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李梢教授團隊針對我國胃癌早診率低于10%，胃癌前病變患者的癌變率僅有0.6%/年，胃炎癌轉化中西醫特征不清、防治措施不明的重大難題，創建以“智能早篩-極早診斷-精準早治”為特色的胃癌極早期中西醫智能防治體系，顯著提升我國胃炎癌轉化中醫藥防治水平。

淄博嘉鴻通智能裝備有限公司是一家集實驗室規劃設計與研發、施工交付、售后維保為一體的科技型中小企業。 公司專門為工業企業、高等院校、科研院所、醫療疾控、檢測機構等各類實驗室提供一站式解決方案。 公司主營業務包括實驗室家具、送排風智能控制系統、集中供氣系統、實驗室尾氣處理系統、易制毒、易制爆、危險化學品存儲柜、數字化安全管理系統、實驗室專用配套系統及校舍家具等。 公司先進的設計理念、專業的售后服務團隊，致力于為廣大科研人員創造健康、安全、環保、舒適的學習工作環境。 公司創始人從事實驗室行業10余年，具有豐富的行業經驗，參與及主導的科研項目榮獲多項知識產權(4件發明專利，6件實用新型專利)榮獲“淄博市重大科技成果三等獎”、“周村區職工優秀技術創新成果”、本人所主導的研發項目榮獲“淄博市重點研發計劃（市外校城融合）項目”，2022年5月份榮獲“2022年全省工友創業大賽淄博分賽二等獎”。 公司榮獲實驗室行業知識產權2項，2022年9月份成為淄博市周村區中小企業商會會員單位，2023年3月份榮獲“科技型中小企業”榮譽。 公司愿景：爭做國內一流的實驗室行業綜合服務商； 企業使命：助推實驗室行業轉型升級與高質量發展，保障科研人員愉悅健康； 企業價值觀：誠信服務、質量至上；創新發展、追求卓越； 企業精神：專注自我提升，專業服務客戶；

睿行智能是速羽動力旗下的低速智能車品牌，專注于多種場景的無人駕駛車輛、智能車的研發生產制造。 一、項目進展 已注冊公司運營 二、企業信息 企業名稱 南京速羽動力科技有限責任公司 企業法人 史昀珂 注冊時間 2016.06.29 注冊所在省市 江蘇省南京市 組織機構代碼 91320115MA1MNUC45H 經營范圍 經營范圍包括汽車、電動車、汽車模型、賽車、機動車及相關零配件的研發、生產、銷售、技術服務和售后服務；工業產品造型設計開發；自營和代理各類商品和技術的進出口業務（國家限定公司經營或禁止進出口的商品和技術除外）；鋼管、鋁材、金屬材料銷售；碳纖維制品、鋰電池組、電池管理系統、高壓箱的研發和銷售；體育賽事策劃；賽車場地維護；自有設備租賃（不得從事金融租賃）；新能源汽車技術領域額內的技術開發、技術咨詢、技術服務、技術轉讓；機械加工；游樂設備設計、生產、加工、銷售及技術服務。 企業地址 南京江寧區東南大學路33號東南大學國家科技園1號樓3樓 獲投資情況 東大科技園-紫金創投學生創業基金 15萬元 三、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 史昀珂 機械工程 2021年9月 四、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 殷國棟 機械工程 教授 汽車工程 五、項目簡介 睿行智能（RUIMOVE）是速羽動力旗下的低速智能車品牌，專注于多種場景的無人駕駛車輛、智能車的研發生產制造。 團隊在多個領域的綜合經驗，使得我們在智能車領域擁有全方位的綜合實力，不同的技術積累構成不同的解決方案，應用于無人駕駛的多個場景，包括無人駕駛科研平臺、無人貨運、無人巡邏、無人物流、無人清掃、無人擺渡、無人軍事等。睿行智能（RUIMOVE）整合優勢資源，立足低速智能車領域，致力于技術創新和產品創新，為低速無人車提供智能底盤整體解決方案，包括：車規級、全線控化的核心零部件，多場景電驅動系統方案，底盤輕量化、高性能解決方案。以強大的供應鏈、生產制造管理實現智能車的大批量生產及成本控制。睿行智能決心成為無人駕駛解決方案提供商，并積極布局軟件算法、高精度地圖、云服務、數據服務等領域，通過提供高性能的低速智能車和用戶體驗，為用戶創造簡便的生活方式，在全球范圍內打造用戶企業，致力于未來低速智能車的全面普及工作。

概述 GL-LBY/L型流變儀提供了一種科學的測試混凝土和易性的方法，是一種全新多功能和輕便的混凝土流變儀，用于檢測骨料粒徑在32mm以下的混凝土流變性。可應用于科研、混凝土材料配比確定、生產質量控制等領域。軟件自動控制采集數據，自動計算Bingham流變參數—屈服應力和塑性粘度，繪制曲線，儲存試驗結果及導出試驗數據。 性能特點 可移動，適用于實驗室內環境 結實耐用，低成本，多功能 實驗快速，準確 操作簡單，自動化 更好地確定材料和易性 提高混凝土質量和性能 提高工人生產效率 加速高效新材料的推廣使用

一種基于非監督特征學習的高分辨率遙感影像場景分類方法，包括對輸入的原始高分辨率遙感圖像 進行劃分得到場景，從每個場景中隨機地提取若干個訓練圖像塊，將訓練圖像塊聚集起來做預處理操作; 計算所有訓練圖像塊的低維流形表示，聚類得到一組聚類中心;對每一幅場景密集采樣得到局部圖像塊， 對每個局部圖像塊做預處理操作后映射到相同的低維流形空間中，然后進行編碼獲得場景的所有局部特 征;將所有場景的局部特征集合起來進行特征量化，統計每一幅場景的局部特征直方圖，得到場景的全 局特征表達;隨機挑選若干幅場景作為訓練樣本，由分類器得到每一幅場景的預測類別標號，完成原始 高分辨率遙感場景的標注任務。

本發明公開了一種結合全球 DEM 與立體視覺的衛星影像云檢測方法，利用密集匹配的 DSM 數據 和現有的全球 DEM 數據 SRTM，結合高程與影像灰度信息提取云區域。主要步驟如下：通過多影像多 匹配基元方法獲得模型匹配的 M-DSM，基于特征線的方法配準 M-DSM 與 SRTM，通過高程差值獲得 初始種子點，然后把種子點計算到像方，結合影像的灰度信息提取出云區域。本發明在有大面積雪的影 像，能有效的避免雪的干擾，準確地檢測出云區，提高了遙感影像的利用率。 

用于彩色數字影像系統的色適應變換尋優方法及系統，包括輸入影像客體各樣本可見光范圍光譜反 射率數據；計算各樣本在目標光源照明條件下色度信息，求解各樣本在各種模擬光源照明條件下色度信 息；利用各種色適應變換方法預測色適應變換后在目標光源照明條件下的色度信息；計算各模擬光源下 各待尋優的色適應變換方法對各樣本的色適應變換平均精度；構建 BP 神經網絡對模擬光源的相對光譜 功率分布曲線與色適應變換平均精度之間關系進行擬合；對于任意光源，利用各條 BP

機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數據，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結構化模型重建、人機交互等功能模塊，實現高效率、（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的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 創新性： 機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數據，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結構化模型重建、人機交互等功能模塊，實現高效率、（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的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。系統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、建筑物結構化模型重建等軟件子模塊構成。系統支持DEM、DOM、實景三維模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多種產品生產；支持多核、多CPU、多GPU架構的任務并行化管理，支持搭建點云、影像、模型數據庫，支持人機交互進行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關鍵問題： LiDAR點云與傾斜影像異源異構數據配準問題，點云影像數據難以聯合應用； 單一數據源三維信息與紋理信息不全，高質量模型結果依賴高精度數據輸入，導致數據獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實景三維模型重建自動化程度低，低精度自動結構化模型成果難復用，而手動模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實景三維數據制作單位高度依賴國外軟件，國產化難。 先進性： 當前，國內90%以上地形級實景三維數據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用國外專業三維建模軟件，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與航空影像聯合城市三維建模系統軟件系統以高精度、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。軟件系統具備高精度點云影像配準模塊提供異源數據聯合應用基礎；采用LiDAR點云約束的多視影像密集匹配策略實現高精度、全覆蓋三維數據輸入以實現高質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據；優化自動結構化模型重建與人工干預的結構化建模流程，無需額外依賴專業建模軟件；提供針對建筑物結構化建模的模型編輯、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： 系統主要搭建兩條生產路線，以適應不同地域模型精度要求差異、不同應用時間響應要求。其一是以LiDAR點云為主的快速建筑物結構化模型重建，經過點云分類、建筑物實例分割、結構化模型重建等步驟構建人工地物結構化模型，并利用配準后多視影像對模型紋理映射，此生產線主要產品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結構化模型、典型地物真實色彩點云等輕量基礎數據；其二是在LiDAR點云約束下生成高精度密集匹配點云構造高質量實景三維模型，并在此基礎上提取建筑物單體三角網數據，經過模型簡化抽象得到建筑物LoD3模型，此生產線主要產品包括實景三維模型、建筑物LoD3模型等城市級實景三維數據要素。 此外，軟件系統支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產麒麟(V4/V10)等多操作系統中運行，已階段性實現國產化。

本發明公開了一種面向關系數據庫擴展的自適應影像金字塔切片方法，本發明針對空間數據管理系 統發展現狀，綜合考慮局域網網絡帶寬和服務器端數據庫存儲塊大小，并結合局域網客戶端硬件情況， 提出了自適應影像切片模型，根據自適應影像切片模型自適應的選擇影像切片尺寸。本發明可在多種不 同的數據庫、網絡和客戶端條件下實現影像數據智能化高效存儲與訪問，為高效的影像數據管理提供了 可行的思路和方法，有助于在 C/S 架構的網絡環境下高效存取和管理基于數據庫技術的遙感影像數據。 

本發明公開了一種基于改進 SIFT 算子的低空多視角遙感影像匹配方法，首先采用優化的 DoG 算子 對第一影像和第二影像進行特征點檢測，然后利用基于局部區域采樣模擬的 SIFT 描述子對特征點進行 描述形成特征向量，最后采用 NNDR 策略形成初始匹配特征點，并利用基于極幾何約束的 RANSAC 算 法對匹配點進行提純。本發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。