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疫情实时态势感知与分析系统
清华大学公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情实时态势感知与分析系统，对区域疫情数据进行实时动态监测、搜集、分析和可视化，服务各级政府疫情应急的资源调度、态势研判和决策指挥。该系统在实时播报全国和世界范围内疫情最新动态的同时，对省级和地市级的人员迁徙比例与分布进行重点信息排查，密切关注人口流动与疫情分布的内在联系，为疫情跨区域传播规律和病例溯源提供依据。该系统深入剖析大数据并探查民众意识和情感倾向，研判民众主流感情倾向和重点关注事件等疫情相关舆情，以“情感分析拼图”、“事件文章热词云”和“全国舆情热度”等分析结果为引证，为辟谣和积极引导舆论提供帮助，在国家抗击疫情最为严重困难的时期为大众的理性思考和科学防备贡献力量。国疾病预防控制中心以及广东省、武汉市、合肥市、深圳市、广州市、佛山市等20多个省市在指挥调度中使用该系统。
清华大学
2021-04-10
空间目标光学探测感知技术
技术成熟度：技术突破
1.空间目标及星图光学探测仿真系统。由于空间目标探测真实数据获取成本较高，且数据量较少，结果验证困难，团队开发了空间目标及星图光学探测仿真系统。此工作以软件形式呈现，以友好的人机交互界面，根据用户的实际系统参数，提供准确可靠地提供当前时刻空间探测仿真图像，该软件前期经过与stk仿真软件结果比对验证其坐标的准确性，与在轨实测图像进行比对验证其仿真效果的可靠性。目前该软件已经在项目开发过程中广泛使用，为提高系统开发效率、验证算法性能提供有效支撑。
2.空间目标探测感知关键技术及算法体系。该成果以理论及软件开发包形式呈现，团队具备多年的空间探测相关开发经验，并将相关理论及算法构建软件开发包。该SDK开发包基于C++开发，具有较好的泛化能力，具有坐标描述转换、预处理、目标提取、星表制备、星图识别、光学标定、定位定姿定轨等功能，可支撑各层次的空间探测相关开发需求。目前团队基于此SDK开发的顶层软件，采用目标TLE数据库匹配的解决方法，已经完成长光奥闰光电科技有限公司地基望远镜空间目标的感知识别及长光卫星技术股份有限公司的星敏感器在轨图像空间目标自动提取与识别，后续还将采用更多的数据验证完善提升本系统的技术成熟度。
意向开展成果转化的前提条件：
1、长春长光奥闰光电科技有限公司等测站望远镜生产企业，利用本项目的共性技术，实现地基测站的空间目标自动探测感知，为空间安全提供支撑服务。
2、长光卫星技术股份有限公司、吉天星舟空间技术有限公司等遥感卫星公司，通过本技术的转化，可以利用星上光学载荷构建空间态势感知平台，为自身卫星安全提供保障、为国家及其他航天企业的空间安全需求提供数据支撑服务。另外可以在空间光学载荷开发过程中应用空间目标及星图光学探测仿真系统，对光学载荷的精度和鲁棒性进行评估和测试。
长春工业大学
2025-05-20
北京交通大学（前沿）高速铁路设备设施服役状态智能感知与态势分析研究项目竞争性磋商公告
北京交通大学（前沿）高速铁路设备设施服役状态智能感知与态势分析研究项目竞争性磋商
北京交通大学
2022-06-23
佛山市肺炎疫情实时态势管理系统
清华大学公共安全研究院广东分院王飞副教授团队依托智慧安全佛山一期项目的平台功能和数据基础，快速研发佛山市肺炎疫情实时态势管理系统，全面归集市疫情信息，实时汇聚各类疫情防控措施落实情况、救治情况、防疫物资情况、舆论观点情况等防疫工作数据，形成“防疫一张图”，系统在佛山市防疫工作指挥部和城市安全运行监测中心上线运行。团队借助研究院在城市安全领域积累的科研成果，通过空间信息技术、大数据分析技术、风险评估技术为疫情综合分析、研判和决策提供及时的动态信息，为疫情防控工作的科学防治和精准施策提供辅助支撑。
清华大学
2021-04-10
超高分辨柔性流场感知系统
与高速飞行的飞机不同，微小型无人机体积小，重量轻，飞行速度低，更容易受到环境湍流的影响，需要高灵敏度的小型气流传感器提供全面的空气动力学信息。如何让微小型无人机像鸟类一样感知和操纵气流一直是航空和传感器领域的难题。
面向微小型无人机的飞行参数测量，北航研发团队研制出一种基于氧化钒的高灵敏度柔性流速传感器，实现了0.11 mm/s和0.1°的超高流速和角度分辨力，实验验证了攻角、侧滑角和空速的多参数感知能力，并完成了微小型无人机飞行速度以及机翼微振动的测量，为微小型无人机提供了低成本、高精度的大气参数传感方案。
该传感器基于量热式原理，由中心微加热器产生恒定温差，四周的热敏电阻阵列测量温度分布，根据热敏电阻阵列测得的温度差准确反映流速大小及方向。采用悬空型隔热结构以及高电阻温度系数材料氧化钒作为热敏电阻以增大传感器的测量灵敏度。在聚酰亚胺基底上通过MEMS工艺加工了总厚度90μm的超薄柔性流速传感器，实现了微小型无人机的曲面贴附功能。经风洞测试，流速传感器的理论分辨力达0.11 mm/s,流速测量重复精度约为测量值的0.5%，响应时间约为20ms。在10 m/s时，流速传感器的最大角度灵敏度为36.7 mV/deg，噪音水平为1.78 mV，根据2σ准则计算出其理论角度分辨力为0.1°。
研究团队已经完成流速传感器工程化样品的制备，并将两个流速传感器装载到一个微小型无人机平台上进行飞行参数感知应用。结果表明平均飞行速度的估计误差低于0.2 m/s。由于流速传感器的高灵敏度特性，它甚至捕捉到了机翼的微振动信息，并与外置IMU模块显示了相同的机翼振动频率。这项研究展示了一种柔性高灵敏度流速传感器，拓宽了流场感知在微小型无人机姿态检测、空速估计以及飞行安全监测方面的应用，为无人机的飞行参数测量提供了创新的设计思路与发展前景。
北京航空航天大学
2024-07-08
智能视觉感知芯片
1.痛点问题
元宇宙时代三维成像基础设备和数字终端成像及显示设备都将需要革命性的提升。同时，工业智能和基础科学的快速发展也对感知和成像极限提出了更高的需求。
现有的成像技术，即摄像头模组和3D成像模组，存在诸多技术和经济的缺陷，如抗扰动性能差、占据空间大、功耗大、成本高等，特别是随着传感芯片像素数的增加，传统光学成像系统需要多级较大的昂贵镜片才能实现高分辨率的成像性能，很难应用于手机等小型化设备上，不足以适应科技的高速发展。
“智能视觉感知芯片”将达成光学感知的技术革新并有效解决现存问题。通过数字自适应光学技术矫正系统像差和环境像差、实现高速重构目标景物高精度三维信息，进而实现使用普通的低成本小型化单镜片即可实现高分辨率成像，同时该芯片能够适用于不同的光学系统，包括大口径天文成像，实现高分辨率远距离成像，克服大气湍流干扰。
2.解决方案
团队提出“智能视觉感知芯片”概念，该种芯片拥有多项优势：全球领先的4D感知技术，自适应抗干扰；创新的透镜设计方案结合自主知识产权算法，可通过单摄像头模组实现原多摄像头模组功能，大幅降低现有成本、体积和功耗，显著提升分辨率。通过对目标场景进行多维度的密集采样，将多维度的耦合信息解耦，重构傅里叶面的非期望相位分布，实现高速大范围的自适应光学矫正，显著降低光学成像系统尺寸与成本，提升成像效果，同时具备三维深度感知能力。
合作需求
寻求消费电子等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。
清华大学
2022-05-19
智能视觉感知芯片
1. 痛点问题
元宇宙时代三维成像基础设备和数字终端成像及显示设备都将需要革命性的提升。同时，工业智能和基础科学的快速发展也对感知和成像极限提出了更高的需求。
现有的成像技术，即摄像头模组和3D成像模组，存在诸多技术和经济的缺陷，如抗扰动性能差、占据空间大、功耗大、成本高等，特别是随着传感芯片像素数的增加，传统光学成像系统需要多级较大的昂贵镜片才能实现高分辨率的成像性能，很难应用于手机等小型化设备上，不足以适应科技的高速发展。
“智能视觉感知芯片”将达成光学感知的技术革新并有效解决现存问题。通过数字自适应光学技术矫正系统像差和环境像差、实现高速重构目标景物高精度三维信息，进而实现使用普通的低成本小型化单镜片即可实现高分辨率成像，同时该芯片能够适用于不同的光学系统，包括大口径天文成像，实现高分辨率远距离成像，克服大气湍流干扰。
2. 解决方案
团队提出“智能视觉感知芯片”概念，该种芯片拥有多项优势：全球领先的4D感知技术，自适应抗干扰；创新的透镜设计方案结合自主知识产权算法，可通过单摄像头模组实现原多摄像头模组功能，大幅降低现有成本、体积和功耗，显著提升分辨率。通过对目标场景进行多维度的密集采样，将多维度的耦合信息解耦，重构傅里叶面的非期望相位分布，实现高速大范围的自适应光学矫正，显著降低光学成像系统尺寸与成本，提升成像效果，同时具备三维深度感知能力。
合作需求
寻求消费电子等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。
清华大学
2022-03-03
无感知考勤系统
1、 大批量正常时间进入校园/班级，采用2.4g电子校徽无线接收，完成无感知考勤，家长app端，教师app端，数据融合终端实时完成考勤数据同步，自动完成数据统计；
2、 通过主要位置部署2.4g采集器，完成校内学生日常行为主要地点无感知考勤记录；
3、 支持教师端app手动操作学生状态；各端数据同步，支持融合终端与教师app端课堂点名同步；
北京神州数码有限公司
2021-08-23
基于人工智能的视觉智能感知平台
本项目研究面向成渝地区双城经济圈大数据智能产业需求，尤其是对智能制造、公共安全场景提供高效的视频流在线推理和管理平台，研发了一个通用性的智能中台架构，支持视频流和智能模型模块化管理，支持全程可视化操作交互式界面，支持视觉智能感知模型在线推理快速部署，支持感知与识别结果实时推送、预警和报警。
重庆文理学院
2025-02-21
新冠肺炎疫情数据导航、防控态势及溯源研究
为服务社会大众了解疫情走势，并为相关部门提供决策支持，北京航空航天大学北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生，与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队，全力投入建模和系统研发，已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等，并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台，数据单日访问量近 5 万次。此外，中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测，为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务，实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点与结束日期预测、疫情缓解系数评估等功能。此外，大数据与脑机智能高精尖创新中心研究团队根据疫情确诊患者相关公开数据，利用自然语言处理等技术，从已公开全国各省市直辖区四千余位确诊患者轨迹中抽取了基本信息(性别、年龄、常住地、工作、接触史等)、轨迹(时间、地点、交通工具、事件)及病患关系形成结构化信息。同时开发确诊患者轨迹可视化查询与分析系统，为疫情传播与防控相关研究提供有效支撑。
北京航空航天大学
2021-04-10