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一種基于 LiDAR 點云輔助的立體影像密集匹配方法及系統(tǒng)，將投影獲取立體像對重疊范圍內(nèi)的 LiDAR 點云并濾波處理；將濾波后的點云投影到核線立體像對上，確定后續(xù)密集匹配的視差范圍；建立 金字塔，從金字塔頂層開始，采用三角網(wǎng)約束改造代價矩陣，進(jìn)行 SGM 密集匹配，并進(jìn)行左右一致性 檢測，得到頂層最終的視差圖；將金字塔當(dāng)前層的視差圖傳遞到下一層作為初始視差圖，根據(jù)當(dāng)前層的 視差圖相應(yīng)確定下一層的視差范圍，將下一層作為新的當(dāng)前層；基于新的當(dāng)前層，同樣處理得到當(dāng)前層 最終的視差圖，直到金字塔的底層，輸出原始影像的視差圖，根據(jù)視差圖，得到立體像對的同名點，生 成密集匹配的點云。

可以量產(chǎn)/n成果簡介：“蘇云金芽胞桿菌高效殺蟲工程菌”是國家科技部863研究計劃，為了構(gòu)建我國自有的蘇云金芽胞桿菌基因工程菌，從1800個菌株中篩選出不同特異性的高毒力菌株，從中克隆了8種殺蟲晶體蛋白基因，并將含有cry1Ac-P20的特異位點重組質(zhì)粒導(dǎo)入對棉鈴蟲高毒力的野生菌株YBT-1520，獲得了高效工程菌WG-001。該工程菌是我國擁有的自有知識產(chǎn)權(quán)的新一代蘇云金芽胞桿菌殺蟲劑基因工程菌，是我國第一個被批準(zhǔn)進(jìn)入環(huán)境釋放、中試研究和商業(yè)化生產(chǎn)的蘇云金芽胞桿菌殺蟲劑基因工程菌。該工程菌殺蟲晶體蛋

成果系教育部人文社科研究項目成果、獲武漢市優(yōu)秀社科獎三等獎，在國家 版權(quán)局著作權(quán)登記中心登記。 1、項目簡介 收集和完善讀者數(shù)據(jù)，建立精確、有效的讀者數(shù)據(jù)庫，利用讀者數(shù)據(jù)資源開 展數(shù)據(jù)庫營銷、創(chuàng)造增值價值，是國際領(lǐng)先報刊媒體的普遍趨勢。《報刊社讀者 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)》軟件是報社、期刊社、郵政報刊發(fā)行局、各類媒體發(fā)行公司實 現(xiàn)數(shù)據(jù)庫營銷、精確營銷的信息系統(tǒng)管理工具，幫助發(fā)行工作人員輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù) 庫營銷效果。它借鑒云計算理念，依托數(shù)據(jù)庫技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過數(shù)據(jù)采集 向?qū)Ш托畔⑼诰蚬ぞ撸瑤椭襟w對讀者數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的采集、保存與挖掘分析， 并據(jù)此開展讀者分類、報刊發(fā)行輔助營銷和多種經(jīng)營（增值服務(wù)項目）達(dá)到利用 報刊發(fā)行渠道為媒體創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價值的目的。軟件同時具有具有發(fā)行訂單管理、投 遞管理、財務(wù)管理等實用功能， 能夠滿足媒體的日常需求。 2、創(chuàng)新要點 第一，解決了“要什么數(shù)據(jù)”的問題，設(shè)置科學(xué)的讀者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型，用以 描述讀者的特征和行為。第二，解決了“怎么獲取（采集）這些數(shù)據(jù)”的問題， 本軟件設(shè)計了多渠道建立大眾化日報讀者數(shù)據(jù)庫的新路徑。第三，解決了“這些 數(shù)據(jù)有什么用處”的問題。本軟件中的讀者消費日志、讀者營銷項目、讀者關(guān)懷 服務(wù)、讀者價值分析等功能設(shè)計，使得數(shù)據(jù)信息得到充分的運用。 在國內(nèi)方面：讀者數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是國內(nèi)首創(chuàng)用于媒體讀者（受眾）數(shù)據(jù)庫 管理的軟件；在國際方面：在數(shù)據(jù)描述指標(biāo)健全度、數(shù)據(jù)分析處理能力、個性化 等方面，在國際同類軟件中處于領(lǐng)先水平。 3、效益分析（資金需求總額 20-50 萬元） 本項目具有投入少、見效快的特點。根據(jù)需求設(shè)定符合實際需求的投資檔位。 根據(jù)初步測算，對于一家發(fā)行量為 50 萬份的中型報業(yè)集團(tuán)來說，預(yù)計第一年投 入 30 萬元，一年后可創(chuàng)收 500 萬元；2 年后可達(dá)到 1000 萬元；第三年可達(dá)到 2000 萬元。 4、推廣情況 已經(jīng)在沈陽、珠海、無錫等 3 家報業(yè)集團(tuán)推廣告，具有良好的經(jīng)濟(jì)效益和廣闊的經(jīng)濟(jì)前景。 

相對于人類病原微生物，生物防微生物與宿主互作的分子機(jī)理研究起步較晚。對殺蟲防病功能蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行分析，不僅對揭示這些蛋白分子的作用機(jī)理具有重要意義，同時也是構(gòu)建新型高效廣譜微生物農(nóng)藥的基礎(chǔ)。本項目選擇我國分離的蘇云金芽胞桿菌中具有自主知識產(chǎn)權(quán)的重要的殺蟲功能基因，通過解析其蛋白質(zhì)的空間構(gòu)象和開展生物學(xué)功能研究，揭示這些蛋白質(zhì)的分子作用機(jī)理。同時進(jìn)行蛋白與昆蟲中腸蛋白的互作，以明確其在昆蟲中腸的作用靶點，為分子設(shè)計此類蛋白以提高毒力和擴(kuò)大殺蟲譜提供科學(xué)的理論依據(jù)。

本發(fā)明公開了一種基于云存儲環(huán)境的連續(xù)數(shù)據(jù)保護(hù)的緩存代理 端的設(shè)計方案，包括：緩存代理端將根據(jù)客戶端的操作請求進(jìn)行相關(guān) 處理。如果是用戶的登錄請求，緩存代理端則會判斷用戶是否存在， 如果用戶不存在，則為該用戶創(chuàng)建元數(shù)據(jù)記錄文件、數(shù)據(jù)記錄文件、 時間記錄文件和數(shù)據(jù)映射表，然后進(jìn)行同步，創(chuàng)建被保護(hù)磁盤分區(qū)的 初始鏡像文件；如果存在，繼續(xù)等待客戶端的操作請求。如果是備份 請求，緩存代理端則會構(gòu)造對應(yīng)的元數(shù)據(jù)并記錄到對應(yīng)的元數(shù)

本發(fā)明公開了一種安全云存儲系統(tǒng)中的密鑰管理分發(fā)方法，屬 于計算機(jī)存儲技術(shù)和信息安全技術(shù)領(lǐng)域，解決現(xiàn)有密鑰管理分發(fā)方法 在用戶動態(tài)加入和退出系統(tǒng)時開銷較大的問題。本發(fā)明包括客戶端進(jìn) 程和服務(wù)端進(jìn)程，客戶端使用廣播加密算法為每個用戶生成公鑰，用 戶請求文件時使用公鑰通過廣播加密分發(fā)文件密鑰；本發(fā)明對當(dāng)前公 鑰進(jìn)行擴(kuò)展，通過保留初始產(chǎn)生公鑰時所使用的部分私有參數(shù)，當(dāng)用 戶加入或撤離系統(tǒng)時使用保留的私有參數(shù)產(chǎn)生新的公鑰加密數(shù)

本發(fā)明公開了一種安全云存儲系統(tǒng)的分層密鑰管理方法。通過 構(gòu)建二叉 Trie 密鑰管理樹和基于此樹的密鑰推導(dǎo)機(jī)制完成對非對稱密 鑰和對稱密鑰的高效組織管理，降低了數(shù)據(jù)擁有者管理密鑰的復(fù)雜度， 提高了數(shù)據(jù)的安全性。通過引入滿足多跳性的 ElGamal 代理重加密機(jī) 制完成密鑰的更新，將訪問策略變更引發(fā)的密鑰重加密部分負(fù)擔(dān)轉(zhuǎn)移 到 CSP；利用延遲更新策略將數(shù)據(jù)的重加密開銷轉(zhuǎn)移到被共享用戶端， 降低了數(shù)據(jù)擁有者的處理開銷，

本發(fā)明公開了一種基于多級緩存的混合云存儲方法，包括：用 戶登錄時根據(jù)其所在的局域網(wǎng)加入用戶組，向該用戶組所在區(qū)域的超 級節(jié)點發(fā)送用戶名和密碼進(jìn)行用戶認(rèn)證，超級節(jié)點根據(jù)接收到的用戶 名和密碼對用戶進(jìn)行認(rèn)證，用戶接收從超級節(jié)點返回的目錄視圖及其 所有文件的元數(shù)據(jù)信息，將目錄視圖發(fā)送到該用戶組的組長節(jié)點，組 長節(jié)點根據(jù)接收到的目錄視圖判斷其組緩存空間中是否包括該目錄視 圖中的文件，若是則將組緩存空間中存儲該文件的節(jié)點的 I

本發(fā)明公開了一種云存儲環(huán)境中用戶權(quán)限回收的方法，解決現(xiàn) 有云環(huán)境中用戶權(quán)限回收時引起安全隱患和數(shù)據(jù)重加密帶來的性能開 銷問題。包括：客戶端進(jìn)程，云存儲系統(tǒng)進(jìn)程和安全管理中心進(jìn)程， 云存儲系統(tǒng)實現(xiàn)令牌鏈管理更新，通知安全管理中心分發(fā)密鑰、令牌， 對密文置入干擾塊處理以及用戶訪問請求判斷回復(fù)；安全管理中心實 現(xiàn)用戶注冊、登錄，權(quán)限授予、回收，密鑰管理、分發(fā)，以及用戶令 牌分發(fā)。本發(fā)明利用令牌機(jī)制實現(xiàn)密文的干擾處理，采用立

本發(fā)明公開了一種利用激光點云輔助的可量測全景影像生成方法，包括：步驟 1，將全景影像進(jìn)行 虛擬成像獲得多幅框幅式影像；步驟 2，選取初始點對，并初始化各框幅式影像的外方位元素；步驟 3， 以初始點對中所有激光點到對應(yīng)框幅式影像上的投影誤差的和最小為條件方程，調(diào)整外方位元素初始值， 獲得精確的外方位元素值；步驟 4，構(gòu)建激光點云的空間索引，在空間索引中選取以曝光中心為球心的 球形鄰域，球形鄰域內(nèi)激光點云即全景影像的鄰域點云；步驟 5，計算鄰域點云中各激光點的法向量， 獲得鄰域點云的特征；步驟 6，將鄰域點云的深度和特征投影到全景影像。采用本發(fā)明生產(chǎn)的可量測全 景影像具有較高精度，可廣泛運用于測量領(lǐng)域及資產(chǎn)調(diào)查。