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大型桥隧结构灾后快速检测评估技术与装备研发
该项目是针对大型桥隧基础设施防灾减灾迫切需求以及自然灾害发生后的救灾抢险、快速恢复需求开展研究工作，研发具备移动式、无人化、精细化、全面性等特点的快速检测装备及智能评估决策平台，从而提高大型桥隧结构灾后快速高精度及智能化检测评估水平，提升国家救灾减灾能力、保障国家社会经济安全可持续发展的重大国家需求。
项目面向重大自然灾害防范的国家重大战略需求，旨在通过智能化关键技术和装备创新开发有力地提高大型桥隧灾后快速检测评估水平及国家防灾减灾能力。研究内容重点突破桥隧精细化建模、高精度修正及非线性数值模拟仿真方法、高精度三维图像雷达检测技术、变频激励智能声波/超声波内部损伤分布扫描及柔性移动冲击激励梁体关键区域快速检测技术、灾后隧道内外部及围岩检测与评估技术等关键技术，并集成多套对应极端环境的移动自动化检测装备系统。进而结合高强韧桥隧灾害过程监测方法，建立融合多源检测大数据及灾害全过程监测数据的结构（群）智能分析决策及智慧管理平台，实现结构外部变形-内部分布与局部大深度损伤-结构整体性能的快速检测评估，并开展工程示范，形成具有自主知识产权的研究成果和相关标准规范等。
东南大学
2021-04-11
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
基于封闭式卡盒的病原体现场快速检测系统
基于封闭式卡盒的病原体现场快速检测系统研究“由东南大学生命科学与技术学院教授何农跃研究完成。 检测原理：采用磁珠法核酸提取对目标病原体核酸进行提取纯化，核酸提取过程采用液体转移的方式，主要包括裂解、结合、清洗、洗脱四个步骤，纯化后的核酸被自动转移至扩增检测区进行实时荧光定量PCR步骤，根据荧光曲线，判断检测结果。为了实现自动化检测，避免交叉污染，以上所有操作均集成在一个封闭的卡盒中完成，无需手工操作，可全自动实现“样本输入，结果输出”。 本研究提供一种病原体现场快速检测系统，系统分为两层结构，上层结构包含上层底板，水平轴控制组件和竖直轴控制组件，下层结构包含下层底板，磁分离组件和热组件，荧光检测组件。配合封闭式病原体检测卡盒，卡盒固定安装在系统中，通过PC端设计的软件控制系统对卡盒中液体的操作，可自动完成基于磁珠法的病原体快速荧光检测。整个系统操作简单，安全，并且检测结果以报告的形式直观展现。 本产品外形为近似立方体，长宽高约为30 cm，系统整体质量约为15 Kg，主要包括三部分，封闭式卡盒、一体化检测装置和配套的PC端控制软件。
东南大学
2021-04-10
一种快速检测水稻种子纯度和真伪的鉴定方法
本发明公开了一种快速检测水稻种子纯度和真伪的鉴定方法，该方法包括下列步骤：首先是供试材料DNA的提取；其次是利用专利中的SCAR标记对提取的DNA进行PCR扩增检测；第三是是扩增DNA片段的比较分析。该套标记的发明用于水稻种子纯度和真伪鉴定，不仅具有环境的稳定性、品种间变异的可识别性、最小的品种内变异及实验结果的可靠性等基本特点，在应用上还具有快速、简便、低成本的优点，适合于构建植物品种的特异性指纹图谱、大样品的种子纯度快速分析、假冒伪劣品种的检测鉴定、分子标记辅助育种、基因克隆等方面的应用。
武汉大学
2021-04-10
一种基于无人艇应用的水面目标快速检测方法
本发明公开了一种基于无人艇应用的水面目标快速检测方法，属于数字图像处理和控制系统交叉技术领域。本发明通过目标性分析得到目标候选区域，由于候选区域中会存在一定虚警，因此利用显著性分析得到显著区域，并将目标性与显著性相结合，剔除虚警，得到目标准确位置。本发明不带有特定目标类型信息，因此普适性较好，相较于现有的其它目标检测算法，无论是在目标的检测效果方面，还是在方法的速度方面都有很大的提升，对无人艇的自动避障具有重要
华中科技大学
2021-04-14
一种痕量内毒素的快速检测方法和试剂盒
本发明提供了一种痕量内毒素的快速检测方法，可直接灵敏高通量地检测多种样品中痕量内毒素，并提供相应的试剂盒，该试剂盒人工抗体的 96 孔酶标板、内毒素标准品溶液、兔抗内毒素多克隆抗体(一抗)、辣根过氧化物酶标记的羊抗兔抗体(二抗)和化学发光试剂组成。该方法将集特异性样品预处理和 ELISA 检测于一体，人工抗体耐高温、酸碱和有机溶剂，可高效特异性分离和富集样品中的痕量内毒素，ELISA 则可特异快速地检测所富集的内毒素，结合高灵敏度的化学发光法，有效提高 ELISA 检测内毒素的灵敏度、准确性和稳定性
华中科技大学
2021-04-14
H7N9亚型流感抗原快速检测试纸条
该成果是扬州大学江苏省家禽疫病防控工程技术研究中心自主研发的 H7N9 亚型流感抗原检测试剂及试剂盒产品。 产品以两株针对 H7N9 流感病毒不同抗原表位的单克隆抗体建立双抗体夹心免疫层析快速检测试纸条。该试纸条特异性、广谱性强，与传统的血凝和血凝抑制试验相比，灵敏度更高、耗时更短； 与国外进口的同类产品有相同的检出率，且敏感性更高，更利于临床样品的快速检测，适合推广应用。
扬州大学
2021-04-14
乳及乳制品中三聚氰胺等快速检测产品
一、成果简介 针对我国食品安全现状，在科技部支持下，沈建忠教授领导的科研团队陆续研制出了三聚氰胺、β-内酰胺类、黄曲霉毒素、克伦特罗等30余种快速检测试剂盒和胶体金检测卡，其中20余个产品取得了农业部批准备案文号，并通过中国农业大学食品安全检测产业化基地北京维德维康生物技术有限公司实现了产业化，产品应用在国家兽药残留监控计划、农业部无公害食品行动计划、国家FDA食品放心工程以及伊利集团、北京三元、南京雨润等大型养殖和食品加工企业的例行检测中，特别是在
中国农业大学
2021-04-14
时序数据水印系列算法技术
1. 痛点问题
工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，但是这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，通常的数字水印采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。此外，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。
2. 解决方案
工业物联网数据是工业大数据规模迅速扩张的主要来源。各类物联网传感器以极高的频率采集其所在设备的工作状态数据，通常为一系列包含数据产生时间戳（Timestamp）和采集数据（Data）形式为(Timestamp, Data) 的元组序列，称为时间序列。工业时序数据具有应用领域广、数据规模大、经济价值高的特点，蕴含的巨大商业价值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻击等技术手段以及雇佣商业间谍等非技术手段的威胁。
数据所有者通常会采用前效方法对数据库中的数据加以保护，包括但不限于：数据加密、用户权限划分等等。但是，这些方法只能有效防止外部人员进行非法盗窃，对于内部人员盗窃等途径并不能有效遏制。数字水印是解决数据在传播过程中安全问题的一个主流分支，常见时序数字水印算法基于时间戳进行水印嵌入计算，容易受到更改时间戳或频率变换的攻击，一旦时间戳序列大幅度改变，水印提取算法将受到很大影响，很可能导致水印提取完全失效。此外，数字水印通常采用分组多数投票方法来提升算法的鲁棒性，但时序数据通常有较多的噪声，高价值数据点相对集中，因而一个未经加权的投票算法可能会因为大范围的噪声干扰而导致水印判定失效。
本项目针对常见的水印失效场景进行了分析，提出了能够有效提示水印鲁棒性的技术，更好的确保数据安全的管理能力。
3.合作需求
在全国范围内工业互联网/工业大数据相关领域寻求应用场景，希望能与能源/装备制造行业的大中型企业开展这方面的合作研究和落地实施；并针对上述企业开展包括二次开发在内的各类实际应用，助力企业降本增效、转型升级。
清华大学
2023-02-14