• 意大利。 CNR、IUNET、FBK、Chips-IT • 瑞典。 KTH、Chalmers、Lund、Linkoping • 芬兰。 Tampere • 波兰。 Unipress 和 Lukasiewicz • 法国。 Leti • 德国。 Fraunhofer • 奥地利。 SAL • 意大利财团的预算:约 2.2 亿欧元(占
16 PDMS +主板TPC:528 PDUS否决:150 PDUS定制低温sipms与意大利的Fondazione Bruno Kessler(FBK)合作开发。•光子检测效率(PDE)〜45%•低黑暗计数率<0.01𝐻𝑧/𝑚𝑚2在77 K(7 VOV)•时机分辨率〜10 ns(tpc)<30 ns(veto)•snr> 8(tpc)> 5(tpc)> 5(veto)> 5(veto)1个大PCB对单个tiles和Sumals syseals syseals syseals sys sys sypals sys sypals sys sys否定。每次PDU的4个通道,较少的电缆意味着更少的放射性。
The FBK is a multidisciplinary research institution, specialized in the field of technology, innovation, human and social sciences, based in Trento, which has focused its research on an integrative, widespread, reliable, becoming a protagonist of national and European research: s Ensors, photonic, optical, micromechanical, electronic devices, at the forefront in the fields of biomedical research, space explorations, digital industry and the环境,现在将自己推向量子应用。
3D 光学计量学组,布鲁诺凯斯勒基金会 (FBK),意大利特伦托 - (remondino, rizziale)@fbk.eu 委员会 V,工作组 V/4 关键词:摄影测量、激光扫描、多分辨率、多传感器、世界遗产地 摘要:文化遗产记录的重要性得到了广泛认可,并且对以数字方式记录和保存文化遗产地的压力也越来越大。新传感器、数据捕获方法和多分辨率 3D 表示的不断发展以及现有传感器、数据捕获方法和多分辨率 3D 表示的改进可以为文化遗产地的记录、保护和展示以及该领域研究的发展做出重大贡献。本文回顾了一些重要的记录要求和规范、实际的测量和建模方法及其局限性和潜力以及遗产领域涉及的可视化问题。报告并讨论了一些联合国教科文组织世界遗产地 3D 记录的例子。
如果没有那些在项目期间支持我的人,这篇论文就不可能完成。我要感谢所有直接或间接为这项工作做出贡献的人。然而,有几个人我想在这里特别提到。首先,我要衷心感谢我的导师 Nancy Joy Lim、Fabio Remondino 和 Francesco Nex 对这个项目的指导。我要感谢 Dipl.-Ing. Dominik Schroll 和 virtualcitySYSTEMS GmbH 提供的 Building Reconstruction 软件试用版。我还要感谢特伦托 (意大利) 布鲁诺凯斯勒基金会 (FBK) 的整个 3D 光学计量部门,感谢他们在我待在特伦托期间提供的输入数据和建议。此外,还要特别感谢我的朋友。最后,我要感谢我的家人在我学习期间给予我的所有支持和鼓励。
NUSES 提案已得到意大利政府的批准,成为重振拉奎拉地区经济的旗舰举措。这是 GSSI-Thales Alenia Space Italy (TAS-I) 的联合项目。NUSES 有效载荷由意大利政府和意大利经济发展部长资助(提供给 GSSI)。Thales Alenia Space Italy (TAS-I) 已获得 OASIS 项目的资助,提供 NIMBUS 平台来承载 NUSES 有效载荷。GSSI-INFN 目前正在联合努力设计和建造 NUSES 有效载荷。来自许多意大利大学/INFN 单位和日内瓦大学的 60 多人参与其中。美国/NASA 团体表现出浓厚兴趣,很可能加入合作,目前参与 POEMMA 和 EUSO-SPB2 项目。还正在与其他工业合作伙伴合作,例如 FBK、Officina Stellare、…
神经外科,结构和功能连接实验室项目,Azienda Provinciale Per I Servizi Sanitari(APSS),9 Largo Medaglie D'Oro,38122,Trento,Trento,意大利BTRENALO B,ITALY B TRENTO B,NEUROSER GURIGY和NEURORGIGY和NEURELOGRY和NEURELOGY和NEURELOGY和NEURELOGY和NEURELOGY,NERURELOGY和NEURELOGY,NERTERINGER UNIVEMENT,NORTHWESTERN UNIXICY神经外科手术室,神经科学和神经康复部,BambinoGesù儿童医院IRCCS,4 Piazza Sant'Onofrio,00165,00165,意大利d Bruno Kessler Foundation(FBK)法国蒙彼利埃,国家健康与医学研究所(INSERM),U1051,“中枢神经系统的可塑性,人类干细胞和神经胶质肿瘤”,蒙彼利埃大学医学中心蒙彼利埃神经科学研究所,80 AV AVERTIN FLICHE,MONTPELLIER,MONTPELLIER,FRANCE,FRANCE
1明尼阿波利斯大学,明尼苏达州明尼苏达州55455,美国2约翰内斯塔省大学25128 Mainz,德国55128 3 Helmholtz-institute,GSI Helmholtzentrum fur Schwerionenforschung intericiaia for Intriciai, ,加利福尼亚州伯克利,94720-7300,美国5加利福尼亚州立大学 - 加利福尼亚州海沃德市东湾94542东湾,美国6,波士顿大学,马萨诸塞州波士顿大学02215,美国波士顿大学02215,美国7 7号电气和计算机工程系马萨诸塞州02215,美国9号物理与天文学学院,南安普敦大学,南安普敦SO117 1BJ,英国10 istituto di fotonica e nanotecnologiei ifn - CNR,CNR,CNR,38123 POVO,38123 POVO,TRENTO,TRENTO,TRENTO,ITALY 11 FONDALYE BRUNOO KESSLO(ITAZIONE BROUNO)123 3812222381238128812881288112388112881128811 pEROSE&3812888812。 A*Star量子创新中心(Q.INC),材料研究与工程研究所(IMRE),
1,明尼苏达州明尼阿波利斯大学物理与天文学学院,美国明尼苏达州55455,美国2 Johannes Gutenberg University Mainz Mainz,55128德国Mainz,德国3 Helmholtz-Institute,GSI Helmholtzentrum schwerionenforschung fursich a in Schwerionenforschung fursich aterich atericiaig atericiaig ainy a intericiaig a。加利福尼亚州伯克利94720-7300,美国5物理系,加利福尼亚州立大学 - 东湾,海沃德,加利福尼亚州海沃德市,美国6号,美国6物理系,波士顿大学,波士顿,马萨诸塞州马萨诸塞州02215,美国7,美国72215南安普敦大学的物理与天文学,南安普敦SO117 1BJ,英国10 istituto di fotonica e Nanotecnologiei ifn – cnr,38123 Povo,Trento,Trento,Italy 11 Fondazione Bruno Kessler(FBK),38123 POVO,TRENTOR,TRENTO)材料研究与工程研究所(IMRE),科学,技术与研究机构(A*Star),2 Fusionopolis Way,08-03,新加坡,138634,新加坡共和国(日期:2024年12月20日)
a 3D 光学计量(3DOM)部门,布鲁诺凯斯勒基金会(FBK),Via Sommarive 18,38123,特伦托,意大利 franex@fbk.eu,http://3dom.fbk.eu b 特温特大学,地理信息科学与地球观测学院(ITC),地球观测科学系,P.O.Box 217,7500AE Enschede,荷兰 m.gerke@utwente.nl 第三委员会 - WG 1 关键词:图像匹配、DSM、马尔可夫随机场、图切割、平滑 摘要:如今,图像匹配技术可以提供非常密集的点云,它们通常被认为是 LiDAR 点云的有效替代方案。然而,与 LiDAR 数据相比,摄影测量点云通常具有更高水平的随机噪声和存在较大异常值的特点。这些问题限制了摄影测量数据在许多应用中的实际使用,但仍需找到增强生成点云的有效方法。在本文中,我们专注于从密集图像匹配点云计算出的数字表面模型 (DSM) 的恢复。摄影测量 DSM,即表面的 2.5D 表示,仍然是从点云派生的主要产品之一。提出了四种专门用于 DSM 去噪的不同算法:标准中值滤波方法、双边滤波、变分方法(TGV:总广义变分),以及一种新开发的算法,该算法嵌入马尔可夫随机场 (MRF) 框架并通过图计算进行优化