本项目开发的智能交互服务机器人是基于ROS(Robot Operating system)机器人操作系统开发的，融合室内自主地图创建与导航技术、语音识别技术、人脸识别技术以及机器人系统集成技术。其主要功能有实时的自主导航移动，语音交互，人体跟随，人脸识别，远程通信和动作表演等。本平台结合电网，已开发面向电网行业的迎宾服务机器人，结合医院诊疗，已推出医院远程看护机器人。

1．隧道内智能交通诱导标志板用于车辆诱导控制，诱导车辆是否可以进入隧道以及 关闭指示等，当隧道或禁止通行时，分流指示灯诱导车辆从侧道离开。正面显示文字、 图形：向前指示（绿色箭头）、变道/事故指示（黄色箭头）、禁止指示（红色叉）等符 号及速度提示等内容，反面显示包括：向前指示灯（绿色）、禁止灯（红色）等内容。 如图 1 2．隧道外情报板用于隧道口，情报板全屏由彩色模组和单色模组组成，彩色模组以 显示交通图标或限速值,单色模组以显示文字为主。有多种方法显示主控机发送的文字 和图案信息，每条有各自的标号和显示方式。如图 2 交通信息可变情报板为智能型外场设备，具有显示驱动、控制功能。

成果描述：本实用新型公开了物联网智能燃气表信息安全管理模块,存储有燃气表身份标识的flash存储模块；用于对燃气表进气腔室的压力进行采集的压力传感器；用于对燃气表输出的流量进行采集的流量传感器；用于对接收和输出的信息进行杀毒和进行验证,并在输出信息未通过身份验证时禁止信息上传的安全检测模块；用于燃气表受外界冲击时,对燃气表的震动信息进行上传的振动传感器；以及用于信息安全管理模块与远程抄表终端进行通信的通信模块；flash存储模块、压力传感器、流量传感器、安全检测模块和振动传感器均与控制模块连接,所述通信模块与所述安全检测模块连接。市场前景分析：本实用新型公开了物联网智能燃气表信息安全管理模块,存储有燃气表身份标识的flash存储模块；用于对燃气表进气腔室的压力进行采集的压力传感器；用于对燃气表输出的流量进行采集的流量传感器；用于对接收和输出的信息进行杀毒和进行验证,并在输出信息未通过身份验证时禁止信息上传的安全检测模块；用于燃气表受外界冲击时,对燃气表的震动信息进行上传的振动传感器；以及用于信息安全管理模块与远程抄表终端进行通信的通信模块；flash存储模块、压力传感器、流量传感器、安全检测模块和振动传感器均与控制模块连接,所述通信模块与所述安全检测模块连接。与同类成果相比的优势分析：国内领先

该成果通过无源高频率射频技术实时采集路段的车流量信息与车辆信息，现实了交通检测探头，通过交通控制中心与交通诱导显示屏的通信，在没有人员干预的情况下，交通控制中心通过对信息的采集与分析，对路段的车辆通行情况进行实时处理，最终将处理结果通过显示屏显示出来，为驾驶人员顺利通行提供了引导。

文本语义相似度是指两个句子或文本片段之间的语义等价程度，其研究在自然语言处理的问答系统、机器翻译、信息抽取、自动摘要等相关领域中有着广泛的应用，具有重要的理论意义和应用价值。现有的文本语义相似度方法主要基于词表面特征，但由于词语间普遍存在概念上的关联，缺乏概念层面的精确计算导致这些方法的准确性提升困难，而实现全文本在概念层面的精确计算尚无有效模型。 项目团队依据单个名词的概念信息量为基础，分别提出了多种模型和方法实现文本在概念级别快速、精确地计算语义相似度：（1）提出一种基于概念信息量的文本语义相似度无监督基本模型；（2）提出一种基于概念信息增益的文本信息量计算方法；（3）提出一种融合信息权重的全文本信息量计算方法。实验结果表明，团队提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本语义相似度）数据集上均超过了当年最先进系统的总成绩，并且在SemEval 2017 STS国际测评中，本系统的总成绩在所有参赛团队中排名第二，其中在Track 1数据集上排名第一（共34个参赛团队提交81个系统）。相关论文被大会评选为“Best of SemEval 2017”。

文本语义相似度是指两个句子或文本片段之间的语义等价程度，其研究在自然语言处理的问答系统、机器翻译、信息抽取、自动摘要等相关领域中有着广泛的应用，具有重要的理论意义和应用价值。现有的文本语义相似度方法主要基于词表面特征，但由于词语间普遍存在概念上的关联，缺乏概念层面的精确计算导致这些方法的准确性提升困难，而实现全文本在概念层面的精确计算尚无有效模型。 我们依据单个名词的概念信息量为基础，分别提出了多种模型和方法实现文本在概念级别快速、精确地计算语义相似度：（1）提出一种基于概念信息量的文本语义相似度无监督基本模型（发表SCI论文1篇，授权专利1项）；（2）提出一种基于概念信息增益的文本信息量计算方法（发表SCI论文1篇）；（3）提出一种融合信息权重的全文本信息量计算方法（发表SCI论文1篇，最佳国际测评论文1篇）。实验结果表明，我们提出方法在SemEval 2013-2016 STS（文本语义相似度）数据集上均超过了当年最先进系统的总成绩，并且在SemEval 2017 STS国际测评中，我们系统的总成绩在所有参赛团队中排名第二，其中在Track 1数据集上排名第一（共34个参赛团队提交81个系统）。相关论文被大会议评选为“Best of SemEval 2017”。 随着人工智能相关技术的发展，智能问答系统应用在许多行业和领域中都有迫切的需求。比如在电话咨询场景中，传统人工坐席无法满足日益增加的客户咨询量；在政府业务公开场景中，智能机器人对用户的不准确答复会影响政府形象和公信力。目前业界的做法是人工设计问答系统或者对话系统，而不是使问答系统真正具有人类常识和世界知识，这种系统无法适应提问方法的改变或应用场景的转换。而概念信息方法以认知知识库为基础可以获得大量世界知识，比如概念之间的上下位关系。在特定领域的问答匹配多个测试数据集上的实验结果显示，相对于谷歌最新的深度计算模型BERT，概念信息语义相似度无监督模型已经比当今最优深度学习模型高出13%-15%。在问答系统上准确性的优势说明，概念信息语义相似度模型对智能问答系统具有明显的应用落地优势。

根据智能交通信息检测需求，依据RFID检测系统的优势而设计出一种基于无线射频技术的智能交通诱导系统，该系统是一种针对智能交通领域的信息采集、传输、分析、处理系统。通过建立基于物联网的智能交通示范工程，为物联网在智能交通上的应用提供基础研究数据和决策依据，以点带面，逐步建立物联网在智能交通领域的数据采集、传输、存储、分析和处理规范和标准，全面提高交通管理水平，规范交通秩序，提高道路利用率，扩大交通管理范畴，提高交通和运输生活质量。利用了物联网的技术优势，通过无源高频率射频技术实时采集路段的车流量信息

根据智能交通信息检测需求，依据RFID检测系统的优势而设计出一种基于无线射频技术的智能交通诱导系统，该系统是一种针对智能交通领域的信息采集、传输、分析、处理系统。 通过建立基于物联网的智能交通示范工程，为物联网在智能交通上的应用提供基础研究数据和决策依据，以点带面，逐步建立物联网在智能交通领域的数据采集、传输、存储、分析和处理规范和标准，全面提高交通管理水平，规范交通秩序，提高道路利用率，扩大交通管理范畴，提高交通和运输生活质量。 利用了物联网的技术优势，通过无源高频率

抛投式微小型智能探测机器人，是一种小型机器人，2公斤以内，可以随身携带，可以以手抛、炮射、空投等方式进入灾害（火灾、地震、化学爆炸等）现场，实现危险环境的无人探测与通讯。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 应急救援人员在执行如消防侦查等具有一定危险性的救援任务时，都需要尽可能了解任务场景，然后制定指挥方案。在任务环境未知的情况下，如果让救援人员去探测现场情况，不仅难以获得准确、全面的现场信息，更重要的是可能给探测人员带来危险。采用智能侦检机器人代替人员去探测任务场景，可以通过机器人上装备的多种传感器获得完整的现场信息，还能使得救援人员在侦检过程中远离危险，提高任务执行效率，减少人员伤亡。针对不同使用场景，采用不同机器人可以满足使用需求：对于高楼或狭小型空间，可采用抛投式微小型智能探测机器人执行侦检任务；对于地面情况复杂的情况，履带式应急智能探测与救援机器人可以更好实现侦检功能。 本项目形成的产品将主要应用与消防以及应急救援行业，针对火灾现场不明状况的环境条件，尤其是充斥烟气但尚无太高温度的现场环境，研究设计适合消防救援现场信息探测与侦检的抛投式微小型智能探测机器人，通过投掷、炮射等快速部署方式布置到现场，侦测并实时回传现场救援所需信息，实现救灾现场信息的应用集成与辅助决策系统构建，切实保证消防战士施救自身安全、提高救援效率的战术目标。 抛投式微小型智能探测机器人，是一种小型机器人，2公斤以内，可以随身携带，可以以手抛、炮射、空投等方式进入灾害（火灾、地震、化学爆炸等）现场，实现危险环境的无人探测与通讯。 它可在救援人员无法快速接近或不适宜进入的事故现场，采用抛投形式实现快速部署，主动探测火灾现场情况。一方面可以替代消防人员进入不适合人类进入的事故现场，保证了人身安全另一方面，抛投快速部署也提高了灾难响应速度。 本项目中研发的三款机器人都具备对火灾现场温度、气体浓度、可见光或红外图像、视频、声音等环境信息与参数的探测与侦检能力，严格按照消防装备安全规范进行设计，满足消防现场信息探测设施快速部署、所需信息有效侦测等功能要求，特别适用于消防救援现场危险信息的实时探测与搜救任务，可以对起火点的寻找与确认、人员定位与搜救提供重大帮助。根据现场情况的具体需要，可以选择使用不同形态的机器人代替消防战士先行进入各种灾情现场、以及可能坍塌的建筑物、被火墙封锁的室内空间等救援现场开展信息侦检和搜救工作。智能机器人现场侦检实时传回的现场信息，可以有效接入消防救灾现场信息系统，通过信息的集成应用构建救援现场指挥辅助决策系统，对于保证救援人员自身安全、减少次生灾害、提升救援水平具有显著的技术支撑作用。 本项目研发的机器人技术，主要是填补了现有消防装备在复杂环境下智能化侦查能力的不足，使智能机器人技术应用与消防救援任务相结合，社会效益和经济效益价值凸显，并将进一步促进我国消防应急处理关键技术与装备的发展。