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区域规划与智慧城市
承担一批包括国家社科基金重大项目、国家自然科学基金项目等课题，开展“轨道交通影响下的城市地下空间演化机理研究”、“基于城市轨道交通可持续发展的沿线土地综合开发和整合利用研究”。主持完成了“智慧扎兰屯智慧发展规划”等一批项目，将资源环境与社会、经济发展智慧整合，通过人文思维与系统协同的手段推进当代城市规划多重创新。
北京交通大学
2021-04-13
智慧城市路灯节能系统
利用电力载波技术和3G网络通信技术，可以实现对路灯单灯的开关或亮度进行远程控制，在后半夜车流量不大时可对路灯进行节能控制，从而减少电力浪费实现节能目的。能有效降低能耗约25%，可以遥测建立完整的路灯运行状态信息库，实现路灯状态信息的视觉化，也可以实现对故障路灯双层次可验证式报警机制，系统提供实时电子地图控制系统。
兰州交通大学
2021-04-14
智慧城市管廊检测项目
项目主要是针对现有的二级三级城市地级市等城市的城市交通管廊检测，目前我们已经在谈的是整个东莞市区的城市污水管廊和电力管廊，和东莞市水务集团下属的管廊管理公司签订了战略合作，帮助他们对整个东莞市的污水管道进行基础检测，信息编码登记，污水处理，污泥和固废烧制成石膏或者水泥。整体来说每年的营业收入在1.5亿人民币到2亿人民币。盈利模式包括：检测，疏通，维护，修复，等。目前预计2020年11月份完成一公里左右的检测和修复，同时完成10个智能井盖的更换和检测。针对此项目的发展规划是依托同济大学电子信息与工程学院的技术支持，社会上寻求施工团队和资质拥有方合作，每年持续的接东莞的项目和整个东莞市智慧管廊的信息化建设。
同济大学
2021-02-24
合肥城市学院
安徽建筑大学城市建设学院是教育部2003年批准成立的本科层次全日制独立学院(批准文号：教发函{2003}541号)。学院新校区位于“大湖名城”——合肥市黄麓科教园区，环巢湖旅游景观大道旁，占地规划面积990亩。校园内典型的徽派建筑与小桥流水融为一体，校园外天高云淡与碧波荡漾交相呼应。学院荣获“合肥市文明单位”荣誉称号。 学院设有土木工程系、建筑与艺术系、机械与电气工程系、管理工程系以及基础部等四系一部共22个本科专业，涵盖工、管、艺三大学科门类。现有全日制本科在校生5000余人，教职工300余人。其中，具有副高级以上专业技术职称的占36.5%、硕士及以上学位教师占92.6%，拥有省级教学名师3人，省学术与技术带头人10余人。 学院现有结构实验室、环境工程实验室、土力学实验室、建筑模型实验室、建筑材料实验室、测试实验室、电路实验室、数模电实验室、信号系统实验室、金工实验室、材料力学实验室、工程热力学实验室、大学物理实验室、暖通空调实验室、EDA技术实验室、智能建筑实验室等30多个教学实验室。教学科研仪器设备资产总值2745.39万元，图书馆纸质图书与电子图书180万册。 学院以“土建”类学科为办学特色，以培养高级应用型人才为目标，面向市场，独立办学，突出特色，注重质量。遵循“以人为本”的教育思想，实施“名师”、“优师”工程，坚持“以培养学生为根本”，把教书育人、管理育人、服务育人落实到学院的各项工作之中。学生在全国大学生金融精英挑战赛、大学生金融虚拟仿真投资大赛、“挑战杯”大赛、大学生职业规划设计大赛、大学生校园文学原创新星大赛等比赛中荣获众多表彰和奖励。 学院对学业期满且成绩合格的学生，颁发安徽建筑大学城市建设学院本科毕业证书，对符合条件的学生颁发学士学位证书。 目前，学院紧抓高等教育的发展机遇，深化改革，提高质量，加快发展，努力将安徽建筑大学城市建设学院建设成一所特色鲜明、规模适度、结构合理、质量优良的应用型本科院校，为国家经济建设培养具有创新精神和实践能力的高级应用型人才。 学校地址：合肥市黄麓科教园区 联系电话：0551-88569000(校办) 招生咨询热线：0551-88561222 0551-88569188 传 真：0551-88561222
合肥城市学院
2021-02-01
浙大城市学院
浙江大学城市学院成立于1999年7月，是经国家教育部和浙江省人民政府批准设立，由浙江大学、杭州市人民政府合作办学，并与浙江省邮电管理局(现为浙江省电信实业集团)共同发起创办的一所新型普通本科高校。 学院位于杭州市拱墅区，占地1000余亩，校舍面积40万余平方米。校园环境优雅，基本设施先进，办学条件齐备。 学院以“依托浙大、立足杭州、服务浙江”为发展方针，以“求是创新”为院训，着力培养具有社会责任感和较强社会政治经济建设能力，具有国际视野和参与国际竞争能力的高素质应用型、复合型、创新型人才。学院面向全国招生，设有计算机与计算科学、信息与电气工程、工程、医学、外国语、商学、传媒与人文、法学、创意与艺术设计等9个分院，40个本科专业，专业设置涵盖文、经、管、法、工、理、医、艺术等八大学科门类;设有与新西兰怀卡托大学合作举办的中外合作办学机构1个，中外合作办学项目1个，课程合作项目8个。现有全日制本科生13100余名，与浙江大学等联合培养的硕士研究生120余名。 学院紧紧抓住国家引导地方高校转型发展和实施创新驱动发展战略契机，立足区域经济社会发展需求，以“差异化竞争，特色化发展”为策略，积极推进本科层次应用型人才培养模式改革，大力培育国际化教育和创新创业教育两大办学特色，入选浙江省应用型建设试点示范学校。学院注重专业、学科、师资队伍协调发展。现有浙江省一流学科3个，重点学科4个，省重点专业1个，省新兴特色专业4个，省“十三五”特色专业建设项目4个，省实验教学示范中心3个;杭州市重中之重学科2个，市重点学科11个，市重中之重实验室3个，市重点实验室9个，市重点(特色)专业9个，市哲学社会科学重点研究基地6个。建有一支德才兼备、生师比匹配、专兼比合理、学缘结构优化的师资队伍，专任教师中高级技术职务者比例达50%，硕士及以上学历者超过88%。 学院充分发挥名城名校合作优势，坚持独立规范办学，实现了高起点高质量的跨越式发展，为浙江省、杭州市高等教育事业的发展做出了积极贡献。学院至“十三五”末将建成为办学体制机制逐步转型、富有活力，高素质应用型、复合型、创新型人才培养体系完善，国际化教育和创新创业教育特色鲜明，专业学科与浙江大学校本部衔接互补、与区域经济社会发展紧密对接，人才培养质量稳定优秀，科学研究和服务社会能力持续提升，若干办学指标稳居浙江省地方高校前茅，综合办学实力跻身浙江省地方高校前列，具有一流应用型本科教育品牌的高水平新型大学。
浙大城市学院
2021-02-01
SCV智慧城市可视化
SCV利用数字孪生技术构建智慧城市数字空间，以炫酷视觉效果、全面数据集成、场景化业务展示为支撑，有效提升城市IOC管理人员对城市运营、治安、交通、政务等业务监控管理效率，支撑智慧城市、智慧园区辅助决策。
北京优锘科技有限公司
2021-12-24
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10
多模态医学影像智能协诊系统TPAID
中试阶段/n该项目主要针对开源CT 医学影像数据和多中心合作单位提供的多模医学影像数据，采用人工智能技术和自主研制的深度学习算法对心脏左心室、肿瘤等CT 影像数据进行全自动分割，验证了所研制算法在该项目计算机辅助肿瘤智能诊断应用中的有效性，为项目产业化实施奠定了方法基础。成果的先进性或独特性：针对不同类型的医学影像感知设备，设计针对性强的机器学习智能算法；国内同类研究中首次采用“双盲评估+验证”的科研方法对影像数据进
武汉大学
2021-01-12
三维点云与光学影像融合装备
考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性，三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量，基于三维点云和二维图像融合的可视化结果，能够增强三维场景真实感，相较于可见光图像，融合后的三维点云可以实现多角度观测，能够更好的表达的空间特征。
相较于原始和伪彩色点云数据，融合后的三维点云有了色彩纹理信息，目标的形态和边缘都更加明显，整个三维场景更加的真实，也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息；同时克服了单一传感器的局限性，充分发挥两者的互补优势，大幅提升了探测设备的环境适应性，适用于全天时复杂场景的下目标探测，具有很强的实用价值。在无人驾驶领域，譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等，都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知，目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外，在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域，三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。
图1.三维点云与光学影像融合效果
北京理工大学
2022-12-12