面向超广义立体像对的建筑物信息提取和三维重建技术

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    62071136
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    54万
  • 负责人：
    闫奕名
  • 依托单位：
    哈尔滨工程大学
  • 学科分类：
    F0113.信息获取与处理
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2020
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2020至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

Shape Reconstruction of Object-Level Building From Single Image Based on Implicit Representation Network
基于隐式表示网络的单图像对象级建筑形状重建
  • DOI：
    10.1109/lgrs.2021.3126767
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS
  • 影响因子：
    4.8
  • 作者：
    赵春晖;张弛;闫奕名;宿南
  • 通讯作者：
    宿南
SII-Net: Spatial Information Integration Network for Small Target Detection in SAR Images
SII-Net：SAR图像中小目标检测的空间信息集成网络
  • DOI：
    10.3390/rs14030442
  • 发表时间：
    2022-01
  • 期刊：
    Remote Sensing
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    宿南;何佳月;闫奕名;赵春晖;邢相薇
  • 通讯作者：
    邢相薇
基于背景密度纯化的高光谱异常检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    哈尔滨工程大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵春晖;王鑫鹏;闫奕名
  • 通讯作者：
    闫奕名
基于密度背景纯化的高光谱异常检测算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    哈尔滨工程大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵春晖;王鑫鹏;闫奕名
  • 通讯作者：
    闫奕名
A 3D Reconstruction Framework of Buildings Using Single Off-Nadir Satellite Image
使用单个离天底卫星图像的建筑物 3D 重建框架
  • DOI：
    10.3390/rs13214434
  • 发表时间：
    2021-11
  • 期刊：
    Remote Sensing
  • 影响因子：
    5
  • 作者：
    赵春晖;张弛;闫奕名;宿南
  • 通讯作者：
    宿南

其他文献

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AI项目思路

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闫奕名的其他基金

基于超广义立体像对的建筑物三维重建技术研究
  • 批准号：
    61601135
  • 批准年份：
    2016
  • 资助金额：
    19.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 资助金额：
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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