本成果为获得省部（或学会）级三等以上奖励的重点纵向成果。

面向交通安全、社区治安和城市管理等实际应用需求，突破监控视频 的内容分析、事件检测和目标识别等关键技术，研制高清晰度海量监 控视频图像数据的深度分析和挖掘系统，在示范应用区域进行部署应 用，以满足高效率、高精度的视频图像监控应用的要求。

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

Ø 基于内容的图像检索是近年来兴起的新技术，与传统的基于文字的检索相比，其直观、高效、通用等特点，受到了越来越多的重视。基于内容的图像检索的基本思想是通过分析图像的视觉特征和上下文联系来进行检索。通常图像的特征分为低层物理特征（如：颜色、纹理、形状、轮廓、图像内容的空间关系等）和高层语义特征（是人们对图像内容概念级的反映，一般是对图像内容的文字性描述）。基于内容的图像检索突破了传统的基于关键字的表达方式检索局限，直接对图像内容进行分析和特征提取，利用这些描述图像内容的特征建立索引。目前已经

小试阶段/n移动应用有害内容监测系统主要包括：爬行器与应用库、应用监测 调度引擎、应用分析引擎、敏感内容检测、应用监测结果报告。本系统 能通过爬虫进行海量应用的爬取，并进行永久性存储，通过应用调度引 擎分配应用分析任务，利用应用分析引擎提取应用内容，再通过敏感内 容检测模块进行敏感内容的检测，最后生成应用检测结果报告，排查出 发布敏感信息的有害软件。 当前有几百个移动应用市场，管理着约 300 万款不同的应用，移动 应用市场为监管应用内容，需要投入巨大的人力、物力，约 30%的应用使 用移动应用有害

成果简介：基于内容的图像检索是近年来兴起的新技术，与传统的基于文字 的检索相比，其直观、高效、通用等特点，受到了越来越多的重视。基于内 容的图像检索的基本思想是通过分析图像的视觉特征和上下文联系来进行检索。通常图像的特征分为低层物理特征（如：颜色、纹理、形状、轮廓、 图像内容的空间关系等）和高层语义特征（是人们对图像内容概念级的反映， 一般是对图像内容的文字性描述）。基于内容的图像检索突破了传统的基于 关键字的表达方式检索的局限，直接对图像内容进

项目简介 随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN 已经得到广泛应用。按照CISCO 预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体 CDN 技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。应用范围 随着互联网流量的剧增，以及对网络视频质量要求的增加，内容分发网络的需求越来越大。按照CISCO预测，内容分发市场增长率将超过30%，具有广阔的市场前景。项目阶段 目前本项目已经完成了原型系统的开发，正处于产品化阶段。知识产权 北京大学网络视频实验室在承担国家863项目“未来网络体系架构和创新环境”基础上，重点研究了内容中心网络的命名方式、内容寻址机制和缓存路由协议，提出了命名内容查找协议NCR、期望最优路由协议ESP，并在INFOCOM、 SIGCOMM、CFI发表多篇论文，申请发明专利多项。合作方式 技术转让、技术许可、合作开发。

随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN已经得到广泛应用。按照CISCO预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体CDN技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。

随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN已经得到广泛应用。按照CISCO预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体CDN技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。

纪念瞿秋白诞辰120周年的活动却把“瞿秋白”写成“翟秋白”，“莘莘学子”写成“悻悻学子”，“热烈欢迎”写成“热列欢迎”，“北京航空航天大学”写成“北京航天航空大学”，以及出现“千人计划”、“一带一路”战略等敏感词……这些错误经常出现在高校正式对外发布的内容中。 系统主要功能设计 1、三级词库 慧洲科技智能内容审核校对系统，提供三级词库系统，检查内容发布中存在的错别字、敏感词，提高检测效率。包括： 基础词库 内置专业词库词汇量近100,000,000条，包括时政、地理、人名、成语、词语等专业词库，适合检查非常重要不允许出错的词语。 系统词库 根据日常对网站、新媒体等内容质量的检查结果分析，对常见的错别字、敏感词（如时政类短语等）进行分类定义，加入到内容审查校对库中。 用户自定义词库 针对不同高校和区域，涉及到本校领导名字、地名以及其它行业专有词语的，系统提供用户自定义词库。 2、重大错误告警提醒 对于属于严重错误类型的错别字或敏感词，系统将进行提醒，由管理人员进行紧急干预和处理，以确保内容安全。 3、校对过程监控 在内容校对过程中，系统将全程进行记录、监控。通过记录校对日志，将每一个操作用户的每一次校对进行详细记录，可点击详情查看校对内容。 4、校对数据统计 系统自动对校对过程中发现的疑似错别字、敏感词，按照出现频次高低，通过热点图进行统计排列，对出现次数多的词语进行预警、告知。 系统部署方式 慧洲科技智能内容审核校对系统提供2种方式，方便客户自主选择。 在线云服务：由慧洲科技提供校对服务接口或者提供在线校对编辑器，客户登录系统后，通过导入需要校对的文件，或者拷贝粘贴内容进行校对。 本地插件服务：客户通过下载、安装成熟插件，直接和Word、WPS等文字编辑工具进行无缝集成。在编写文字内容过程中，可以随时进行校对，方便快捷。 主要客户案例 宁夏大学、长治医学院、天津城建大学、苏州城市学院、上海浦东新区政府、上海奉贤区政府、苏州市工业园区、广西钦州市政府、贺州市八步区政府、平桂区政府、昭平县政府、富川县政府、广西税务局、苏州市农业农村局……