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成果簡介：  震后如何快速有效的處置地震，減輕地震災害造成的損失是一個亟待解決的問題。目前地震應急預案具有可操作性不強、針對性不好等缺點。項目以空間信息技術、地震減災技術等為依托，開發了地震應急處置方案技術系統，該系統可根據地震應急災情實時生成針對性強、可操作性好的地震應急處置方案，從而負責實時救災。

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本書結合作者對圖像處理,分析和三維重建等進行的研究和工作,對從數碼相機拍攝的建筑物圖像中以參數化建模的方法恢復建筑物的三維幾何結構進行了論述和探討.

本實用新型涉及漫游式海洋地震儀。本實用新型包括浮球、傳感及通訊定位模塊、能源模塊、低功耗智能控制模塊、浮力調節模塊。能源模塊和低功耗智能控制模塊設置在浮球內部；能源模塊為其他模塊提供動力；低功耗智能控制模塊負責處理傳感及通訊定位模塊所接受的外部信息；傳感及通訊定位模塊設置在浮球頂部，浮力調節模塊設置在浮球底部。本實用新型不同于傳統的固定式陸地地震臺站和坐底式海底地震儀，而是懸浮在海水中，并隨著洋流作浮游運動，不僅可以長時間記錄地震傳達的信息，而且可以記錄不同地點接收到的地震信號。可以形成覆蓋較大海洋面積的地震臺網，解決了海洋沒有地震臺網的難題，適合對較大面積海域開展層析成像及海洋地震觀測。

研究結果揭示，2019年的地震序列屬于沿加州東部剪切帶歷史群震的一部分。該群震自1872年始，可能與暫時升高的地殼應變率有關。就2019年地震序列而言，該群震至少發生在五個斷層上，其中，7月4日的6.4級地震始于一個西北向的右旋走滑斷層，然后跳躍到與之共軛的東北向左旋走滑斷層并破裂至地表。7月6日的7.1級地震則發生在三個走向角變化的西北向斷層（F

成果介紹本發明涉及一種基于紙質平面數據的城市三維空間矢量建模方法，針對現有普通二三線和中西部城鎮、鄉村的大量測繪資料仍舊依托紙質圖紙，存在難以管理、難以使用、難以分享的困難，該方法以掃描設備為平臺，以OCR、ArcGIS軟件為基礎，首先通過將紙質圖紙矢量化識別，其次對整個矢量圖紙進行分層處理，最后將矢量圖紙輸入空間數據庫進行空間建模，形成具有三維形態的可視化模型，成為城鄉規劃管理者可管控，城鄉規劃師可利用，以及普通市民可認知的城市空間形態數據。本發明采用簡便可行、自動化的步驟，具有快捷、準確的優點，將紙質圖紙轉化為數字化形態模型，促進了新型城鎮化背景下城鄉規劃成果的利用及技術手段的提升。技術創新點及參數提出一種簡便可行、快捷準確地 將紙質圖紙轉化為三維空間矢量的建模方法，該方法可以形成具有三維形態的可視化模 型，成為城鄉管理者可管控、城鄉規劃師可利用、普通市民可認知的城市空間形態數據。

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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個性化虛擬試衣的真實人體三維建模方法。該算法以視頻作為輸入數據，經過特征匹配、關鍵幀選取、三維點云生成、模板映射、紋理映射等幾個步驟，得到人體表面三維模型。采用運動恢復結構的技術大大簡化了重建過程，減輕了數據采集者和被采集者的負擔，降低了對儀器和設備的要求，同時能獲得較為精確的重建結果。利用模板映射能獲得完整的人體表面模型，使算法對于人體紋理信息缺失和自身遮擋更加魯棒。

本發明公開了一種面向個性化虛擬試衣的真實人體三維建模方法。該算法以視頻作為輸入數據，經過特征匹配、關鍵幀選取、三維點云生成、模板映射、紋理映射等幾個步驟，得到人體表面三維模型。采用運動恢復結構的技術大大簡化了重建過程，減輕了數據采集者和被采集者的負擔，降低了對儀器和設備的要求，同時能獲得較為精確的重建結果。利用模板映射能獲得完整的人體表面模型，使算法對于人體紋理信息缺失和自身遮擋更加魯棒。按照本發明，從數據輸入到