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。

技术优势： 1)通过物联网、云平台实现质量远程监控、安全连锁报警与管理； 2)根据原料工艺操作条件不断变化，优化计算获取最佳操作参数； 3)远程智能系统具有始于感知、精于计算、巧于决策、善于学习功能。 采用物联网和互联网+的信息化技术实现装置、厂级、园区三废净化装置运行质量远程监控与安全保障系统，为企业、园区提供高效的技术服务，解决化工、制药行业实际运行存在的有机物达标排放难题，满足国家当前“环保法”、“水十条”严格指标要求，在装置节能与污染物零排放面取得明显经济和社会效益。

作为全球导航卫星系统(GNSS)的后起之秀，我国自主北斗导航卫星系统(BDS)近年来迅猛发展。“十二五”及未来“十三五”期间，已有和正在发展大规模的各类地基北斗 /GPS 站网(CORS 网、GNSS/MET 网等)，同时，空基(无人机、有人机)和天基观测载荷 研制已提上日程。所有这些观测数据将形成天空地一体化网络的北斗大数据资源。随着导航、 定位、授时等北斗传统应用的日趋成熟(图 1)，北斗大数据附加值发掘及新型应用领域产 业链的拓展将前景广阔。本项目为导航卫星创新增值应用及北斗大数据信息的深度挖掘，将干扰导航定位精度的大气折射、地表反射等误差源，“变废为宝”为遥感探测的信号源，在突破我国自主导航卫 星遥感探测关键技术的基础上，从地基探测和空基(无人机、有人机)探测两个层面，实现 软硬件一体化的北斗/GPS 双模气象水文生态多要素综合监测系统。方案及成果将面向行业 应用需求，引进吸收国际前端技术，紧密结合当地资源优势，打造内蒙古自治区成为国内率 先开展北斗气象水文生态增值创新应用的省份，拓展北斗大数据在气象预报、智慧农业、智 慧水利、生态环境等领域的应用(图 1)。图 2 为北斗/GPS 环境多要素智能监测与大数据服务平台总体方案。围绕“数据获取——数据存储——分析挖掘——应用服务”这一主线进行。其中: 数据获取分为地空天三类:(1)自主研发的低成本北斗/GPS 环境多要素智能监测设备;(2)无人机搭载北斗/GPS 智能监测传感器;(3)GNSS 遥感卫星。 环境监测要素包括:农业环境生态(土壤湿度、植被水分等)、气象水文(大气水汽、积雪深度、水位等)、海洋(潮位、风场、盐度、海冰等)。 该方案将充分发挥导航卫星无源探测、高时空分辨率、低成本高产出、实时性强的优势。同时，方案涉及的监测要素及方法可实现同卫星遥感(高分卫星、降水卫星、重力卫星等) 监测的有效结合和优势互补，作为国土资源实时监测系统的有机组成部分，共同实现国家级、 区域级空天地一体化物联网遥感大数据智能监测服务。清华大学在利用地基、空基北斗/GPS 观测数据进行气象水文生态要素监测技术开发、 产品研发、软硬件研发集成等方面具备丰富的研究积累，尤其针对我国自主北斗导航系统的 创新应用，团队成果国内领先且得到国际同行的高度认可，开发并集成了一套完备的“北斗 /GPS 双模多要素智能监测”整体解决方案。除发表高水平学术论文外，已申请多项发明专 利和软件著作权(表 1)，2016 年技术成果已通过软硬件服务在青海(气象/水利/环境)、四 川(农业/气象)、山东(农业)、北京(科研单位)等地取得了初期经济效益。中心已具备 的技术基础与部分成果展示如图 3-图 6 所示，包括全国范围地基综合观测站网建设(图 3)、 空基试验与技术攻关(图 4)、监测产品研发(图 5)、软硬件设备自主研发(图 6)。所有这 些技术积累将为本方案的顺利实施提供有力保障。目前市场上尚无相关产品，并且本项目的成果产出可从如下几个方向进行多层次、全方 位的市场化对接:(1)软件模块:研制内容一产出的气象水文生态监测要素估算软件模块，可同以北斗 导航定位为主打方向的企业对接，通过嵌入本软件模块，拓宽其业务范围，在为农业、气象、 水利等部门提供导航定位服务的同时，融入气象水文生态要素同步监测的功能。不同需求定 制的软件模块按 1-10 万元每套计算，初期市场年需求量预计 50 套，预计每年产生收益 50-500 万元，市场成熟后可面向全国推广，年收益可达 1000-5000 万元。(2)监测产品:研制内容一产出的气象水文生态监测要素产品，如通过 SDCORS 监测 网络附加得到的多要素监测产品，可实现政府买单为行业公众提供服务。可与高校、科研院 所等联合申报国家级、省部级科研项目，预计单个项目经费 500-1000 万元。(3)新型监测设备:研究内容二所产出的面向气象农业水文应用的北斗/GPS 双模气象 水文生态多要素综合监测设备，具有低成本、小型化、多功能等优势，可独立进行市场推广。 按单套收益 5 万元计算，初期市场年需求量 50 套，预计年收益 250 万元，市场成熟后可面 向全国推广，年收益可达 500-3000 万元，并可与目前市场上通用的 GNSS 定位型接收机竞 争，实现行业接收机的更新换代及初期市场垄断。(4)演示系统:研究内容三所产出的北斗/GPS 双模气象水文生态多要素综合监测演示 系统，可率先在山东省(青岛市)开展示范应用，且该创新应用模式在全国具有推广价值。 可联合申报科研项目，预计单个项目经费 500-1000 万元，同时可实现业务化推广应用，名 利双收。

随着人类对自然科学认识的不断深入以及现代工业技术的不断进步，特别是凝胶等软物质的应用、锂电池、燃料电池等技术的发展，人们逐渐认识到力热与化学作用之间也存在着不可忽略的耦合作用。本成果完成人通过引入化学反应进度，基于非平衡态热力学建立了一套适用于描述可变形固体材料质量传递、热传导以及化学反应耦合问题的力-热-化连续介质理论框架，该理论适用范围宽广，针对包含化学反应的各演化过程有相应的耦合动力学控制方程。针对所建立力-热-化多

能源、环境及化工等领域广泛存在具有相变和反应的能质传递和转化问题， 具有多区域、多场、传递与转化等相互耦合的特点，是影响装备性能的关键热物 理问题，对提升性能至关重要。本项目针对上述领域中共性的多场耦合能质传递 机理反其强化和调控方法的前沿科学问题开展研究工作，取得了系列原创性研究 成果。主要发现点有： 一、 分区耦合多相传递可视化实验方法及其机理与特性：创新了滞止流和通 流槽道内逸出速率及位点可控的液滴和气泡动力学行为、变孔隙率网络流道及其 与外部流场耦合的两相流动、毛细阻力可调的多孔层内相变传热及含反应边界的 两相流及传递等可视化实验方法。获得了逸出液滴聚合衰减震荡机理及规律；发 现了微孔逸出气泡脱离后涌入和界面震荡现象；揭示了具有壁面逸出气泡的槽道 内两相流规律；阐明了具有微孔层和结构缺陷的气体扩散层内两相分布特征；厘 清了反向式毛细蒸发器多孔层内相分布规律反其对相变传热的影响机理；揭示了 燃料电池内两相流动和传输以及电化学反应的相互作用规律，获得了流道水淹与 压降之间的定量关系及膜电极表面温度分布特性。 二、 多元多相分区耦合能质传递及转化理论模型：建立了多场耦合固体基质 表面细胞吸附成膜理论模型，揭示了生物膜结构与能质传递及产氢/产电性能的 相互关系；建立了含生化反应的多孔填料床内多相能质传递的毛细管模型和多相 混合模型，阐明了流动和传输与生化反应的耦合特性，为固定化细胞生物反应器 性能预测提供了方法；建立了毛细结构材料内分区耦合相变传热理论模型，为反 向式毛细蒸发器和微槽膜状凝结换热提供了理论计算方法；提出燃料电池两相传 输三维孔隙网络模型和气体有效扩散系数的分形模型，首次利用V0F方法模拟 了边壁具有逸出液滴的燃料电池流道内细观两相流行为，揭示了多孔扩散层与流场板流道内两相流的耦合关系以及流道结构和工况参数对两相流特性的影响规律。 三、多场耦合能质传递强化及调控方法：基于分区耦合强化传热思想，提出 了三维肋表面和螺旋扭带组合强化传热新方法；通过分区流动和传递强化与调控, 发展了三维柱状阵列结构阳极微流体燃料电池，显著提升了电池性能；利用石墨 烯表面修饰，实现了多孔电极内微生物产电菌电子转移速率和活性生物量调控和 强化；创新性利用流场/浓度场/温度场/光场的强化和调控，结合表面修饰和弥 散光导体技术，实现微生物生化转化全过程强化；提出了通过外接电阻控制阳极 电势诱导和调控生物膜结构，强化了质子传输，大幅提升了微生物燃料电池性能。

为推进校地融合发展，2月13日上午，校党委书记李元元、校长尤政带领全体校领导班子成员，前往武汉经开区进行实地考察调研。武汉市委常委、武汉经开区工委书记刘子清，工委副书记、区长唐超陪同考察。双方聚焦经开新区·军山新城发展与规划，共商合作创新发展大计，同绘高质量发展新蓝图，共谱“二次创业”新篇章。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

成果简介：随着智能手机、移动通信技术、多媒体技术的不断发展，近年来 涌现出了米聊、TalkBox、微信等语音及时通信工具。语音及时通信工具通 过移动互联网免费传递语音短信的方式，方便了信息输入的同时节约了电话 资费，已经提出就迅速流行起来。可以预见，随着语音及时通信技术和应用 模式的不断成熟，语音及时通信将成为智能手机上的一种主流通信模式。使 用语音信息隐藏技术将保密信息隐藏于语音短信，具有隐蔽性、便利性和安全性等优点。本系统实现具有不可感知性、鲁

团队联合中美研究成员，应用三维激光成像技术，研发了具有世界先进水平的三维激光道路路面智能检测车，可在最高采集时速100km/h的情况下，对约4m宽的路面范围实现毫米级三维扫描。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 团队联合中美研究成员，应用三维激光成像技术，研发了具有世界先进水平的三维激光道路路面智能检测车，可在最高采集时速100km/h的情况下，对约4m宽的路面范围实现毫米级三维扫描。同时，创新应用先进的深度学习技术，开发了路面病害及路面特殊构造物智能识别算法，可精准识别路面裂缝、坑槽、灌缝、修补、错台、标线、伸缩缝、板缝、伸缩缝、井盖等多种路面病害及路直特殊构造物。相关研究成果在中国、美国、巴西、南非、日本、印度等多个国家的道路检测工程实践中已得到大量应用。