道路与铁道学科平台建设 招标项目的潜在投标人应在北京宏信天诚国际招标有限公司（北京市海淀区复兴路乙12号中国铝业大厦11层1110室）获取招标文件，并于2022年06月17日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。

北京交通大学电机状态预测可视化系统项目 招标项目的潜在投标人应在线上报名（邮件）获取招标文件，并于2022年07月05日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。

本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法，首先对待检测视频进行预处理，分段并提取运动残差图像，将原始图像与运动残差图像组合作为卷积神经网络算法的输入，建立至少包含一个卷积层和最大池化层的特征提取块，处理并计算原始图像和运动残差图像中包含的人群状态特征，再将人群状态特征和运动特征结合，构建至少包含一个卷积层、最大池化层和全连接层的特征融合块，进行融合处理，同时构建分类器，使用预制的带有拥挤程度标签的训练集对卷积神经网络进行训练，使分类器对待测视频中的乘客拥挤程度进行正确检测，更加全面的表征监控视频中的客流状况，实现拥挤程度的检测，提高了算法检测的准确率。

该项目是863计划项目，现处于实验室研究阶段。项目成果受专利保护。 1、项目概述 本项目针对高速公路进出城路段交通拥堵严重、事故频发，以及高速公路监控系统和城市快速路监控系统各自为政、协同性差的普遍现象，构建了基于互联网的分布式交通特征信息共享平台，实现了不同监控系统的信息共享；借助信息共享平台，系统分析了结合部的动态交通特征，提出了适应不同交通条件的短时交通特征预测技术；采用分层递阶控制和神经网络控制的方法，研发了多匝道的协同控制系统软件，并实现了结合部道路交通系统的微观仿真。 2、技术创新点 在监控系统的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平台，其中对异构监控系统之间交通特征级信息共享的内容和模式进行了系统分析，对异构信息进行了融合处理，实现了特征级信息的发布。 在短时交通特征预测研究方面，已对京津塘高速公路及北京市快速环路监控系统的海量交通流实测数据进行了特征与关联分析，完成了短时交通特征的预测，并实现了交通拥挤的预判。 在结合部的协同控制方面，利用模糊神经网络的建模和学习方法，对高速公路多匝道控制系统算法进行设计，并进行了控制效果仿真。   3、能为产业解决的关键技术 （1）基于服务水平的特征级交通动态信息融合技术 针对目前高速公路和城市快速路监控系统所采集的交通流基础数据格式和像素级融合技术都有所不同，控制目标参数不统一的现实情况，项目提出的交通特征信息共享平台首先要处理现有高速公路和城市快速路服务水平判定标准不统一的问题，其次需要解决区域交通监控系统的特征级数据融合问题，寻求基于服务水平的动态信息融合技术和方法。 （2）交通特征信息共享平台的设计技术 针对集中式信息共享平台投资大、实施困难的缺点，提出采用成熟的互联网技术，以及分布式技术建立交通信息共享平台，为异构监控系统的信息共享模式提供了一种新的建设思路。不需要增加额外的硬件投资、操作方便，就现有的管理体制来说，也容易实现。 （3）基于关联分析和智能控制技术的短时交通特征预测模型 将时间序列理论与关联理论引入交通状态分析，并根据不同交通条件建立的短时交通预测模型，在很大程度上提高了预测方法的实时性、准确性和可靠性，有利于预测技术的应用和推广。 （4）高速公路和城市快速路结合部实现协同控制的关键技术 基于区域道路交通网络动态信息采集系统数据资源的综合利用与共享，在交通服务水平判定技术的支持下，运用系统论、控制论的思想以及智能交通系统工程的理论方法，实现高速公路和城市快速路结合部的协同控制。 4、相关的行业发展水平，以及同类技术产品或成果比较 目前，我国已建设的交通信息系统中，各子系统基本上是作为一个个分支存在的，不仅子系统自身的数据尚未实现充分融合，集成度很低，而且系统之间存在行政分割问题，异构情况严重；在信息共享平台设计上，大都采用集中式为主，需要新建一个监控总中心，投资大，操作困难。 与本项目所提出的预测思路及预测方法相比，现有预测方法的适用性方面还存在不少缺陷。 目前，我国高速公路和城市快速路交通控制所采取的区域控制策略尚未形成较成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的协同控制模式更是处于起步阶段，尚未形成成熟的技术产品。 应用范围： 本课题针对的主要对象是高速公路与城市快速路的结合部，课题研究成果不仅充分利用了现有的道路监控系统硬件资源，节省了建设成本，而且可以满足结合部的交通控制与管理需要，具有较强的应用和推广价值。在实际的应用和推广中，还需进一步扩充和细化协同控制目标，优化大范围内的多匝道协同控制模型及其算法，并对具体的控制策略和控制设施进行详细设计，以提升协同控制的实际效果。 预期效果： 运用系统论和其他相关领域研究的最新成果，探索建立区域高速公路和城市快速路交通信息共享平台的新思路和新方法，并在系统平台的基础上研究协同控制的策略和方法，并形成整套协同控制系统算法和软件。在实践中，研究成果能够得到较好的应用，并且能够部分解决高速公路和城市快速路结合部的交通问题。

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。

项目成果/简介:随着各种机械、交通、家电设备的广泛使用，噪声日益成为影响人居环境和身心健康的主要问题之一。因此对上述领域产品的噪声要求不断提高，噪声指标逐渐成为产品的强制性生产标准，各类新型声学材料、降噪设备层出不穷。这些行业对声学测量仪器有着大量的需求，快速推动高端声学测量仪器市场的发展。据相关调查资料显示，全世界每年对声学测量仪器的需求高达百亿美元，而高端市场只被前几名生产厂商垄断。 在国内，由于中国制造业的兴起，以及环保要求的不断提高，航空航天、船舶、高铁、车辆、家电、声学材料、降噪设备等行业对声学测量仪器需求的细分市场高达数十亿美元，因此高端声学测量分析仪器在国内有着越来越广阔的市场。 经过近五年的努力，同济大学声学研究所与上海英波声学工程技术股份有限公司合作，在高端声学与振动测量领域获得了较大的进步，在相关领域获得六项国家发明专利，研制了三款测量设备：GAC/500/600/700，进入量产阶段，面向全国销售。应用范围:应用于航空、航天、航海、高铁、车辆、家电和电声等领域的噪声与振动的测量、分析。本项目所研发的声音与振动综合测量分析仪基本涵盖了国际标准化组织（ISO）和国标（GB）所涉及到的全部声学和振动测量指标。该分析仪具有精度高、速度快、功能全、体积小、操作简便的特点，是进行现场噪声与振动测量及分析的利器。项目阶段:批量生产效益分析:合作研发的声音与振动综合测量分析仪基本涵盖了国际标准化组织（ISO）和国标（GB）所涉及到的全部声学和振动测量指标。该系列采用数字化测量与分析技术，高度整合了当今的声学与振动测量技术、计算机技术、信号处理技术和信息通讯技术的成果，将传感器、采样卡、 计算机和数字仪器系统集成于一体，可直接得到目标量的测量结果，现场生成测试报告，并对测量数据进行深入分析，显著提高了测量的效率和精度和能力。测量仪器具有精度高、速度快、功能全、体积小、操作简便的特点，并具有良好的开放性。

小阵列核脉冲能量与时间谱分析系统是国家自然科学基金和NSAF联合基金 项目的创新成果，采用先进的低噪声阵列读出电路和基于FPGA的多通道能量与 时间谱分析系统，能够同时测量小阵列像素探测器的能谱和时间谱，并绘制出一 维能量谱、一维时间谱、能量与时间的二维谱以及光子作用位置分布图。 该系统相对于国内外现有产品的主要优点是：(1)能够同时测量核脉冲的 能量和时间谱，并给出二维谱分布；(2)能够对小阵列探测器进行高速并行读 出，并具有较高的灵敏度；(3)可以实现初步的能谱成像，并具有亚像元空间 分辨能力。 系统指探测器、模拟读出电路、FPGA谱分析系统以及电源四个模块组成， 低压电源采用±3. 7V可充电锂电池，高压电源采用IkV高压模块，探测器采用基 于CZT晶体的像素阵列探测器，探测器与模拟读出电路体积为 4. 5cmx4. 5cmx2. 7cm, FPGA 谱分析系统体积为 6. 5cmx8. Icmx2. 5cm,基本系统的 像素阵列为2x2,高分辨系统的阵列数可达8x8,系统的时间分辨可达5ns,能 量测量下限可达5keV,对59. 5keV伽马射线可以实现能量分辨率5. 5%。