本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析

TDA（芯片热设计自动化）软件是清华航院曹炳阳教授团队全自主研发的国际首个芯片跨尺度热仿真与设计系统。TDA软件可实现芯片从纳米至宏观尺寸的热设计与仿真，支持芯片微纳结构内部热输运过程的模拟研究，直接提高芯片热仿真精度与结温预测准确度，进而提高芯片性能、寿命和可靠性。

本发明公开了一种基于 RCM 译码符号不等分配的无线视频传输 方法。该方法包括：(1)根据 RCM 的成功解码概率模型以及视频失真 与 I 帧、P 帧和 B 帧的成功解码概率的关系，确定分配给视频 I 帧、P 帧和 B 帧的译码符号数；(2)对 H.264 视频的 I 帧、P 帧和 B 帧的比特 流进行数据提取和比特划分；(3)根据步骤(1)得到的分配给视频 I 帧、P 帧和 B 帧的译码符号数，对 H.264 视频的 I 帧、P 帧和 B 帧的比特流 进行 RCM 编码和传输。本发明通过为视频重建中重要性逐渐减小的 I 帧、P 帧和 B 帧合理地分配数量依次减小的 RCM 译码符号，实现了 H.264 视频在不同信道条件下的平滑质量传输。

该系统包含管理调度中心、中继器及音视频采集探头三层设备，不同层面的设备在一个区域内实现无线网络组网。该系统基于改进的COFDAM无线协议，具有较高的传输带宽及传送速率，在一个较大的区域范围内利用可靠的无线网络传输技术，实现音视频数据传输。 主要技术特点和创新点： （1）复杂工况下的无线传输高可靠性 系统为保证无线网络通讯可靠性，需采用了一系列先进的调制解调技术、信道编解码技术、差错控制技术，并结合数字图像压缩等多媒体网络传输技术，能够在复杂环境下实现视频、语音实时、同步传输。 （2）优化的多路并行实时信息采集与处理 管理中心可以实时采集多个采集点的多路信息，多路并行实时数据的处理需要高效可靠的数据处理算法，以实现对多路数据管理的优化，构建一个优化的数据管理平台，满足现场的管理需要。 （3）多媒体信息采集与传输 在现场复杂情况下，语音通话保持清晰畅通，且可以权限设置。摄像功能是根据管理需要进行照相、摄像（自动上传），保证同时多路图像实时传输的效果。采集终端设计包括耗电低、待机时间长，室内、外充电方便、防水、抗震、抗干扰、携带方便。    项目主要应用范围： 最近几年，国内的视频监控主流市场仍采用有线方式，个别采用无线方式可靠性不高。系统若能推广成功，可广泛应用于各个小区、工作面等场所，提高各个区域的管理效率。该项目有着广阔的发展空间。    预期效果： 基于高速无线网络的音视频传输系统，无线传输范围10kM（中继更远）；接收误码率<10E-5，误帧率<1％；图像在640×480分辨率条件下，25帧/秒。预计年销售额5000万左右。

在国家自然科学基金的支持下，“基于网络视频服务器的多路人脸识别与监控系统”深入研究了复杂环境下的人脸识别算法，并形成了一套可实用的实验系统样机。 该系统提供了多种人脸识别算法选择的功能，一方面可以使本系统能够在特定场合迅速融合多种特征或识别结果，形成特定任务域的人脸识别实用系统；另一方面本系统可以作为一个通用人脸识别算法评测系统，以便在统一的环境和标准下评测各种人脸识别算法的性能。 目前，该系统在室内可控环境下的识别率可以达到99%以上，可以用于门襟、考勤等领域。在自然环境下，该系统也有较高的识别率，尤其是在考虑Top-n (n>10)识真率的条件下，可在公安、交通、机场、车站等监控及追捕逃犯等领域的有效辅助手段，可大大提高安全性和工作效率。 主要应用范围： 公安、交通、机场、车站等场所的监控，银行及重大安全部门的身份鉴别，日常门禁及考勤系统等。

本发明公开了一种基于在线训练的视频运动目标分类方法，包括以下步骤：(1)获取原始视频序列的所有运动目标；(2)对运动目标提取速度、面积等标记特征和高宽比等分类特征；(3)将速度特征大于速度高阈值的目标标记为“车辆”，速度特征小于速度低阈值的目标留作步骤(4)进行二次筛选；(4)对速度小于速度低阈值的目标中面积特征小于面积阈值的目标标记为“行人”；(5)将标记完毕的“车辆”目标和“行人”目标设为训练集，训练得到人车分类

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

支持格式：H.264码流RTP/RTCP协议 ？ 网络播放：支持单播与组播 ？ 实时解码：时延与硬件解压相当 ？ 图像质量: 误码率为10-5时，PSNR>30dB ？ 误码保护: 超强纠错与差错隐藏能力

支持格式：H.264码流RTP/RTCP协议 l 网络播放：支持单播与组播l 实时解码：时延与硬件解压相当l 图像质量: 误码率为10-5时，PSNR>30dBl 误码保护: 超强纠错与差错隐藏能力 

1 成果简介随着互联网技术、内容管理技术的快速发展，电视传媒行业产生了深刻的变革。制播分离的趋势已经不可逆转，越来越多的电视节目内容制作可以从原来电视台内分离出来，媒体制作从也呈现了原来的全国媒体中心北京、上海等城市向其他城市转移的趋势。另外，多种新媒体形式如雨后春笋般涌现，手机电视、地面移动电视、网络电视、卫星电视、网游、 3G等多种新媒体形式需要大量的不同题材、不同格式、不同风格的媒体内容，媒体内容的制作需要有了飞速的增长。广播电视是海量数字媒体内容的典型代表。全国广播电视网络经过多年发展也形成了卫星、有线、地面无线多种类型、覆盖全国 31 个省份的传输网。另外我国电话用户和互联网用户发展迅猛，我国互联网用户有超过 1.6 亿在线视频用户，视频上传和视频观看均排名全球第一，手机视频已经越来越受到手机用户的青睐。 限于技术体系的不同与我国内容行业的特殊性，这些内容资源目前还仅仅是一个个的信息孤岛，大量视、音频内容的交互与交易仍在沿用传统的磁带递送方式，距离具有高度通用性、可服务于全社会、易接入、可靠、可监管的内容交换交易的文化产业目标还相距甚远。 本项目将重点探索研究及建设在现有的技术基础和相关项目研究及建设的基础上，如何建立起一个可有效服务于内容制造商、内容提供商、内容运营商、终端用户等环节的海量视频云产业基地，并结合示范工程研究及建设新媒体内容管理、交易和分发中的数字版权管理技术应用体系，同时考虑端到端的内容安全问题，并满足监管的需要。这项研究及建设工作将对促进我国新媒体相关产业的发展起到积极而且至关重要的作用。 本项目在组织实施上将有效利用中央电视台经过多年积累所形成的强大媒体内容资源优势和清华大学在信息技术/媒体信号处理技术/网络技术/云计算的技术优势，紧密结合当前数字新媒体应用部门的实际需求，充分发挥参与成员在视、音频媒体内容生产、存储、传播、分发、交换等方面的丰富经验及技术积累，同时广泛联合行业内外广播电视台、网及科研院校，产、学、研相互配合，协同合作。2 效益分析本产业分两期进行实施，期限为 4 年。产业基地预计需要投入经费总额 5 亿元人民币。以规划和建设产业园区占地 300 亩（ 20 万平方米）为例：建设海量视频云存储中心节目资源交易中心数字高清制作中心新媒体内容制作中心动漫产业中心网络游戏研发中心新媒体教育培训中心项目分两期实施： （ 1）第一期建设时间为 2 年，预计占地 150 亩（ 10 万平方米）。园区初步建成为视频云存储中心、数字高清制作中心、新媒体内容制作中心、网络游戏研发中心。 （ 2）第二期建设时间为 2 年，预计占地 150 亩（ 10 万平方米）。进一步扩建一期项目并使其规模化，同时建成节目资源交易中心 、动漫产业中心、新媒体教育培训中心等。进驻上下游企业达到 30 家。发展成全国性的海量视频云产业基地。 项目建设资金约 5 亿元人民币，研制开发具有自主知识产权的海量视频云存储、数字媒体内容及安全管理、高清节目制作、新媒体内容制作、新媒体内容管理交易分发、动漫产业和网络游戏内容制作等软硬件产品 30 种（类），建成集影视文化创意、节目制作发布、节目管理交易分发、网络/电视新技术研制为一体的，面向国际国内市场的大型海量视频云产业基地。3 合作方式商谈。4 所属行业领域信息领域。