步輸入，可以自動進行空間解算，輸出天際輪廓線立面正射影像圖和 測算數(shù)據(jù)，交互方式簡便，提高工作效率，節(jié)省工作時間。

本發(fā)明公開了一種傾斜航空影像中建筑物立面損毀檢測的方法，包括步驟一，利用基于粗糙集理論 的 k-means 聚類算法對建筑物立面分割，獲得建筑物立面的門窗；二，利用 canny 算法對建筑物立面的 門窗進行邊緣檢測，獲得門窗的邊緣特征；三，利用經(jīng)濟學(xué)中的基尼系數(shù)對所述邊緣特征進行統(tǒng)計，獲 得建筑物立面的基尼系數(shù)；四，根據(jù)所述基尼系數(shù)判定建筑物立面是否損毀。本發(fā)明具有不需要先驗信 息和災(zāi)前數(shù)據(jù)的情況下，能簡單高效的進行建筑物立面損毀檢測，降低了方

本發(fā)明公開了一種顧及雪覆蓋影響的高分辨全色遙感影像變化檢測方法，本發(fā)明充分利用根據(jù)全色 影像上積雪覆蓋的特點，采用基于紋理特征的變化檢測檢測方法進行變化檢測，提取變化區(qū)域。采用基 于水平集方法的 Chan-Vese 分割方法提取出實驗新舊影像上的積雪區(qū)域，根據(jù)變化檢測的結(jié)果和新舊影 像上積雪覆蓋情況，去除部分積雪覆蓋變化而導(dǎo)致的偽變化，提取出變化區(qū)域，提高了變化檢測的精確 度與地圖修測的自動化程度，縮短了數(shù)據(jù)更新周期。 

一種無人機遙感影像建筑物三維損毀檢測方法，包括生成災(zāi)前的 DSM 和災(zāi)后的 DSM 并配準(zhǔn)，識 別損毀建筑物疑似區(qū)域;根據(jù)災(zāi)前的 DSM 獲取建筑物的矢量信息，進一步分割災(zāi)前建筑物區(qū)域和災(zāi)后 建筑物區(qū)域;根據(jù)災(zāi)前建筑物區(qū)域分割結(jié)果、災(zāi)后建筑物區(qū)域分割結(jié)果進行特征提取，得到特征證據(jù); 根據(jù)證據(jù)理論原理，采用特征證據(jù)計算建筑物發(fā)生倒損的置信度，得到檢測結(jié)果。本發(fā)明充分利用了多 重疊影像生成的點云三維信息，同時結(jié)合災(zāi)前后的遙感影像房屋損毀特征，顯著提高了建筑物損毀檢測 的精度。