本项目面向交通管理行业，基于公共视频监控数据源，快速感知移动（运动）目标并在此基础上对车辆的异常行为进行识别（逆行、压线、违法掉头、违停、违法占道行驶等多种交通违法行为），同时能够记录移动轨迹，具体场景参照附件所提供的一组照片。该成果经过完善和产品（产业化）后，可以直接为城市交通管理提供技术支持。

成果完成年份：2010年7月 成果简介：本项目面向交通管理行业，基于公共视频监控数据源，快速感知移动（运动）目标并在此基础上对车辆的异常行为进行识别（逆行、压线、违法掉头、违停、违法占道行驶等多种交通违法行为），同时能够记录移动轨迹，具体场景参照附件所提供的一组照片。该成果经过完善和产品（产业化）后，可以直接为城市交通管理提供技术支持。 项目来源：自行开发 技术领域：信息技术 应用范围：城市交通管理 现状特点：国内领先

脑电信号（EEG）可以反馈人类情绪对应的电位变化，这为情绪识别提供了一条可行的路径。脑电信号幅值低，易受到外界噪声干扰，获取高保真度的脑电信号是实现情绪识别的基础。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 情绪可以有效反映人的生理和心理状态，在日常生活中起着举足轻重的作用。然而与情绪密切相关的多种疾病，具有隐蔽性，难以提前预防，对患者的生活造成很大困扰。由于脑电信号（EEG）可以反馈人类情绪对应的电位变化，这为情绪识别提供了一条可行的路径。脑电信号幅值低，易受到外界噪声干扰，获取高保真度的脑电信号是实现情绪识别的基础。目前用于脑机接口的数据采集设备通常为多通道刚性电极集成的脑电帽，其便携性和佩戴舒适性较差，易受运动伪影的影响。此外，脑电信号的非平稳性和个体间存在域转移问题，也会导致分类准确性下降。因此，在确保的脑电采集设备佩戴舒适性和便携性的同时，实现高质量信号的采集和高精度的情绪分类仍然存在重大挑战。近年来，开发高性能的柔性表皮电极成为研究热点。如何降低电极的接触阻抗，进一步提高电极在极端变形、出汗、运动、高湿度等复杂条件下，稳定采集高质量电生理信号的能力成为研究关键。

成果描述：本发明涉及互联网技术，公开了一种邮件行为特征库生成方法、垃圾邮件判断方法、垃圾邮件特征库更新方法。本发明实施采用分类已知的垃圾邮件的行为特征库生成方法，并使用生成的特征对分类未知的邮件进行判断。市场前景分析：本发明实施采用分类已知的邮件行为特征库生成方法，并使用生成的特征对分类未知的邮件进行判断。此发明方案，在应对当前不断变化的垃圾邮件具有显著优势，可为垃圾邮件过滤产品采用，具有一定的市场推广前景。与同类成果相比的优势分析：在数据库更新时，用已经识别的垃圾邮件，通过克隆变异算法实现抗体库的更新，更能适应一定时期内垃圾邮件行为特征变化趋势和垃圾邮件变化趋势。

本发明涉及互联网技术，公开了一种邮件行为特征库生成方法、垃圾邮件判断方法、垃圾邮件特征库更新方法。本发明实施采用分类已知的垃圾邮件的行为特征库生成方法，并使用生成的特征对分类未知的邮件进行判断。

一、产品概述 文香行为分析系统支持人工智能技术，实时洞察教学场景变化，通过智能行为分析盒可以自动抓拍并分析教师和学生的行为活动，并自动生成报告，例如：举手人数、低头人数、情绪占比率统计分析等，对课堂教师和学生行为进行分析，了解学生对学习的状态。通过人工智能及大数据个性化精准分析，从单一到多元，从封闭到开放，助力学校个性化教学的发展。对学校基础信息管理和学生行为相关数据进行收集，并将采集到的数据进行数字化存储，为智慧学校建设提供重要资源。 二、产品特点 课表一键导入 课表一键导入 多种可视化图表 智能统计分析 三、智能行为分析盒 无嗓音：采用嵌入式ARM架构，无风扇设计，使用时无噪音 支持本地输出：HDMI支持本地输出查看分析画面，画面中标注实时分析结果 网络视频流接入：支持不小于2路网络视 频流接入，实现教师、学生行为实时分析 标准接口对接：采用1路千兆网口，支持标 准的HTTP接口，与学校信息化系统对接 适应大场景分析：支持云台巡视功能，可 在行为分析盒配置巡视，适应大场景分析 安全供电：为保证产品使用安全，行为分 析盒采用12V安全供电

230mm×230mm×240mm，两端有金属触点，使用电子线路，发光二极管显示。

《人体解剖挂图》第一版自1980年出版发行以来，在全国许多高等及中等医药院校和各种医药卫生学习班的教学中被广泛采用，并得到好评。本挂图曾于1987年获得国家教委颁发的“首届全国高等学校优秀教材特等奖”，这一殊荣是对我们编绘人员的莫大支持和鼓励。 第二版《人体解剖彩色图谱》 在第一版的基础上，重新设计、增绘、修改近80幅图。新增绘的内容：主要是肌肉部分，从而将骨、骨连结和肌肉编绘成一个完整的运动系统；另外，在消化、呼 吸、泌尿生殖和局部解剖等系统中也增绘了若干幅新图。全套挂图仍按运动系统、消化系统、呼吸系统、泌尿生殖系统、循环系统、神经系统、内分泌系统、感觉器 和局部解剖等9个部分，进行编排包装，共计260幅。 为了节省篇幅，本版挂图仍对某些内容采用一图多用的方法予以展示，例如部分血管和周围神经部分，即未作独立的完整系统进行编绘，而是放在“局部解剖”中予以综合展示。因此，使用局部解剖挂图时，请按读者上述编排，依教学需要进行选图。 主要内容： Ⅸ-1 头颈郝右侧面的肌肉、血管和神经（1） Ⅸ-2 头颈部右侧面伪肌肉吨血管和神经（2） Ⅸ-3 头颈部右侧面的肌肉、血管和神经（3） Ⅸ-4 头颈部右侧面的肌肉、血管和神经（4） Ⅸ-5 鼻腔外侧壁及鼻中．6的动脉、神经 Ⅸ-6 腭及聘扁桃体妁动脉：和神经 Ⅸ-7 口腔底的血管和神经 Ⅸ-8 头部的体表投影 Ⅸ-9 面部的间隙 Ⅸ-10 颈深筋膜 Ⅸ-11 颈根部局部解剖 Ⅸ-12 背部的肌肉和神经 Ⅸ-13 脚膜壁的肌肉、血管和神经（1） Ⅸ-14 脚腹肇的肌肉、血管和神经（2） Ⅸ-15 胸主动脉及其分支 Ⅸ-16 纵隔（右侧） Ⅸ-17 腹股沟管（丑） Ⅸ-18 纵隔：（左侧） Ⅸ-19 腹股沟管（2）及腹股沟三角 Ⅸ-20 腹上部器官和腹腔动脉（1） Ⅸ-21 腹上部器官和腹腔动脉（2） Ⅸ-22 十二指肠及胰奉的血管 Ⅸ-23 小肠、大肠和肠系膜上动脉 Ⅸ-24 小肠、大：肠和肠系膜下动脉 Ⅸ-25 膈，腹后肇的肌肉和神经 Ⅸ-26 盆腔的血管（男） Ⅸ-27 盆腔的血管（女） Ⅸ-28 男性会阴的肌肉、血管及神经 Ⅸ-29 女性会阴的肌肉、血管及神经 Ⅸ-30 上肢的皮神经和浅静脉 Ⅸ-31 腋窝的肌肉、血管和神经（直） Ⅸ-32 腋窝的肌肉、血管和神经（2） Ⅸ-33 腋窝断面模式图Ⅸ-35 肩及上臂前面的肌肉、血管和神经（1） Ⅸ-35 肩及上臂前面的肌肉、血管和神经（2） Ⅸ-36 肩及上臂后面的肌肉、血管和神经（1） Ⅸ-37 肩及上臂后面的肌肉、血管和神经（2） Ⅸ-38 前臂前!面的肌肉、血管和神经（1） Ⅸ-39 前臂前面的肌肉、血管和神经（2） Ⅸ-40 前臂前面的肌肉、血管和神经（3） Ⅸ-41 前臂后面的肌肉、血管和神经（1） Ⅸ-42 前臂后面的肌肉、血管和神经（2） Ⅸ-43 肩、肘关节周围的动脉吻合 Ⅸ-44 手掌面的肌肉、血管和神经（1） Ⅸ-45 手掌面的肌肉、血管和神经（2） Ⅸ-46 手掌面的肌肉、血管和神经（3） Ⅸ-47 手背面妁肌肉、血管和神经 Ⅸ-48 手的腱滑膜鞘和筋膜间隙 Ⅸ-49 手部血管、神经的投影 Ⅸ-50 上肢的横断面 Ⅸ-51 下肢的皮神经和浅静脉 Ⅸ-52 大腿前内侧面的肌肉、血管和神经（重） Ⅸ-53 大腿前内侧面的肌肉、血管和神经（2） Ⅸ-54 大腿前内侧面的肌肉、血管和神经（3） Ⅸ-55 肌腔隙、血管腔隙及股鞘 Ⅸ-56 臀部及大腿后面的肌肉、血管和神经 Ⅸ-57 臀部及大腿后面的肌肉、血管和神经（2） Ⅸ-58 小腿前外侧面及足背的肌肉、血管和神经 Ⅸ-59 小腿前外侧面及足背的肌肉、血管和神鲤 Ⅸ-60 小腿后面的肌肉、血管和神经（1） Ⅸ-61 小腿后面的肌肉、血管和神经（2） Ⅸ-62 髋、膝关节周围的动脉吻合 Ⅸ-63 足底的肌肉、血管和神经（1） Ⅸ-64 足底的肌肉、血管和神经（2） Ⅸ-65 足底的肌肉、血管和神经（3） Ⅸ-66 足的腱滑膜鞘 Ⅸ-67 下肢的横断面 http://www.xinman8.com/361.html

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 涂然 计算机科学学院/计算机科学与技术 2018/2022 201831061321 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 张全 计算机科学学院 讲师 计算机视觉、并行计算 四、项目简介 本项目开发的产品主要是针对加油站的一些风险行为进行视频监控监测，监控检测部分包括吸烟、打电话操作等危险行为，当检测到风险行为发生的时候，通过互联网的高效传输，会通过语音报警的形式进行提醒，这样可以有效的避免加油站灾难事故的发生，进一步降低加油站可能的安全隐患，能够更加保证加油站工作人员和附近居民的生命和财产安全。 本项目首先在加油站合理的布置多个监控摄像头，确保能够无死角的监控加油站的完整环境，然后结合计算机视觉和深度学习中的目标检测和目标跟踪算法，对需要监控的的风险行为进行识别，然后利用训练好的识别模型运行在监控设备里面，通过监控摄像头能够对加油站的危险行为进行及时预警，实现有效降低加油站事故发生的概率。本产品将深度学习和实际工程应用相结合，经过实际测试，取得效果非常显著，得到加油站工作人员的认可。