01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。

研究团队多年来一直从事光机设计与图像检测技术研究以及相关仪器的开发，已成功系统：1）开发公安技侦系统专用针孔无畸变系统10°视场、针孔直径0.8m、入瞳位于镜头前2.5m、畸变小于1%高清针孔摄像系统；2）导引头红外自动标定系统，实现±5°范围内目标源标定误差小于3”；3）超低温卫星外挂成像系统，该系统可在-90°环境下正常工作，直接裸露在卫星外面，无需提供温度调控装置；4）生物菌落识别与自动筛选装置。

漫画作为一种特殊的休闲娱乐类出版物，通常由简单形象的绘画内容和少量的文字构成，深受不同国家各年龄段阅读者的喜爱。随着移动终端(如智能手机、平板电脑、电子书阅读器)的普及，越来越多的读者开始基于移动终端阅读漫画电子内容，漫画移动阅读已成为漫画出版产业的发展趋势，出现了大量的漫画内容网站以及相应的APP阅读软件（如Apple store里的漫画控、Comic glass，Android应用市场里的卡布漫画、有妖气漫画等）。然而，现有的漫画电子出版物及以往大量的历史纸质出版物通常按照纸质媒介的大小进行排版设计，受漫画内容及排版布局、移动终端屏幕大小及分辨率的限制，无法在移动终端上清晰完整地展示。 为了解决该问题，北京大学计算机科学技术研究所“网络内容保护与文档处理实验室”师生通过近几年的攻关，研究出了漫画图像版面理解技术，对该问题提出了有效的解决方案。

研究团队多年来一直从事光机设计与图像检测技术研究以及相关仪器的开 发，已成功系统:1)开发公安技侦系统专用针孔无畸变系统 100°视场、针孔 直径 0.8mm、入瞳位于镜头前 2.5mm、畸变小于 1%高清针孔摄像系统;2)导引 头红外自动标定系统，实现±5°范围内目标源标定误差小于 3”;3)超低温卫 星外挂成像系统，该系统可在-90°环境下正常工作，直接裸露在卫星外面，无 需提供温度调控装置;4)生物菌落识别与自动筛选装置，系统利用自研专用镜 头对生物菌落样本成像，通过图像示教和处理分析技术，对

基于图像标定的光学定位技术主要由双目视觉定位系统、机械支架、特征标识器械、摄像机标定模板和软件系统五部分组成，其工作原理是利用计算机视觉领域的摄像机标定和三维重建理论。该技术可以精确测量视野内物体的几何尺寸，测量均方误差达到毫米级，具有很好的实时性和鲁棒性；同时该技术具有非接触性测量的优势，不影响被测物的正常工作，减少人工干预，避免接触测量造成的磨损。

小试阶段/n本发明能够独立判别单幅火焰图像的烧成状态，满足在线实时监测回转窑中火焰变化的条件，能在极短的时间内发现回转窑火焰烧成状态的变化，并及时作出相应调整，从而增加回转窑控制系统的安全性和可靠性，使生产的熟料质量更加稳定，能够极大的缩减工业生产成本，为实现对整个回转窑系统实时监控的闭环控制奠定基础，为真正实现以 “ 机器看火”代替 “ 人工看火”提供了基本保障。。因此，本发明具有精度高、计算复杂度低、处理过程短和能实现在线实时监测火焰状态变化的特点。

制备隐藏二维码图像全息防伪标签的方法及其识别装置，属于防伪标签制备及识别领域，解决现有裸露二维码图像防伪力度不高的问题。本发明的方法，依次得到数据符号密文、生成二维码图像、得到傅里叶变换频谱图、绘制信息调制条纹图像、形成方形缩微条纹图像、将多个方形缩微条纹图像排列成组合图案、将组合图案制成浮雕图案母板，最后将浮雕图案母板复制到标签材料上。本发明的识别装置，包括激光光源、全反镜、标签平台、毛玻璃片、图像传感器、信号采集模块、识别模块、显示屏及语音播报器。本发明将隐藏有经信息加密的二维码衍射光栅条纹制作在全息防伪标签上，识别需经特殊处理，同时信息经过加密，将大大提高防伪性能。 

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

城市交通、公共安全领域的数字监控系统已经得到了广泛的应用，成为公共场所必不可少的安 全保障。但是，雾霾天和夜间等天气和气候的变化使得数字监控系统获取的视频图像出现画质暗、对  比度低等问题，从而增加了后续的目标识别与跟踪等工作的难度。本项目以雾霾等恶劣天气和夜间等  低能见度图像为研究对象，通过分析上述低能见度图像的形成原因及特点，提出了一种可同时适用于  雾霾图像、夜晚图像以及夜晚雾霾图像的清晰化处理方法，同时增加自动判别不同低能见度图像类型  的功能，避免人工调整参数的成本损耗，实现对图像整体画质改进与增强。已获国家发明专利（授权ZL201410448950.0）1 项。