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機(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機(jī)載LiDAR點(diǎn)云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)云語義分割、點(diǎn)云影像配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機(jī)交互等功能模塊，實(shí)現(xiàn)高效率、（半）自動(dòng)的城市實(shí)體三維模型重建，具備全自動(dòng)大測區(qū)城市建模、半自動(dòng)城市高精度精細(xì)實(shí)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(dòng)化程度，推進(jìn)實(shí)景三維中國建設(shè)進(jìn)程。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 創(chuàng)新性： 機(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機(jī)載LiDAR點(diǎn)云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)云語義分割、點(diǎn)云影像配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機(jī)交互等功能模塊，實(shí)現(xiàn)高效率、（半）自動(dòng)的城市實(shí)體三維模型重建，具備全自動(dòng)大測區(qū)城市建模、半自動(dòng)城市高精度精細(xì)實(shí)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(dòng)化程度，推進(jìn)實(shí)景三維中國建設(shè)進(jìn)程。系統(tǒng)主要由兩部分功能模塊組成：自動(dòng)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(dòng)建模模塊由點(diǎn)云影像自動(dòng)配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、點(diǎn)云濾波、點(diǎn)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(shí)景三維模型、建筑物L(fēng)oD1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(diǎn)云、影像、模型數(shù)據(jù)庫，支持人機(jī)交互進(jìn)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(diǎn)云與傾斜影像異源異構(gòu)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)問題，點(diǎn)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(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實(shí)景三維模型重建自動(dòng)化程度低，低精度自動(dòng)結(jié)構(gòu)化模型成果難復(fù)用，而手動(dòng)模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實(shí)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(jìn)性： 當(dāng)前，國內(nèi)90%以上地形級實(shí)景三維數(shù)據(jù)制作測繪單位都基于國外軟件進(jìn)行三維重建，而城市級實(shí)景三維模型則重度依賴全人工手動(dòng)勾繪且需調(diào)用國外專業(yè)三維建模軟件，模型重建學(xué)習(xí)成本極高、軟件針對性不強(qiáng)而效率低下。 機(jī)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(dòng)化程度城市級實(shí)景三維模型重建為首要目標(biāo)。軟件系統(tǒng)具備高精度點(diǎn)云影像配準(zhǔn)模塊提供異源數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用基礎(chǔ)；采用LiDAR點(diǎn)云約束的多視影像密集匹配策略實(shí)現(xiàn)高精度、全覆蓋三維數(shù)據(jù)輸入以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量實(shí)景三維模型重建；采取地面點(diǎn)濾波、非地面點(diǎn)地物分類、目標(biāo)地物單體實(shí)例分割遞進(jìn)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(dòng)結(jié)構(gòu)化模型重建與人工干預(yù)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(dá)標(biāo)的自動(dòng)模型可復(fù)用，三維點(diǎn)云端、二維影像端可獨(dú)立或聯(lián)合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動(dòng)編輯模式。 獨(dú)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(shí)間響應(yīng)要求。其一是以LiDAR點(diǎn)云為主的快速建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建，經(jīng)過點(diǎn)云分類、建筑物實(shí)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(zhǔn)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(shí)色彩點(diǎn)云等輕量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；其二是在LiDAR點(diǎn)云約束下生成高精度密集匹配點(diǎn)云構(gòu)造高質(zhì)量實(shí)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L(fēng)oD3模型，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括實(shí)景三維模型、建筑物L(fēng)oD3模型等城市級實(shí)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(yùn)行，已階段性實(shí)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(biāo)志點(diǎn)：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(biāo)志點(diǎn)的三維坐標(biāo)計(jì)算：6)物體表 面點(diǎn)的三維坐標(biāo)計(jì)算；7)手持三維測量儀的定位和世界坐標(biāo)系下的數(shù) 據(jù)拼合，即獲得從當(dāng)前相機(jī)坐標(biāo)系變換到世界坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)平移矩陣， 以實(shí)現(xiàn)當(dāng)前物體表面測量點(diǎn)從相機(jī)坐標(biāo)系到世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系和 世界坐標(biāo)系下的數(shù)據(jù)拼合。本發(fā)明通過

本發(fā)明公開了一種基于空間-時(shí)間多預(yù)測模式的無損壓縮方法，包括：(1)利用星載成像系統(tǒng)獲取序列圖像 f；(2)把步驟(1)獲取的每一·771·幀圖像 fk,k＝1,劃分成互不重疊且大小為 M×N 的子塊 fk,i,i＝1,2Su,m.I，SumI 為子塊總數(shù)，M，N 為預(yù)設(shè)值；(3)令步驟(2)中第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進(jìn)行分塊 JPEG-LS 編碼；(4)第 3j+2 和3j+3 幀圖像參

本發(fā)明公開了一種薄壁件銑削振動(dòng)的多機(jī)械手臂隨動(dòng)抑制裝置， 包括剛性底盤、機(jī)械手臂系統(tǒng)、音圈電機(jī)、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(dòng)器；機(jī)械手臂系統(tǒng)控制四個(gè) 機(jī)械手臂跟隨機(jī)床主軸的進(jìn)給運(yùn)動(dòng)；控制器對振動(dòng)位移信號進(jìn)行采集、 處理并輸出相應(yīng)的控制電壓對音圈電機(jī)進(jìn)行控制；剛性底盤為八邊形 的鋼質(zhì)材料，安置于機(jī)床加工槽內(nèi)，其上配置有用以安裝立柱和四個(gè) 機(jī)械手臂的結(jié)構(gòu)；音圈電機(jī)用以對薄板提供輔助支撐以及抑制其振動(dòng)； 激光位移傳感器用以檢測薄板的振動(dòng)位移。本發(fā)明使得抑振裝置實(shí)時(shí) 跟隨銑

可以量產(chǎn)/n該成果提供了用于降解多環(huán)芳烴類有機(jī)污染物的微生物菌劑，其活性成分為鞘氨醇桿菌菌株，該菌株從石油污染土壤中分離獲得，能夠快速降解多環(huán)芳烴類污染物，尤其是菲、芴、熒蒽、芘和苯并芘等有機(jī)污染物。該菌株還具有廣泛的pH值（5-9）、鹽度和溫度（16-37℃）適應(yīng)能力，是對土壤或環(huán)境多環(huán)芳烴類有機(jī)污染物進(jìn)行生物修復(fù)的優(yōu)秀微生物材料。

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn) SIFT 算子的低空多視角遙感影像匹配方法，首先采用優(yōu)化的 DoG 算子 對第一影像和第二影像進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，然后利用基于局部區(qū)域采樣模擬的 SIFT 描述子對特征點(diǎn)進(jìn)行 描述形成特征向量，最后采用 NNDR 策略形成初始匹配特征點(diǎn)，并利用基于極幾何約束的 RANSAC 算 法對匹配點(diǎn)進(jìn)行提純。本發(fā)明能夠有效地解決低空遙感影像匹配中存在的多視角以及弱紋理等問題。 

本發(fā)明公開了一種用于 MIMO 無線通信的非相干酉空時(shí)調(diào)制的對跖解調(diào)方法和對跖解調(diào)器，所述對跖解調(diào)方法要求將非相干酉空時(shí)星座圖劃分為兩個(gè)子星座圖，所述各子星座圖內(nèi)不存在成對的對跖點(diǎn)，而在兩個(gè)子星座圖之間存在一一對應(yīng)的對跖點(diǎn)，所述對跖解調(diào)方法只需在任意一個(gè)子星座圖內(nèi)遍歷 L/2 個(gè)星座點(diǎn)進(jìn)行基于最大似然的解調(diào)計(jì)算，找出 L/2 個(gè)四矩陣乘積的跡最大值ψmax 和跡最小值ψmin，然后 根 據(jù) <img file=