“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品  “全球抗疫，人人有责” 推出背景：         光是一个十分复杂而重要的生态因子，包括光强、光质和光照长度。光对植物的形态建成和生殖器官的发育影响很大，植物的光合器官叶绿素必须在一定光强条件下才能形成，许多其它器官的形成也有赖于一定的光强。在黑暗条件下植物就会出现“黄化现象”。         光也是影响动物行为的重要生态因子，很多动物的活动都与光照强度有着密切的关系。在自然条件下，动物每天开始活动的时间常常是由光照强度决定的。当光照强度上升到一定水平，或下降到一定水平时，它们才开始一天的活动。         光强对于动植物等所有生物体来说，都是有影响的，科研实验中光强的作用不言而喻。     应用挑战： 实验环境中光强与检测数据的对应性不足 光强的检测频率过低 光强检测通常是整体检测一次，不能提供持续性的检测   解决方法： 智能光强监测仪能够提供高频率的检测数据，并与进行实验的采集时间保持一致。确保在数据分析中能够准确的将光强数据与实验数据进行比较，更好地进行数据分析 智能光强监测仪，能够提供实时检测。避免实验中，因操作的调整而促使光强的变更没有被发现   功能特点 1.基本功能： 实时监测环境亮度 2.性能参数： 工作电压：5V1A 最高16位分辨率 0.01 lux低流明性能 具有上阈值和下阈值的可编程中断功能 高灵敏度，环境亮度检测近似人眼的视觉反应 可自行设置检测频率

本项目应用成果导向教育理念（Outcome-Based Education，OBE），配合学校逐步形成 OBE 管理模式，为学校构建从生源质量、过程质量到结果质量的全面质量监测与分析报告体系。成果导向的质量监测体系为学校教学与质量管理、二级院系和教师考核、专业建设和专业调整以及院校评估、专业认证提供数据支撑与管理分析报告。

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

本成果2011年获得国家发明专利授权。该发明涉及一种高速铁路结构物沉降监测装置及一种可以实现无线远程自动化测量沉降的监测方法。解决了精确监测结构物的沉降变形问题。

本发明公开了一种气动光学效应校正识别一体化实时处理系统，统包括 FPGA 模块、多核主处理器 DSP、多个协处理器 ASIC 及红外图像非均匀性校正片上系统 SoC，通过上述系统完成气动光学效应退化图像的全图热辐射校正、去噪、传输效应校正及目标检测过程。相应的，本发明提出了一种与之对应的方法。本发明能够有效解决气动光学效应问题以及飞行器高速飞行条件下要求处理器在完成探测处理时间间隔短的问题，通过采用自主研发的专用 A

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。

本实用新型公开了移动式海洋地震长期实时探测器，包括主控水密装置、定位与通信装置、能量供给装置以及传感探测与信号处理装置。定位与通信装置用于解决海洋地震传感探测器的导航定位和远程通信的问题，实现海洋地震实时探测；能量供给装置采用太阳能和波浪能发电装置结合发电，为海洋地震传感探测器提供长期的能量供给，实现海洋地震长期探测；传感探测与信号处理装置采用光纤激光水听器阵列，并分别在硬件和在软件上进行降噪处理，提高海洋地震传感探测器的灵敏度，实现对震级数小的远程地震波的精确探测。本实用新型具有布放和回收技术要求低、低成本、实时传输数据等优点。

本技术基于通用工业 PC 的标准以太网接口，无需实时操作系统可实现高 性能实时同步控制。基于此平台可构建高性能实时同步工业控制系统，控制轴 数可柔性扩展，各控制节点之间可进行分布式布局，且方便与设计、管理网络 的信息集成。特别适合于需要高速、高精、同步控制的伺服运动控制系统和过 程控制系统。目前已初步形成复杂控制器开发平台和基于 CoDeSys 软 PLC 的控 制平台。具备完全自主知识产权，性价比高。已在机床数控系统、机器人控制 系统、生产线控制系统、纺织机械（高速多轴无纺布交叉铺网机等）控制系统 155 成功应用。

本发明提出了一种花生收获实时测产装置，解决了现有技术中无法在收获过程中对花生实时测产的问题。一种花生收获实时测产装置，包括：信号采集模块，包括安装于花生联合收获机荚果升运器两侧的光电式对射开关，将花生的产量信号转化为电脉冲信号；信号调理模块，接收信号采集模块输出的电脉冲信号并进行调理；下位机主控模块，对所述信号调理模块输出的方波信号进行处理，计算得出花生的产量信息；还包括信息存储模块、人机交互模块、数据通讯模块和上位机管理模块，将产量信息数据实时存储到信息存储模块中，通过数据通讯模块将数据实时传送给上位机管理模块。本发明的有益效果是：结构简单，易于操作，用户界面友好，实用性强。

项目成果/简介:动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion An