1. 痛点问题 2021年12月，生态环境部会同相关部门印发了《“十四五”时期“无废城市”建设工作方案》，指出将在100个左右地级及以上城市开展“无废城市”建设，对提升城市固体废物的全过程管理水平提出了更高的要求。然而，当前我国许多城市固体废物产生量持续加大，无害化处置能力尚未得到有效保障，处理设施布局零散，固体废物精细化、信息化管理水平较低，在构建先进的城市固体废物管理模式中面临顶层设计、基础设施、管理体系等软硬件条件的不足，显著影响“无废城市”建设成效及固废管理领域碳减排目标的实现。亟需改进传统碎片式、分种类、智能化水平较低的固体废物管理模式，依托物联网和智慧支撑技术形成多种类型固体废物分类-收运-协同处置全链条系统性方案，充分发挥固废处置中的减污降碳协同增效作用，提升城市固体废物处理在全环节规划设计、工艺技术集成优化、工程及园区的可持续运营等方面的综合实力。 2. 解决方案 针对城市固体废物全过程管理问题，本项成果发挥清华大学环境学院循环经济产业研究中心在城市固体废物管理理论研究、工艺优化调控和规划决策应用等领域的长期积累，开发“无废城市”建设顶层系统规划工具，研发全链条工艺模拟与优化技术，搭建基于物联网和大数据的城市固废智慧化管理平台，形成能够有效服务于“无废城市”建设的城市固废分类-收运-协同处置全链条系统性解决方案。具体包括： （1）针对城市固体废物处理处置系统存在的现实问题，在整个城市层面构建从源头分类减量到末端处理处置、处理设施协同共生的工程技术体系和管理运营模式，打造处理设施协同共生、碳减排和二次污染集中控制效果显著、实现物质有序循环和能量梯级利用的多源固废协同处置园区，构建无害化、资源化、可持续的城市循环代谢链网； （2）开展多源固废处理处置工艺机理模拟，揭示固废-水-能耦合代谢路径与减污降碳潜力空间，实现工艺参数优化；模拟不同固废管理路径对物流、能流的影响，支撑不同应用场景下涵盖源头分类及减量化、污染处理处置、残余物集中控制全过程的工程技术体系优化； （3）基于物联网、智能监控、在线仿真技术等，构建城市固废管理多源异构大数据系统，形成原创性固废智慧管控技术，支撑建立集固废监测、溯源、预报、应急、调控等功能于一体的可视化管理平台，提供多场景、多效能、智慧化城市固废系统性解决方案。 合作需求 （1）与从事城市固废处理、再生资源回收利用、静脉产业园建设等领域的企业以及绿色金融机构开展业务合作； （2）项目孵化需办公场地500平米，天使轮融资需求约3000~5000万。

本发明公开了一种人流量统计系统中分类器的自动选择方法，属于视频监控及模式识别技术领域。本发明包括：预先设定多个成像视角，分别离线训练一个分类器；在线学习时，针对当前输入图像，对各分类器分别执行下述操作：检测目标，将当前检测出的行人目标与已有的跟踪目标进行关联，对未关联的跟踪目标采用跟踪算法进行跟踪，将未关联的检测目标加入跟踪目标队列中；对跟踪目标队列中符合条件的目标进行计数；若所有分类器所计目标数均未超过阈值，

本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量，解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题，同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密，专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪（ROSIS）传感器获取意大利北部帕维亚大学（Pavia  University）的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成，共 610×340 像素，光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm，空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本，选取每类 30 个有标记样本作为训练集，其余作为测试集。 由下表可以看出，在每类选取 30 个样本的情况下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN，达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果

该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于：1）能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2）能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3）原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明，该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM，OA 提高了约 20%；相比于 SOMP，OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果，同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较

本发明公开了一种基于可穿戴生理设备的睡眠阶段分类检测算法，包括以下步骤：获取多模态脑电生理信号；对多模态脑电生理信号依次执行滤波去除噪声和Z‑score归一化处理，得到预处理信号数据；对预处理后的信号数据通过反向传播算法和梯度下降优化实现，以交叉熵损失函数衡量生成信号与真实信号的差异，不断调整参数使生成信号更接近真实睡眠信号；构建一个与生成器具有相同的卷积单元形式的判别器，判别器与生成器构成生成对抗网络模型，自动调整调节参数，输出不同睡眠阶段的分类结果。本发明通过合理整合EEG和EOG等信号和GAN模型的应用，使模型能够学习到真实睡眠信号的分布并进行准确分类；提高分类的准确性和稳定。

本发明公开了一种垃圾焚烧灰固化重金属高强陶粒的制备方法，将垃圾灰、盐渍土5、玻璃粉、碳酸钙、碳酸钠按一定重量比例混合，水料比为0.25～0.40，制成球形颗粒，再经干燥、烧结工艺制成；为垃圾的资源化利用开辟了更为广阔的用途渠道；本发明以危险废弃物--垃圾焚烧飞灰作为陶粒原料，通过特定工艺制备成高强陶粒，即便在恶劣环境下也有着极其显著的重金属固化性能，具有极高的稳定性和安全性。本发明既实现了固废的无害化处理、资源化利用，又避免了二次污染。

本发明公开了一种多元吸附多维挤密净化加固垃圾土地基的方法，针对垃圾土地基复杂的物理化学性质，将多元吸附和多维挤密两种技术有机的结合，利用一个强穿透能力的打入式铸钢锥形桩尖、分级厚壁锥形扩孔短管去穿透各种经过工业垃圾化学作用板结，或者各种大块度建筑垃圾阻隔的垃圾层，使处理深度达到下卧的软土层。不仅提高了复合式地基的承载力同时也对垃圾土中的有害气体或液态等污染源进行了有效的固化、净化。本发明所需设备便于取得，可操作性强。

本发明公开了一种垃圾焚烧灰中重金属的固化方法及其应用， 该固化方法包括以下步骤：(1)将垃圾焚烧灰与水两者按一定配比混合 形成混合物，并置于球磨罐中；接着，向该球磨罐中加入磨球；(2)将 球磨罐密封，然后在行星球磨机的带动下使该球磨罐执行球磨处理； 接着，打开球磨罐，并分离出磨球得到球磨产物；然后，过滤该球磨 产物，得到的滤渣在 60℃～85℃下干燥 4h～24h，即得到固化重金属 后的垃圾焚烧灰。本发明通过对关键的球磨工艺，如混合物的配比、 磨球的质量与直径规格、以及后续处理工艺的反应条件等进行改进， 能够将原垃圾焚烧灰中的有害重金属固化，减少其浸出，扩大垃圾焚 烧灰的环保应用途径。

本发明公开了一种赤泥与生活垃圾焚烧飞灰的协同处置方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将赤泥干燥后研磨成粉末，添加 10wt％至 15wt％的强碱，在 750℃至 850℃之间煅烧活化，冷却后得到所述重金属固化剂；(2)将重金属固化剂和生活垃圾焚烧飞灰混合后得到混合物粉末，所述混合物粉末中重金属固化剂的质量比例在 45％至 60％之间；将所述混合物粉末按水灰比 0.4 至 0.6 加水搅拌均匀得到净浆；(3)将净浆在常温、常压下养护 14 至 28 天，得到垃圾焚烧飞灰复合固化体。本方