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；

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。

  植物在重力引导下的生长称为植物的向重力性。根向重力是植物适应陆地环境的重要过程。植物向重力性反应的第一步是感受重力信号。目前，关于重力信号感受的机制有两种假说：一是淀粉平衡石 (statolith) 假说，二是原生质体压力假说。植物根冠的柱状细胞和茎的维管束鞘细胞中存在淀粉体，这些淀粉体被命名为平衡石。中柱细胞和内皮层细胞通过淀粉体的沉降来感受重力变化。生长素在调节植物根系向重力作用中发挥重要作用，但生长素促进重力感知的分子机制及随后的反应尚不清楚。   非损伤微测技术（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通过测定活体动植物组织、细胞与内/外环境间Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交换量的实时变化，揭示基因功能的一种新技术。目前已被103位诺贝尔奖得主所在单位，以及北大/清华/中科院使用。 应对挑战： 重力研究中对于活体样品基因功能方面的检测手段匮乏 样品检测过程中样品重力变化与检测设备的结合方式是一个难点 重力变化过程中生理指标的实时监测 解决方法： 非损伤重力感知分析系统(GRASS)是基于非损伤微测技术的底层核心技术，是能够检测活体样品基因功能的技术 非损伤重力感知分析系统(GRASS)配有立体可移动旋转样品固定装置，可对样品施加不同方向的重力并能实时检测 非损伤重力感知分析系统(GRASS)能够进行长时间的监测，为重力变化过程中，比较分子、离子流动速率，提供长时间的数据结果 产品介绍 名称：非损伤重力感知分析系统（GRASS） 型号：NMTG-100 品牌：旭月 产地：中国 功能特点 1.基本功能： 检测样品所受重力发生变化时的生理指标变化 配备立体可移动旋转样品固定装置，对样品施加不同方向的重力 检测指标：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能参数： 工作电压：220V 最短检测周期：5s 离子分子浓度测量精度：10-6M 离子分子流速测量精度：10-12mol·cm-2·s-1 传感器最小移动距离：1μm 立体显微成像系统分辨率：1920×1080 3. 软件参数： 操作界面：中文 检测指标模块化可选 离子流速、浓度检测软件模块（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、浓度检测软件模块（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文输入、标记与记录 可直接输出流速、浓度数据和折线图，无需额外换算

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。

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。

该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。     该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。

本发明公开了一种基于多感知数据融合的人机自然交互系统，包括MEMS手臂跟踪装置、视觉跟踪装置，以及安装在操作者的手掌上的力反馈装置，上述各装置由PC终端控制，PC终端包括手臂运动解算模块、图像处理模块、力学解算模块和虚拟场景渲染模块；虚拟场景渲染模块根据手臂运动轨迹和手指运动轨迹生成虚拟手臂和手指，力学解算模块根据虚拟手指与虚拟物体的碰触信息，计算操作者当前状态下应得到的期望反馈力矢量；本发明可满足手臂大范围运动情况下的手臂运动轨迹的跟踪要求；其次，可通过图像信息测量操作者手指的运动轨迹，可精确测量手指上多个关节的角度；再者，可为操作者提供力反馈和虚拟场景的视觉反馈，增强系统的临场感、交互性。

成果介绍物联网感知层测试实验与评估系统是在863主题项目—物联网安全感知关键技术及仿真验证平台的资助下完成。仿真平台为物联网感知节点部署后的性能提供一个仿真测试和性能评估的环境，其特点是：不需要部署真实的感知节点。通过对物理信道的建模、无线信号特征建模、电源建模和通信环境建模，能够最大限度模拟真实环境下的感知节点通信过程。仿真的结果是理论值，可以将感知层测试实验平台的数据作为系统的初始值，从而提高仿真的精度。其特点和指标：（1）针对实际应用环境配置参与通信的感知节点属性和参数，即节点建模；（2）建模感知节点的电源模型；（3）根据用户的需要选择节点部署的方式，并可以对节点位置、属性和参数进行手动调整；（4）能够加载待测的通信协议；（5）能够根据部署的拓扑图产生用户编程模板；（6）理论上，待测节点的数量不设置上限，但随着节点数量的增加，PC的处理时间将延长；（7）能够仿真无攻击或攻击情况下，网络的吞吐量、丢包率、延时、数据传输的平均路径长度、平均能耗和网络的扩展性等性能；（8）该平台不受具体应用的限制。技术创新点及参数技术原理：针对物联网感知层设备规模庞大，部署费时费力，以及部署前很难评估系统性能，部署后加载的协议一旦不符合要求，重新加载成本巨大的问题，研发了该平台。该成果的主要创新性体现在感知设备和环境等物理特征建模、测试内容和方法、仿真过程和结果的可视化显示等方面，使得开发的系统简单、易用，测试过程清晰、透明，测试结果可以分类比较。（1）在感知设备和环境等物理特征建模方面 该项目在感知设备部署环境方面，分别对室内环境和室外环境进行建模。针对室外环境，该团队主要考虑自由空间的情况下，根据设备部署在平坦区域和非平坦区域的不同进行建模；针对室内环境，该团队主要根据多径效应、视距是否阻挡以及不同建筑材料（包括：混凝土墙、混领土楼板、天花板管道、金属楼梯、厚玻璃、木门和隔墙等）对信号衰减的影响进行建模。在电源建模方面，主要是根据不同厂家的5号电池的放电曲线进行建模，由其放电电流、放电电压和持续时间来确定电源的剩余电量。在芯片建模方面，根据不同的芯片类型，建模发射功率、接收灵敏度、RSSI、发送速率、工作电流和最小工作电压等主要参数。（2）在感知层的测试内容和方法方面该平台主要针对感知层需要评价的性能，如：吞吐量、丢包率、延时、平均路径长度、能耗和连通度等，设计了其测试方法，新增待测性能可以通过组件的方式扩展。为了实现相关性能测试，首先需要选择设备类型和部署场景，如图1和图2所示。然后进行部署，部署完成后，系统会自动产生5类文件，即：.ned文件，定义了感知设备部署后的拓扑结构，如图3所示；.msg文件，定义了感知设备之间的通信规则，用户可以根据实际需要进行修改和自定义；.ini文件，设备一旦部署完成后，其id号和位置坐标将记录在该文件中，设备移动后，该文件对应的坐标值将自动更新；.h和.cc文件，即用户待测协议的源文件。一旦感知设备部署完成，平台自动产生这5类文件的初始框架，用户只需要写入待测协议的具体代码，经编译器编译后，即可进入测试环节。具体协议的代码可根据该项目组编写的编程指南开发，其开发环境与C语言的开发环境类似，方便易用。（3）在仿真过程和结果的可视化显示方面一旦待测协议编译完成，平台即可开始相关的测试，此时，用户可以根据需要动态选择不同的参数，进行测试。开始测试时，平台将同步显示协议的通信过程，如图5所示。根据仿真测试结果，不同的协议可以进行性能对比，如图4所示为不同协议的网络平均能耗对比。该平台可以在无攻击和无安全机制、无攻击和有安全机制、有攻击和无安全机制、有攻击和有安全机制等四种情况下，评估感知层网络的性能，并将它们的测试结果进行对比分析。国内外同类技术对比：国际上类似的仿真工具有十种左右，如：TOSSIM，OpenNet，NS2和OMNET等，都是针对传感器网络开发，不能仿真技术体制不同的感知设备，没有对设备、网络和环境等物理特征建模，而且无法接入实体设备，无法进行虚实结合的仿真测试。即使有些工具可以仿真感知层网路，如：TOSSIM，但是只提供TinyOS传感网络的仿真环境，无法仿真系统的安全性能，无法动态添加安全策略和安全模型。而NS2、OpenNet和OMNET虽然可以仿真安全协议，但使用复杂，不易掌握，无法进行多安全机制对比，无法接入实体设备。而且，它们仿真的物理层是理想状态，造成仿真结果与实际存在较大的差异。

本项目搭建一套基于深度学习技术的列车轨道安全自主感知系统，利用摄像头，激光雷达毫米波雷达等多传感器，通过多传感器融合和物体检测技术，对轨道安全进行监测感知。通过视觉目标检测，实现激光雷达点云数据处理和多传感器数据整合。

本系统使用时序区域定位技术提供实时安全监测报警服务，应对独居 老年人发生意外状况时,得不到及时救助而威胁生命安全的情况。系统一 方面通过红外传感器釆集老年人在室内的活动状况，另一方面通过分析 长期积累的日常活动数据，发现老年人一些规律性较强的生活习惯。以 实时活动状况和规律性生活习惯为基础，对老年人在室内的潜在不安全 状况做出准确判断并报警。 性能指标：