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本發(fā)明公開了一種利用多光譜圖像分類進行典型地物參考圖制備的方法，從多光譜圖像提取出感興趣類作為地標，并制備出包含所述地標的參考圖，以用于目標的間接定位識別，該方法具體包括：從多光譜圖像中選擇感興趣類，提取其光譜-空間紋理特征，根據(jù)提取的光譜-空間紋理特征對多光譜圖像進行分類；在分類基礎(chǔ)上，提取完整的感興趣類，并依據(jù)地標選取準則選擇用作地標的感興趣類；根據(jù)地標材質(zhì)類型，利用紅外輻射公式計算出地標在大氣參數(shù)條件下的紅外

本發(fā)明公開了一種對射式多焦點激光分離脆性透射材料方法及 裝置，該方法采用相同的工藝參數(shù)，在待分離脆性透射材料的厚度方 向兩側(cè)，每側(cè)利用同軸激光分別穿過多焦點鏡片組并反向?qū)ι洌勾?性透射材料內(nèi)部產(chǎn)生的焦點數(shù)量加倍，以改善脆性透射材料沿厚度方 向上對激光能量吸收的均勻性，使脆性透射材料沿厚度方向的受熱膨 脹均勻性增強，激光多焦點光束離開后，沿脆性透射材料厚度方向迅 速冷卻而產(chǎn)生拉應(yīng)力，實現(xiàn)激光對厚脆性透射材料的分離。裝

本發(fā)明公開了一種云環(huán)境下的多模式安全訪問控制方法，針對 云環(huán)境下不同域內(nèi)數(shù)據(jù)訪問特點，選擇最優(yōu)的訪問控制方法。通過定 義一種訪問策略描述語言，統(tǒng)一約束訪問策略的制定和使用規(guī)則，使 得 IBAC、ABAC 和 DABAC 協(xié)同工作，實現(xiàn)云環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全保障。 在個人域內(nèi)使用 IBAC 實現(xiàn)細粒度的訪問控制，在群組域內(nèi)使用 ABAC 實現(xiàn)高效可擴展的訪問控制，并在現(xiàn)有屬性訪問控制基礎(chǔ)上，引入動 態(tài)屬性的概念，采用多叉樹

本發(fā)明公開了一種薄壁件銑削振動的多機械手臂隨動抑制裝置，包括剛性底盤、機械手臂系統(tǒng)、音圈電機、薄板、立柱、主軸、支架、激光位移傳感器、轉(zhuǎn)換器、控制器、驅(qū)動器；機械手臂系統(tǒng)控制四個機械手臂跟隨機床主軸的進給運動；控制器對振動位移信號進行采集、處理并輸出相應(yīng)的控制電壓對音圈電機進行控制；剛性底盤為八邊形的鋼質(zhì)材料，安置于機床加工槽內(nèi)，其上配置有用以安裝立柱和四個機械手臂的結(jié)構(gòu)；音圈電機用以對薄板提供輔助支撐以及抑制其振動；激光位移傳感器用以檢測薄板的振動位移。本發(fā)明使得抑振裝置實時跟隨銑削刀具的進給移動

本發(fā)明公開了一種真空下多探針摩擦磨損測試及原位形貌探測系統(tǒng)，包括主體和外部手動驅(qū)動裝置；所述主體包括腔體上蓋、安裝在腔體上蓋上面用于密封的光窗頂蓋和安裝腔體上蓋內(nèi)部的多探針組件；其能在高真空下實現(xiàn)對具有不同功能的SPM針尖切換，使摩擦學測試及原位形貌探測在高真空環(huán)境下可相繼完成，且原位定位精度較高。由于更換針尖時無須打開腔體，確保了實驗樣品不受外界因素干擾，使實驗所得結(jié)果更為真實可信；不僅如此，也節(jié)省了實驗前期設(shè)備調(diào)整校準時間，提高實驗效率。

本發(fā)明公開了一種利用多系統(tǒng) GNSS 觀測值的高精度基線解算方法，首先通過對各 GNSS 系統(tǒng)各頻 率的偽距、載波相位觀測值在基線兩端測站間做差構(gòu)建站間單差觀測值，之后選擇某類觀測值的偽距硬 件延遲作為基準以解決法方程秩虧問題，并根據(jù)各 GNSS 系統(tǒng)的性質(zhì)對浮點單差模糊度估值處理去除組 合 UPD 影響，恢復單差模糊度的整周特性，進而實現(xiàn)基線高精度解算。本發(fā)明突破了現(xiàn)有多系統(tǒng) GNSS 基線解算方法存在的缺陷，具有理論嚴密、模型簡單、易于實現(xiàn)

本發(fā)明公開了一種聲壓測量傳感器及多縱模光纖激光器聲壓測 量系統(tǒng)。聲壓測量傳感器包括金屬圓桶、薄膜和光纖；金屬圓桶的側(cè) 壁中部有開孔，內(nèi)壁設(shè)有吸音棉；薄膜位于金屬圓桶的上端開口處， 形成密封結(jié)構(gòu)；光纖兩端固定，呈緊繃狀態(tài)，中部粘貼在薄膜的表面。 多縱模光纖激光器聲壓測量系統(tǒng)包括 980nm 泵浦光源、多縱模激光諧 振腔、光纖隔離器、光電轉(zhuǎn)換模塊和頻譜分析儀；多縱模激光諧振腔 包括聲壓測量傳感器、波分復用器、摻鉺光纖、可

武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構(gòu)建了多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術(shù)體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關(guān)鍵技術(shù)，成功研制出我國首套多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統(tǒng)MIPS。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構(gòu)建了多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術(shù)體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關(guān)鍵技術(shù)，成功研制出我國首套多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統(tǒng)MIPS，相關(guān)技術(shù)理論《多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術(shù)及應(yīng)用》2021年榮獲測繪科技進步特等獎。 技術(shù)特色： (1) 首次提出基于人工智能技術(shù)的多模態(tài)衛(wèi)星影像語義分割與幾何處理融合新理論。創(chuàng)建了衛(wèi)星影像跨域穩(wěn)健語義分割技術(shù)，通過自適應(yīng)增量優(yōu)化提升深度分割網(wǎng)絡(luò)模型的遷移性和普適性，保證多類型地物語義分割的時效性、容錯性、穩(wěn)定性和區(qū)域一致性。 (2) 通過語義分割結(jié)果全自動進行多源地理信息控制點粗差剔除，實現(xiàn)超大范圍多模態(tài)影像精準幾何處理；提出輻射不變特征變換算法進行多模態(tài)影像高可靠性匹配；單臺機器2.5分鐘可完成8000景衛(wèi)星影像的并行區(qū)域網(wǎng)平差，大幅提高了自動化處理精度和效率。 (3) 突破了基于深度學習的多視遙感影像三維地形及大范圍合成影像智能生成技術(shù)，采用物方半全局優(yōu)化提升困難區(qū)域的密集匹配精度，并在語義分割結(jié)果的輔助下進行大范圍遙感影像無縫鑲嵌合成。 (4) 基于深度學習進行建筑物、道路、農(nóng)作物等典型地物目標語義信息智能提取；基于多尺度語義分割網(wǎng)絡(luò)融合經(jīng)驗知識實現(xiàn)建筑物矢量邊緣精確提取；結(jié)合語義分割和多起點中心線追蹤優(yōu)化提取道路網(wǎng)拓撲矢量；基于3D卷積和注意力機制實現(xiàn)多類農(nóng)作物精細分類及其時空特征智能提取。 (5) 構(gòu)建了全新的多模態(tài)衛(wèi)星遙感影像幾何語義一體化智能處理技術(shù)體系，研制出我國首套自主產(chǎn)權(quán)的多模態(tài)衛(wèi)星影像一體化攝影測量遙感智能處理軟件系統(tǒng)MIPS，其數(shù)據(jù)處理效果和效率均有明顯優(yōu)勢，顯著提升了融合處理的精準度和智能化水平。 先進性 MIPS具備快速語義分割、語義輔助精準幾何處理、三維地形提取與多影像時序合成、地物語義信息智能提取等特色功能。系統(tǒng)采用最新的衛(wèi)星影像攝影測量處理、多源影像融合、語義信息提取的相關(guān)理論與方法，結(jié)合先進的計算機技術(shù)、CPU/GPU兩級加速并行處理及深度學習技術(shù)，處理效果和效率均明顯優(yōu)于國內(nèi)外同類軟件。例如單機情況下19小時即可完成1551景2米分辨率衛(wèi)星影像的全自動處理，包括云區(qū)檢測、影像融合、影像匹配、區(qū)域網(wǎng)平差、正射影像糾正等全部處理流程。語義分割結(jié)果約束的立體衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差自動化程度和精度均顯著提升，例如在1:1萬基礎(chǔ)測繪產(chǎn)品DEM/DOM的輔助下，高分七號立體衛(wèi)星影像的全自動處理高程精度從2.6米大幅提升至0.8米以內(nèi)，鑲嵌接邊精度優(yōu)于1像素。

機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機交互等功能模塊，實現(xiàn)高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區(qū)城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動化程度，推進實景三維中國建設(shè)進程。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 創(chuàng)新性： 機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機交互等功能模塊，實現(xiàn)高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區(qū)城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動化程度，推進實景三維中國建設(shè)進程。系統(tǒng)主要由兩部分功能模塊組成：自動化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統(tǒng)模塊。其中自動建模模塊由點云影像自動配準、實景三維模型重建、點云濾波、點云分類、建筑物單體化分割、建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建等軟件子模塊構(gòu)成。系統(tǒng)支持DEM、DOM、實景三維模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多種產(chǎn)品生產(chǎn)；支持多核、多CPU、多GPU架構(gòu)的任務(wù)并行化管理，支持搭建點云、影像、模型數(shù)據(jù)庫，支持人機交互進行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關(guān)鍵問題： LiDAR點云與傾斜影像異源異構(gòu)數(shù)據(jù)配準問題，點云影像數(shù)據(jù)難以聯(lián)合應(yīng)用； 單一數(shù)據(jù)源三維信息與紋理信息不全，高質(zhì)量模型結(jié)果依賴高精度數(shù)據(jù)輸入，導致數(shù)據(jù)獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實景三維模型重建自動化程度低，低精度自動結(jié)構(gòu)化模型成果難復用，而手動模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實景三維數(shù)據(jù)制作單位高度依賴國外軟件，國產(chǎn)化難。 先進性： 當前，國內(nèi)90%以上地形級實景三維數(shù)據(jù)制作測繪單位都基于國外軟件進行三維重建，而城市級實景三維模型則重度依賴全人工手動勾繪且需調(diào)用國外專業(yè)三維建模軟件，模型重建學習成本極高、軟件針對性不強而效率低下。 機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)軟件系統(tǒng)以高精度、高效率、高自動化程度城市級實景三維模型重建為首要目標。軟件系統(tǒng)具備高精度點云影像配準模塊提供異源數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用基礎(chǔ)；采用LiDAR點云約束的多視影像密集匹配策略實現(xiàn)高精度、全覆蓋三維數(shù)據(jù)輸入以實現(xiàn)高質(zhì)量實景三維模型重建；采取地面點濾波、非地面點地物分類、目標地物單體實例分割遞進式流程得到建筑物等地物單體化三維數(shù)據(jù)；優(yōu)化自動結(jié)構(gòu)化模型重建與人工干預的結(jié)構(gòu)化建模流程，無需額外依賴專業(yè)建模軟件；提供針對建筑物結(jié)構(gòu)化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達標的自動模型可復用，三維點云端、二維影像端可獨立或聯(lián)合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動編輯模式。 獨占性： 系統(tǒng)主要搭建兩條生產(chǎn)路線，以適應(yīng)不同地域模型精度要求差異、不同應(yīng)用時間響應(yīng)要求。其一是以LiDAR點云為主的快速建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建，經(jīng)過點云分類、建筑物實例分割、結(jié)構(gòu)化模型重建等步驟構(gòu)建人工地物結(jié)構(gòu)化模型，并利用配準后多視影像對模型紋理映射，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結(jié)構(gòu)化模型、典型地物真實色彩點云等輕量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；其二是在LiDAR點云約束下生成高精度密集匹配點云構(gòu)造高質(zhì)量實景三維模型，并在此基礎(chǔ)上提取建筑物單體三角網(wǎng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過模型簡化抽象得到建筑物LoD3模型，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括實景三維模型、建筑物LoD3模型等城市級實景三維數(shù)據(jù)要素。 此外，軟件系統(tǒng)支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產(chǎn)麒麟(V4/V10)等多操作系統(tǒng)中運行，已階段性實現(xiàn)國產(chǎn)化。

本發(fā)明公開了一種手持式多激光條紋快速三維測量方法，包括 以下步驟：1)粘貼標志點：2)使用手持三維測量儀測量物體表面的三維 數(shù)據(jù)：3)采集圖像：4)圖像處理：5)標志點的三維坐標計算：6)物體表 面點的三維坐標計算；7)手持三維測量儀的定位和世界坐標系下的數(shù) 據(jù)拼合，即獲得從當前相機坐標系變換到世界坐標系的旋轉(zhuǎn)平移矩陣， 以實現(xiàn)當前物體表面測量點從相機坐標系到世界坐標系的轉(zhuǎn)換關(guān)系和 世界坐標系下的數(shù)據(jù)拼合。本發(fā)明通過