成果概述：   基于人工智能技术，对来自全市公交车辆的车载视频进行分析，实时计算出这些公交车量的实际承运人数目，提供给上海市公交中心数据分析平台。基于现有公交车载一体机的摄像系统获取的车内运行的实时视频信息，运用物联网通信技术（4G、5G、LORA）汇集来自当前运行的公交车辆的当前视频图片，利用基于GPU云并行计算分析支撑技术，实现了基于人工智能技术的大规模公交车辆乘客数目状态的实时分析方法，实现了支持上万台公交车辆乘客数目的实时评估的能力，构建了超大规模数据库，对接上海交通数据中心，提供实时的全市公交车辆运行乘客状态的大规模采集分析系统。目前已经在上海逐步展开应用。“公交视频智能分析系统”已经率先在99路成功试点。支持整个上海市约有1万3千余辆公交车，若想在整个大城市推广这一系统，那么至少要实时处理2万至3万个车载摄像头的“海量”信息，利用传统的视频分析技术根本无法实现。陈庆奎教授团队的“视频图像实时分析技术”，该技术曾获得过2项国家自然科学基金的支持、10余项国家发明专利授权、2项上海技术发明奖。目前，国内包括新华社、文汇、上观、新浪等各大媒体均报导此上海十大惠民应用。 知识产权情况：申请2项发明专利。 技术的成熟度:    陈庆奎教授团队的“视频图像实时分析技术”，该技术曾获得过2项国家自然科学基金的支持、10余项国家发明专利授权、2项上海技术发明奖。目前，国内包括新华社、文汇、上观、新浪等各大媒体均报导此上海十大惠民应用。 相关技术指标：   支持整个上海市约有1万3千余辆公交车，若想在整个大城市推广这一系统，那么至少要实时处理2万至3万个车载摄像头的“海量”信息，利用传统的视频分析技术根本无法实现。精度达95%。 技术创新点： 1、大规模视频信息汇集系统； 2、公交车辆视频图片预处理系统； 3、基于人工智能技术的公交车运行乘客数目计算模型； 4、基于多摄像源信息的车辆乘客数目评估系统； 5、基于物联通信的大规模信息汇集系统； 7、基于GPU集群的大规模视频特征计算技术； 8、基于GPU集群的深度神经网络大规模视频特征识别系统； 9、超大规模数据库系统实现。 知识产权情况： 申请2项发明专利。 技术的成熟度:    陈庆奎教授团队的“视频图像实时分析技术”，该技术曾获得过2项国家自然科学基金的支持、10余项国家发明专利授权、2项上海技术发明奖。目前，国内包括新华社、文汇、上观、新浪等各大媒体均报导此上海十大惠民应用。

本项目通过创新数据获取方法、创新区块 链性能分阶段评估指标，建立了耦合度较低的 后端数据获取、云端数据处理、前端数据可视 化的性能评估平台原型

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。

北京大学信息学院机器感知与智能教育部重点实验室袁晓如研究组设计开发了一系列大数据可视化与可视分析工具。针对目前在新冠疫情方面形势变化，通过处理、分析、接入多种数据，提供多维度、多视角的交互式可视化。 项目组件包括1.疫情变化晴雨表，可视化各地每日新增病例和变化趋势；2.各类动态时空地图，提供在地图空间浏览分析和多角度对比国内外各地疫情趋势；3.相关舆情可视分析，分析媒体和社交媒体舆情影响；4.综合态势可视分析系统，支持面向专家或者决策判研。

道岔作为铁路线的咽喉，是线路最薄弱的环节，也是事故的多发点。当前，许多科研机构都在研究道岔的实时监测装置，但仍未能有效解决监测装置安装及工作时的故障因素零引入的可靠监测问题。而且随着我国铁路不断高速发展，列车运行速度不断提高，铁路道岔越发成为行车安全的关键，目前各种信息设备中的微机监测系统中均空缺转辙机缺口的自动在线监测功能。如能研制出一套有效的监测设备，无论是社会效益还是市场价值都是非常明显的。 针对这种现状，我们将采用一种全新的处理方法： 1）从理论建模入手，具体分析各种道岔及转辙机的工作特性，建立一套完善道岔及转辙机的现场运用技术安全标准，建立道岔及转辙机的“正常故障”的理论模型。 2）运用一种全新的表示杆缺口监测方法——数字图测量法，这种非接触式测量的方法可有效地解决安装及工作的不安全因素的引入问题，而且测量精度高，技术指标稳定，不会因环境温度、湿度或其它因素的变化而影响测量的精度，具有传统电子或机械直测式方法所不能比拟的优势。 3）采用多传感数据融合技术，解决道岔密贴程度的实时分析、转辙机锁闭及解锁力的分析、转辙机工作噪声的分析、转辙机内部湿度的监测等问题，为实时分析预测转辙机故障提供可靠的理论数据，可按第一步建立的“正常-故障”理论模型自动做出判断，有效解决道岔设备的检修更换头号难题。 4）利用成熟的现场工业总线技术，用一对普通信号电缆可实现全站道岔状态数据的可靠传输。 5）应用工业DSP处理技术，系统实现高度集成，解决成本及安装体积问题。 6）按站段模式组建道岔状态数据库，融入电务微机监测系统，为降你电务设备故障提供有效的自动化手段。

SSA3000X-R系列实时频谱分析仪同时具备矢量网络分析功能，实时分析功能和频谱分析仪功能。其频率范围为9KHz-7.5GHz，最高实时分析带宽达40MHz，100%幅度触发最小信号持续时间POI为7.2μs，无杂散动态范围60dB，具备40 MHz采样带宽的矢量信号数据采集和调制分析功能，功能强大，应用广泛。

本系统针对络筒机车间的特点，提供一个运行在局域网的数字通信网络软硬件系统，将各分散的络筒机设备有机结合在一起，并从络筒机生产过程与全车间等不同层面进行实时的数据采集、统计、处理分析、故障检测与状态估计及预测。系统功能： 对络筒机进行实时故障检测；采集络筒机的生产数据：纱织、批号、长度、班产量速度等；质量监控：清纱器切除次数、机械效率＼锭、最低效率；提供报表自动生成系统，显示供纱管情况：供应管数、失误数；结合外部市场和本地运行状态实现动态成本监控；根据生产情况进行资源状态计量管理；络筒机的性能分析。将实际制造过程测定的结果与过去的历史记录和企业制定的目标以及客户要求进行比较。

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

废水、污水及海水处理中经常存在同时分离重质颗粒和轻质颗粒的问题。液固分离的主要方法是离心和过滤，一般情况下，能靠离心分离解决，不采用过滤分离方式。这是因为采 用过滤方式的系统复杂、运行阻力大，特别是处理细小颗粒时，返清洗频率高，降低生产率。传统的离心分离技术一般情况下仅是靠颗粒和水的密度不同、产生的离心力不同，而将 密度大于水的重质颗粒从水中分离出来。密度与水接近或密度小于水的轻质颗粒，只能依靠 过滤方式分离。基于本项目研发成功的轻重颗粒同时分离技术所制造的广谱密度颗粒分离器， 充分利用了离心力场的特点，能将密度大于水和密度小于水的颗粒同时分离出来。不仅如此， 同时还利用了旋风分离器减阻技术，使该颗粒分离器的压力损失明显小于水力漩流器等同类 产品。另外，采取空间交错布置形式，使该广谱密度颗粒分离器结构紧凑，占地面积小。

1 成果简介废水、污水及海水处理中经常存在同时分离重质颗粒和轻质颗粒的问题。液固分离的主要方法是离心和过滤，一般情况下，能靠离心分离解决，不采用过滤分离方式。这是因为采用过滤方式的系统复杂、运行阻力大，特别是处理细小颗粒时，返清洗频率高、降低生产率。 传统的离心分离技术一般情况下仅是靠颗粒和水的密度不同、产生的离心力不同，而将密度大于水的重质颗粒从水中分离出来。密度与水接近或密度小于水的轻质颗粒，只能依靠过滤方式分离。基于本项目研发成功的轻重颗粒同时分离技术所制造的广谱密度颗粒分离器，充分利用了离心力场的特点，能将密度大于水和密度小于水的颗粒同时分离出来。不仅如此，同时还利用了旋风分离器减阻技术，使该颗粒分离器的压力损失明显小于水力漩流器等同类产品。另外，采取空间交错布置形式，使该广谱密度颗粒分离器结构紧凑，占地面积 小。2 应用说明与传统离心分离技术（如水力漩流器相比）在分离重质颗粒效率相当（如 85％）的同时，还具有不低于 50％分离轻质颗粒的能力。同时因利用了旋风分离器减阻杆减阻技术，该设备阻力比传统水力漩流器降低约 30％、节电约 30％。另外，采用双排高低错落布置形式，设备结构紧凑，处理能力每小时 1000 吨时，设备最大外形尺寸仅为2×1.45×1.68 米。 图 1 采用双排高低错落布置形式的设备3 效益分析在化工、食品、建材、海水净化等多行业都存在轻重颗粒同时分离的问题，即使采用了水力漩流器，因轻质颗粒难于去除，致使过滤分离环节压力很大，成为限制生产率提高的瓶颈。采用广谱密度颗粒分离器，即使还需要配合过滤环节以进一步提高细微颗粒的净化能力，过滤环节的清洗频率及流动阻力都将大大降低，因而降低功率消耗，提高处理能力。