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为满足职业院校不断增长的计算机网络机房的建设和升级改造的普遍要求，通过对十余所不同类型的职业院校计算机实训室进行实地调研和现场调试，根据老师教学需要、各类考试（技术等级考试、普通话考试、英语考试、职业资格证）需要和学生的上机习惯，制定的云课堂整体解决方案。 结合国家教育主管部门要求的师机、生机比率达标部署建议，提出了一室一云主机加云终端的云课堂建设方案。整体方案在满足师生上课需求的同时，着力于改善师生上机体验，降低机房管理运维难度，降低机房总成本，节能减排，终端免维护。并最终可在校与校间业务系统和管理机制提供统一的机房云平台打下基础，有利于提升落后地区的教育装备和配套课件，从而提升区域的平均教学水平，有利于合理配置教育资源，促进教育均衡发展。

该技术是一套利用高精度三维激光点云数据对隧道进行形变检测与三维仿真的方法和系统。该技术包括点云数据采集、配准、去噪，海量数据读取、存储、显示等。研发了隧道三维形变检测与仿真系统，该系统可以采用虚拟仿真技术对隧道形体数据进行曲面重建，并对三维形变信息进行全面、形象的表达。 主要性能指标： 1.设备指标：包含各型三维激光扫描仪可达到的指标和高清单反或微单相机可达到的指标； 2.精度指标：隧洞内壁点云相对精度±6mm，隧洞(管径或内壁)形变分辨精度≤3cm。 适用范围：适用于输水隧洞、地铁隧洞、水电大坝、水工建筑物的变形检测，水工建筑安全监测、三维数字仿真管理等。

1、课题的来源与背景：高职文旅专业旨在为旅游企业培养高素质的技能型实用人才，实训教学一直是专业教学中的重点，一般是通过安排学生去实地景区进行实训教学，完成教学任务。带领学生外出实地景点教学虽然能够达到理想的教学效果，但往往会带来教学成本高、人员外出存在完全风险、管理难度大等问题，为解决此类问题，借助于虚拟现实工具，构建出一个分布式的虚拟学习环境，学习者以虚拟化身的方式可以在虚拟环境中互相交流、学习。该项目研发了“文旅实训管理平台”，减少教学成本，实现理想的教学效果。 2、技术的原理和性能指标：该项目研发的“文旅实现管理平台”解决了实地旅游实训中的有关问题，对传统的专业实训教学进行改革和创新，利用虚拟现实技术与计算机网络技术，对旅游专业所开设的实训和对专业的整体教学进行精心的分析和深入的研究。(1)基于Web的学习平台。用户只要能上网，就能访问实训教学系统，实现教育资源利用最大化；(2)支持多人在线。用户以虚拟化身的方式进入虚拟环境，彼此能够“看到”对方，能互相交流、学习；(3)高仿真的学习景点。以实际的教学景点为原型，利用虚拟现实技术进行仿真，提供逼真的沉浸式体验，用户如同身临其境般完成各项血虚任务；(4)试验数据的动态保存，学习者在学习过程中，能够对实验后的信息进行保存，便于以后归纳总结学习要点。 3、技术的创造性与先进性：(1)系统采用ViRtools技术，实现图形化创作界面，ViRtools提供了一个可视化、图形化的逻辑方式，在进行3D资源、2D帧等元素整合时采用流程图的思维模式进行脚本编程。(2)系统采用ThiNkPHP技术，使用面向对象的开发结构和MVC模式。(3)系统基于Web的运行方式，不仅提高学习效果，增强了用户体验，还可以实现资源的重用，经济社会效益明显。 4、技术的成熟程度，适用范围和安全性：成果“文旅实训管理平台”技术成熟，适用范围较广，安全性较高，利用虚拟现实技术与计算机网络技术，提高学习效果，增强了用户体验，应用灵活，适合推广使用。 5、应用情况及存在问题：“文旅实训管理平台”已实现当地职业院校的小范围的应用。存在的问题是成果还需要对成果进行推广，扩大应用范围。 6、历年获奖情况：无。

该仪器是计算机外存贮设备科研与生产的关键测试设备之一。它采用钠光变角度光干涉测试原理来测定“磁头一盘”的浮动间隙以及观察浮动姿态。该仪器的主要指标如下。测量项目：１．磁头一盘浮动的最小间隙和读写磁头间隙；２．磁头浮动姿态及表面轮廓；３．测量范围：１～５微米；４．测量精度＜２％；５．净化精度≤１００级；６．基本参数：平晶转速２，４００转／分（３，６００转／分），平晶转向：顺、逆双向；７．钠光波长：５８９３埃±３埃等。经鉴定认为，该仪器结构紧凑，使用操作方便，图象清晰、效果直观。它是国内首次采用钠光变角度光干涉测量原理研制成功的测量“磁头一盘”浮动间隙的仪器。

该课题通过对ISA在校园网中的综合应用的深入研究，归纳了使用ISA作为代理服务器进行网络连接的模式，搭建了基于ISA代理服务器的网络平台，实现了对校园网的有效管理。针对网络安全和网络控制方面，课题分析了真实MAC地址对网络安全的影响，提出并实现了利用VPN隔离客户端脚本检查真实MAC地址并配合ARP绑定和VPN拨号上网这一方案，解决MAC地址和IP地址盗号上网的问题；实现了自动更改访问策略，减少了人为操作所带来的不便。该项目的实施可以在实践中实现对用户机的有效管理，减轻了管理人员的工作压力，提高了网路维护的效率，有效的维护了网络安全。

课题组针对太保集团湖南产险分公司的网络现状和网络应用结构，制定了如下安全技术解决方案。首先，课题组在内网核心交换机与Internet之间的网络连接处安装龙马百兆硬件防火墙。然后，通过设置相应的网络安全规则和策略，来保护湖南产险分公司内部网的安全、保证Internet与受保护部门的数据交换安全。其次，通过在防火墙设置安全规则，规定湖南产险分公司在长沙的内部用户必须直接通过防火墙的NAT、ROUTE等功能接入Internet，而各中支公司、营销服务部和二级支公司只能通过代理服务器接入Internet，同时限定上班时间才可接入Internet(特殊用户或特殊部分除外)。除此以外，还要对整个网络访问过程进行详细的日志记录，以备分析查询。最后，通过设置安全规则，保证Internet的用户能够正常访问DMZ区中的WEB服务器，但是又不允许Internet的用户非法访问或是攻击DMZ区中的其他服务器。同时，太保集团的湖南省网络用户，如果要访问WEB服务器上的业务应用管理系统，还必须通过防火墙的AAA认证以后方可放行。并且整个Internet的访问过程将详细记录在防火墙日志管理系统之中。技术领域：电子与信息技术；技术项目合作方式：产品销售。

多视角图像在互联网、医疗影像、公共安全监控等领域广泛存在，它们蕴含丰富的视觉特征和语义信息。多视角图像的精细理解是计算机视觉领域的重要基础性问题，是下一代搜索引擎、智能视频监控、网络内容监管、生成式人工智能等国家重大需求的共性基础。然而，多视角图像的差异性及互补性使得该课题极具挑战。项目组在国家重点研发计划和国家自然科学基金等项目资助下，围绕多视角图像精细理解关键科学问题，从多角度图像精细识别、多角度图像精细知识发现和多角度图像精细生成三个方面开展了系统性深入研究，取得了重要发现： 1.提出了基于多样性视觉注意机制的多视角图像精细识别方法：发现了多样性视觉注意感知机制对细粒度图像精细识别的独特优势，提出基于自迭代方式获取图像显著区域的多样性视觉注意感知机制，设计了具有空间及尺度自适应特性的精细特征学习结构，构建了长短时记忆和多样性视觉注意机制融合的深度神经网络模型，突破了现有视觉注意感知方法的局限性，为多视角图像精细识别提供了理论依据和解决方案。 2.提出了图融合通用模型及耦合联动学习的多视角精细知识发现新方法：针对多视角图像的一致性和互补性，发现了多视角图聚类对构图方法的依赖效应，构建了基于自适应近邻图学习的自动加权多视角知识发现模型，揭示了图拉普拉斯矩阵的秩与聚类簇个数的关联机理和规律，实现了图的最优化切割，提升了多视角知识发现的通用性；进一步提出了图耦合联动学习的多视角图像精细知识发现模型，刻画了数据因子图与融合图及知识发现任务的耦合机制，提升了多视角知识发现的泛化性。 3.构建了基于差分自动编码机和生成对抗网络融合的多视角图像精细生成新模型：发现了多视角对象的精细结构及纹理特征在多角度下的关联关系及规律，构建了差分自动编码机和生成对抗网络融合的多视角图像生成模型，建立了编码器端低分辨率图像到解码器端高分辨率图像的深度神经网络信息传递机制，以生成对抗的方式迭代地对结构图像进行细节完善，开创了从单视角到多视角图像精细生成新途径，为逼真图像生成提供了理论依据和方法。 中国工程院郑纬民院士为组长的评价意见认为“该成果整体达到了国际先进水平，其中多视角精细知识发现方法达到了国际领先水平”。五篇代表作发表在IEEE TKDE、IEEE TMM、ACM MM等国际顶级期刊和一流国际会议上，其中3篇为ESI高被引论文，论文WOS他引938次，SCI他引758次，Google学术引用1575次，施引刊物包括IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TKDE、CVPR、ICCV等国际顶级期刊和会议上。代表性论文被中国工程院高文院士、郑南宁院士、欧洲科学院C.L.P.Chen院士等国内外院士以及AAAI/ACM/IEEE Fellow等国内外学者的大量正面评价和引用。代表性论文被中国科学技术信息研究所评为2020年“中国百篇最具影响国际学术论文”，经JCR统计，该论文对IEEE TKDE期刊2022年影响因子贡献度位居第一。成果第一完成人入选四川省杰出青年基金，第一和第二完成人入选四川省学术和技术带头人。

主要研究内容： 图像占人类获取信息的近80％，计算机图像识别作为人工智能的重要研究领域，是处理海量图像数据的唯一途径。项目组在9项国家自然科学基金项目(重点类1项)和5项省部级/国防项目的支持下，面向图像不变性特征提取与高效识别这一前沿研究课题，在图像灰度变化不变性特征提取、图像几何结构变化不变性特征提取、高效特征匹配和大规模跨模态图像识别的理论与方法上取得重要突破，并成功应用于生物特征识别、遥感图像处理与分析等诸多工程领域，形成了一套包含基础理论、方法模型和实际应用的完整体系。 科学发现点： 首次证明了Radon和Fourier-Mellin变换对图像模糊、噪声等退化具有不变性，提出了复杂光照和大面积遮挡下的鲁棒特征提取方法，为图像灰度变化不变性特征提取研究提供了理论支撑。 首次提出了Bessel-Fourier正交矩模型，证明了该模型对图像几何结构变化具有不变性，建立了正交多项式空间的不变量模型，完善了图像几何结构变化不变特征提取的理论体系。 首次建立了基于紧致语义嵌入的跨模态图像识别框架，提出了基于键值排序的局部敏感哈希高效特征匹配方法，有效解决了大规模跨模态图像识别的性能瓶颈问题。 科学价值： 发现了图像灰度和几何结构变化对图像变换空间的影响规律；突破了传统特征提取算法难以处理图像光照、噪声、遮挡以及几何畸变等问题的限制；克服了传统图像识别中难以挖掘不同模态对象之间多语义关系的缺陷；显著提升了大规模图像特征匹配的效率。以所获得理论成果为基础，成功应用于掌纹、人脸等生物特征识别和土壤干旱、植被覆盖等遥感图像处理领域。 同行引用评价： 研究成果被欧洲科学院外籍院士、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow、IAPR Fellow、AAAS Fellow、OSA Fellow、SPIE Fellow、AIMBE Fellow、IET/IEE Fellow等著名学者正面评价与引用。8篇代表性论文均发表在人工智能领域JCR Q1期刊或国际顶级会议(CCF A类)上，其中7篇期刊论文影响因子之和达33.558，平均影响因子4.794。20篇主要论文SCI他引249次，他引总次数554次。申请美国发明专利2项、国家发明专利16项，授权国家发明专利9项，获得软件著作权3项，出版专著3部。研究成果被国防科研所、气象部门、科技公司等企事业单位广泛应用，产生了显著的社会效益与经济效益。

该项目针对基于深度保持的立体图像拼接技术研究中存在的图像内容扭曲和双目视差失真等问题，开展了基础性和创新性研究，取得了具有一定自主知识产权的立体图像拼接理论及相应解决方案。在立体图像单应性估计方面，探索参考图像和目标图像间的几何映射关系，并结合图像域间参数化变换机制，研究了基于立体感知的深度单应性估计模型；在立体图像变形方面，挖掘图像的全局立体对应关系，并促进左右图像间视差信息交互，研究了基于视差约束的深度网格变形方法；在立体图像无监督学习方面，挖掘立体图像一致性和视点间相关性，研究了无监督结构一致和视差保持约束机制，保持立体图像内容对齐和重叠区域内接缝一致，并有效保持深度感知。 该项目研究为立体图像拼接领域提供研究基础资料和理论成果，相关研究成果突破了现有立体图像拼接方法框架的局限性，拓展了立体图像拼接研究的广度，为面向深度学习的立体图像拼接技术提供了新的机制和模型。此外，该项目相关研究成果应用后可促进沉浸式虚拟现实和增强现实、3D高清视频产业的持续发展的同时，驱动三维视觉技术应用场景的创新变革，为三维视觉及其交叉融合领域的应用开阔研究新思路。

用于无损检测的工业计算机层析成像(CT)系统图像密度测量校准和尺寸测量校准的方法，以及从CT图像测量被测物体物质密度和尺寸的方法。适用于测量被测物体内部各部分的密度(包括由不同材料组成的被测物体内部各部分的密度)及被测物体内外结构(特别是封闭内腔)的几何尺寸。要求具备相关的检测设备(包括工业CT设备及相关图像处理软件)，并要求客户和供应商在相关方面达成一致。规定在实际检测中，应该尽量避免受伪影影响的区域进行密度测量。给出了密度标准试件和尺寸标准试件的制作要求，标准试件和被检测物体的检测工艺要求。对密度测量校准，被测物体的密度测量，尺寸测量的校准，被测物体的人工尺寸测量和被测物体的自动尺寸测量进行了讨论。对密度测量的精度，人工尺寸测量的偏差和自动尺寸测量的偏差进行了讨论。