项目背景无人驾驶和辅助驾驶系统具有巨大的商业应用前景，基于视觉的道路场景理解是无人驾驶和辅助驾驶系统中的关键技术。本项目可在提高安全性、提高道路通行能力、异常事件监测与报警方面，提供便捷易用的解决方案。研究成果：(1)针对道路目标检测中的遮挡、光照、样本不均衡等问题，提出多项有效解决措施。(2)针对道路标识线中的遮挡、磨损、光照等问题，提出多项有效解决措施。

本发明提供一种心肌质点运动图像与心肌纤维走向图像配准方 法：根据 Tagging-MRI 图像序列获得形变位移场图像和邻域伸缩运动 图像及其相对运动方向中心点，并根据原始心脏 DTI 图像获取心肌纤 维走向图像及其纤维方向中心点，对齐两个中心点并确定相对平移量； 将两个图像均分多个扇形，获取两图像间相似度最大值对应的相对旋 转角度；再在该相对旋转角度下将其中一幅图像相对另一幅图像按不 同倍数缩放，求取两图像间最大相似

1.理论层面。提出了传统架构与人类思维指令有机融合的新型混合计算架构；构建了逻辑和时序的类人思维指令集，以及指令集扩展方式的规则；便捷开发流程架构和层次分工。2、成果层面。该成果研发了支持组合与时序逻辑关系的固件，并与2个系列CPU结合成为具备一定认知智能的人工智能芯片；研发了包括人机交互、组态监控、仿真调试、人类思维解释器等核心软件，为产业智能提升提供基础性开发平台；提出了一种新的不同于当前人工智能实现技术路线的低资源需求的认知智能实现方法，并经过实践验证。3、应用领域。新型的人工智能芯片（上游），芯片应用形成的产业链；新的开发工具，传统行业升级形成的产业链；工业互联网、医养、智慧建造等，新应用形成的产业链。

1 成果简介系统是由曹军威研究员自主研发的，融合虚拟桌面、物联网、云计算等技术的网络中间件产品。该系统不但能够解决 Anytime, Anywhere, Any Application（ A4）的问题，并可以将应用延伸到任意时间和空间，彻底解决支持应用完成的所有因素的跨域共享问题，而这是传统的计算模式所不能支持的， 而且可以将桌面虚拟化系统和云计算服务平台进行有效整合。 系统主要由云计算服务平台和桌面虚拟化系统两部分组成。一台 PDA 桌面虚拟机可以实时访问多个云计算虚拟机资源；每个云计算虚拟机资源也可以为多个用户提供服务。用户通过桌面虚拟技术对云端虚拟机进行各种操作；后台云计算服务平台对外提供各种类型服务，包括虚拟桌面服务，存储服务，计算服务等。 系统主要功能：前端虚拟桌面技术提供接入云计算服务平台、展示云平台虚拟化系统及应用、使用云计算服务和使用云存储服务；后端云计算服务平台解决应用需求繁杂、资源分散且不固定、资源配置复杂等问题以及提供能够自由获取的云计算服务功能。 现阶段，系统已有原型产品，并将逐步应用于南方电网等各个领域。2 技术指标采用成熟的 RDP 标准协议；嵌入式实现的 rdesktop 客户端；以远程显示管理避免 C/S 应用开发的复杂性；强化实施软件开发的工程化和标准化，启动软件 CMM、ISO9001 质量体系认证工作；实现“产品无缺陷、系统无故障、服务无投诉”的质量目标。3 应用说明通过用户请求，嵌入式终端访问云计算服务平台的云端虚拟机资源，利用桌面虚拟化技术，系统将云端虚拟机桌面映射到嵌入式终端，通过映射桌面，用户可以对云端虚拟机进行操作。 图 1. 系统终端展示图 用户终端可以同时对多个云端虚拟机进行操作，各云端虚拟机装有不同的操作系统，独立运行各种应用程序，用户可以在多个虚拟桌面间进行切换显示，或在一个终端中同时显示多个虚拟桌面。用户通过虚拟桌面选定一个云端虚拟机后，就可以对其进行操作。 图 2. 嵌入式终端虚拟桌面控制界面 系统被用于智能电网监控物联网解决方案： 该方案充分利用基于云计算服务平台的桌面虚拟化技术，传感器采集硬件系统数据传输给云计算服务平台，经过平台处理后的信息展现在用户端的虚拟化桌面上，以便用户决策、控制硬件设备。同时，在统一框架下，系统完成虚拟桌面展示与通信管理、系统辨识和预警、实时闭环控制的协调与优化、事故后及时自愈等，复杂互联大电网的物理系统与计算机通信网络的信息系统深度嵌入，充分实现各种功能之间的相互影响与互动。图 3. 智能电网监控物联网系统架构图 系统集成解决方案构建基础：PMU/WAMS，相位测量、远程测量；中国广域测量系统规模世界第一，但海量数据远未有效利用；电力系统的新型控制手段-FACTS；数据中心技术的不断成熟与性价比的提高；桌面虚拟化技术在动态监控中的应用。 图 4. 智能电网监控南方电网原型分布图4 效益分析产品的竞争优势集中表现在以下几个方面：技术优势。实验室拥有实力雄厚的技术队伍，掌握了当今物联网、云计算等的信息技术；产品组合优势。实验室已经开发了拥有自主知识产权的物联网中间件软件组合包，并将进一步完善产品结构，可为电力等行业信息化建设提供全面的物联网系统解决方案；市场优势。实验室与南方电网等电力企业保持有长期的合作关系，具有一定的示范作用和影响力，它的选择直接影响到其他省市有关部门和企业的决策；质量、成本优势。实验室对云计算、物联网领域有较深入的研究，参与过多项国家级项目的实施，因而可以减少大量的调研活动，缩短开发进程，降低开发风险，提高产品的质量，大幅度降低成本；管理优势。公司管理队伍整体素质较高，有着良好的知识结构、年龄结构，富有激情和创新精神。

1 成果简介系统是由曹军威研究员自主研发的，融合虚拟桌面、物联网、云计算等技术的网络中间件产品。该系统不但能够解决 Anytime, Anywhere, Any Application（ A4）的问题，并可以将应用延伸到任意时间和空间，彻底解决支持应用完成的所有因素的跨域共享问题，而这是传统的计算模式所不能支持的， 而且可以将桌面虚拟化系统和云计算服务平台进行有效整合。 系统主要由云计算服务平台和桌面虚拟化系统两部分组成。一台 PDA 桌面虚拟机可以实时访问多个云计算虚拟机资源；每个云计算虚拟机资源也可以为多个用户提供服务。用户通过桌面虚拟技术对云端虚拟机进行各种操作；后台云计算服务平台对外提供各种类型服务，包括虚拟桌面服务，存储服务，计算服务等。 系统主要功能：前端虚拟桌面技术提供接入云计算服务平台、展示云平台虚拟化系统及应用、使用云计算服务和使用云存储服务；后端云计算服务平台解决应用需求繁杂、资源分散且不固定、资源配置复杂等问题以及提供能够自由获取的云计算服务功能。 现阶段，系统已有原型产品，并将逐步应用于南方电网等各个领域。2 技术指标采用成熟的 RDP 标准协议；嵌入式实现的 rdesktop 客户端；以远程显示管理避免 C/S 应用开发的复杂性；强化实施软件开发的工程化和标准化，启动软件 CMM、ISO9001 质量体系认证工作；实现“产品无缺陷、系统无故障、服务无投诉”的质量目标。3 应用说明通过用户请求，嵌入式终端访问云计算服务平台的云端虚拟机资源，利用桌面虚拟化技术，系统将云端虚拟机桌面映射到嵌入式终端，通过映射桌面，用户可以对云端虚拟机进行操作。 图 1. 系统终端展示图 用户终端可以同时对多个云端虚拟机进行操作，各云端虚拟机装有不同的操作系统，独立运行各种应用程序，用户可以在多个虚拟桌面间进行切换显示，或在一个终端中同时显示多个虚拟桌面。用户通过虚拟桌面选定一个云端虚拟机后，就可以对其进行操作。 图 2. 嵌入式终端虚拟桌面控制界面 系统被用于智能电网监控物联网解决方案： 该方案充分利用基于云计算服务平台的桌面虚拟化技术，传感器采集硬件系统数据传输给云计算服务平台，经过平台处理后的信息展现在用户端的虚拟化桌面上，以便用户决策、控制硬件设备。同时，在统一框架下，系统完成虚拟桌面展示与通信管理、系统辨识和预警、实时闭环控制的协调与优化、事故后及时自愈等，复杂互联大电网的物理系统与计算机通信网络的信息系统深度嵌入，充分实现各种功能之间的相互影响与互动。图 3. 智能电网监控物联网系统架构图 系统集成解决方案构建基础：PMU/WAMS，相位测量、远程测量；中国广域测量系统规模世界第一，但海量数据远未有效利用；电力系统的新型控制手段-FACTS；数据中心技术的不断成熟与性价比的提高；桌面虚拟化技术在动态监控中的应用。 图 4. 智能电网监控南方电网原型分布图4 效益分析产品的竞争优势集中表现在以下几个方面：技术优势。实验室拥有实力雄厚的技术队伍，掌握了当今物联网、云计算等的信息技术；产品组合优势。实验室已经开发了拥有自主知识产权的物联网中间件软件组合包，并将进一步完善产品结构，可为电力等行业信息化建设提供全面的物联网系统解决方案；市场优势。实验室与南方电网等电力企业保持有长期的合作关系，具有一定的示范作用和影响力，它的选择直接影响到其他省市有关部门和企业的决策；质量、成本优势。实验室对云计算、物联网领域有较深入的研究，参与过多项国家级项目的实施，因而可以减少大量的调研活动，缩短开发进程，降低开发风险，提高产品的质量，大幅度降低成本；管理优势。公司管理队伍整体素质较高，有着良好的知识结构、年龄结构，富有激情和创新精神。

一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无

随着互联网及多媒体技术的快速发展和大数据时代的到来，视频网站、新闻网站、社交网站、博客、微博、微信等网络媒体形态不断涌现，图像、视频等多模态的数据急剧膨胀，随之带来了“管不住”和“用不好”两大问题。“管不住”是指互联网中隐藏着大量有害信息，如何自动分析与识别非常重要。“用不好”是指现有方法一般是单模态分析与识别技术，如图像分析、文本分析等，但单模态分析与识别因为信息有限难以取得好的效果。 针对上述两个亟待解决的关键问题，基于在图像处理、视频处理、机器学习、模式识别、搜索引擎技术等方向上多年的科研成果，我们开发出互联网图像视频识别与检索系统，支持对互联网上的图像、视频等多媒体数据进行采集、分析、识别和检索，突破网络有害信息难以识别和媒体大数据难以利用的问题，应用于互联网内容监管和大数据行业应用等领域，为维护网络内容安全和促进媒体大数据利用提供技术支撑。

目前我国有近三千条用于钢丝热处理的马弗炉，其中绝大多数以煤为燃料，部分以煤气和电为燃料。这种炉型存在的最大问题是：控制系统自动化程度低，变产量、变品种时热处理质量不易控制，能耗高。为此，我们开发了钢丝热处理炉计算机自动控制系统，使用该系统，即使是燃煤热处理炉，也可实现根据钢丝直径、产量的要求自动调节炉温和拉速；或根据炉温、钢丝直径自动调节最佳拉速；或根据拉速、钢丝直径，自动调节最佳炉温；并自动调节煤、风配比例。以实现钢丝热处理高质量的前提下最大限度地节约能源。

市场背景：我国具有世界上最大的有机质废弃物产生量：城镇污泥年产量已经超过4000万吨（以含水率80%脱水污泥计，以下同），以有机垃圾、餐厨废弃物为代表的城市有机质废弃物产量超过1亿吨/年。但我国对有机质废弃物的稳定化处理与资源化处置显著落后于发达国家，目前我国主要处理处置措施仍为填埋和焚烧，对城市环境造成严重的二次污染威胁。随着欧洲等发达国家可再生能源战略的实施、国际能源危机的进一步加深、我国对大气环境及水环境质量要求的进一步提高，城镇有机废弃物的高效生物燃气化技术，尤其可以满足大型城市集中式处理处置与能源资源综合利用需要的有机废弃物干法厌氧生物制气技术，可以把有机质废弃物高效转化为生物燃气，生产清洁能源，实现废弃物的减量化和高值循环利用，已经成为目前国际上有机垃圾、城市污泥等富含有机质废弃物处理和资源化利用的重点发展方向，各国纷纷在该领域投入大量研究，抢占城市有机质废弃物资源化与能源化产业化技术的制高点。由于我国污泥泥质的特殊性，其有机质含量远低于国外、含砂量高、生物反应池负荷低等，国外传统成熟的污泥厌氧消化处理技术在我国无法得到稳定应用，造成国内大量污泥处理处置设施的故障闲置，城市污泥及有机质处理处置技术存在着重大的瓶颈性问题。 国内外现状：国内外有微波强化预处理促进低有机质污泥厌氧资源化、城市低有机质污泥的好氧堆肥研究、温和热处理对低有机质污泥厌氧消化性能的影响等相关城市污泥厌氧化资源化技术，但针对我国污泥有机质低、含砂量高、区域差异大的特点的合适的污泥资源化处理处置技术却鲜少，本技术方案突破了传统厌氧消化要求进料含固率为5%的技术要求，实现了将进料含固率提升至10%~20%实现连续稳定厌氧消化的可行性与调控措施，并在国际上较早报道了脱水污泥直接实现厌氧消化的连续流试验结果，并提出了高含固体系下污泥与餐厨等城市有机质废弃物的协同厌氧消化调控技术，创造性的提出了适用于我国典型低有机质污泥高含固厌氧消化的技术路线。 目前本项目组针对我国污泥低热值的泥质特点，开发了适用于生污泥与消化污泥的热解/焚烧耦合技术，并形成核心装备，解决了污泥及工业固废高效热化学处理的技术难道与成套装备。