集成3D模型、视频、图片等各种素材，提供场景编辑、交互流程设定、渲染等功能，以实现3D模型自动重建的目标。 利用人工智能技术，构建模拟计算的算法和模型，根据数据实时进行仿真计算。 上传一张图片，可以在1分钟以内快速生成三维模型素材。 上传一段视频，可以在1个小时以内快速生成精细纹理三维模型素材。 支持本地化部署，支持分布式部署建模，支持大批量用户同时在线访问。 可实现实体设计、草图绘制、参数化建模和模型编辑功能。 支持导入*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 可输出*.glb、*.stl、*.obj、*.gltf格式模型。 全方位的3D场景，上下、左右、前后360度观察模型所在环境，展示效果更逼真。 可以通过造型表面上的多个点来控制造型变形； 可对造型进行扭曲、折弯、锥度等多种变形处理。 可实现边学习边实操的教学模式，支持创建学习资源或教学课件。 可直接在软件里拖曳云盘中的三维模型，也可以将软件中模型直接上传到云盘。 系统采用PBR材质，基于物理的着色技术，最大程度还原工作环境，提高用户沉浸感； 采用LOD技术处理复杂场景的绘制，使软件运行更加流畅，分层级处理系统渲染效果； 采用三维模型构建场景及物体，物体多边形面数(poly)控制在≤30 万面，基础包大小＜50MB，支持多种分辨率(1280×720，1600×900，1920×1080)确保用户体验； 实训场景内模型无闪面、重面、破面，不能有多边面，保证场景演示无闪烁现象； 场景烘焙无曝光过度，无黑边现象，采用PostProcess进行场景后处理，真实逼真； 虚拟人物满足人设需求，着装符合角色身份； 虚拟人物能自主控制，具有多种动作，动作自然，可模拟操作主要过程；

该系统利用VR技术提供了一种新型的见习模式，不同年级的学生都可以在里面找到自己感兴趣的学习内容，沉浸其中，同时通过对大量的根据教学需求制定的标准化或真实的病例的诊疗过程的学习充分培养学生的临床逻辑思维。

护理见习是护理理论和护理实践衔接的中心环节，该系统利用现代VR技术实现了护理见习的早临床和多临床，让学生们沉浸在护理工作的现场，体验护理岗位的职业荣誉感。通过虚拟护理操作强化护理技能操作步骤的规范化。

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

"本项目属于信息处理、电子与通信技术领域。 超高清显示在电影电视、航空航天、文化传播、科学教育、广告传媒和虚拟现实等领域具有广阔的应用前景。超高清智能终端是市场发展的必然趋势，符合国家重大战略需求。项目组针对超高清智能终端视频处理与交互关键技术开展研究与应用，解决超高清视频智能转换、超高清视频高效编解码以及智能终端交互控制中的新问题，为超高清智能终端的产业转型提供了重要支撑。主要内容、特点如下： （1）发明了面向超高清视频的智能转换技术：提出通用显著性区域检测模型、基于像素融合的立体图像重定向及超高清视频分辨率转换方法，实现了超高清视频的智能转换，适用于不同种类的超高清智能终端。 （2）发明了基于内容特性的超高清视频编解码技术：提出基于空时域上下文和运动复杂度的码率控制、彩色与深度视频联合编码的比特分配及屏幕内容视频快速编码方法，实现了不同格式码流的集成解码，提高了编解码效率。 （3）发明了基于智能分析的终端交互控制技术：提出联合彩色与深度信息的用户检测、基于内容分析的信息推送及终端界面的自适应调整方法，实现了超高清终端的交互控制，提高了交互的智能性。"

该项目以基于信息融合的故障诊断技术为背景，研究传感器故障诊断相对于一般故障诊断的特殊性及其已有的各种方法的内在联系，建立能够融合主要诊断方法、具有广泛适应性的诊断框架体系。主要研究内容包括：故障诊断的对象由单个传感器变为传感器系统；故障诊断的技术由单一方法转变为适应传感器不同过程的相应方法共同作用；为传感器故障的在线检测与信号恢复提供一致的方法；对可能的故障传感器，利用正常工作的传感器信息，恢复其性能。

智能交通是关键在于两方面：智能道路与智能车辆。前者主要目的在于规范 交通秩序，提升道路的通行能力；后者的使命是通过发展通过驾驶辅助系统，最 终实现车辆的无人驾驶。 针对智能道路，团队研发了电子警察。通过装配在城市交通路口的智能一体 相机，电子警察自动抓拍车辆闯红灯和变道等违章行为，通过治理违章规范驾驶 行为。其核心技术在于基于计算机视觉的嵌入式车辆运动分析系统。团队与智能 相机厂商合作，开发了基于达芬奇（DaVinci）平台的嵌入式电子警察产品，并 已成功上市销售数百套。 针对智能车辆，团队研发了交通标识自动识别系统。通过车载视觉智能分析 系统，提前主动定位并识别交通标识，规避违章驾驶。团队与国内领先的无人车 研发机构合作，已参加数届中国智能车未来挑战赛（IVFC）,获得了交通标识识 别第一名及总成绩第三名的成绩，并得到了中央电视台等机构的好评。

深圳大学与中兴网信长期保持深入合作，积极探索产学研新模式，通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用，为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目，中兴网信将深圳大学科研成果进行转换，构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效地缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。

本项目创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型，将中药传统工艺与最新智能技术相融合，改革中药粗放型生产制造方式，建成符合高效能生产优质中成药要求的中药智能制造平台，成为信息化、网络化、智能化制造中成药的开拓者，为中药制药企业高效营运、提质降本、高质量发展提供了关键核心技术体系，实现了科学、严谨、智能、精准管控中药制药过程的技术跨越。   关键技术1：中药制药关键物料属性智能辨识技术 本项目在中医药理论指导下，将现代医学分子实验方法与知识网络分析等智能技术相融合，科学认知中成药临床优势特色和中药产品质量属性。 研发了3种辨识方剂化学物质的新方法，整合方剂药材组成、化学成分、中医证候和临床疗效等知识单元，从方-药-病-证入手，提出三个层次的知识关联网络构建方法。根据“病证结合、方证对应、理法方药一致”研究理念，构建了涵盖药材-证候、药材-疾病、成分-疾病三个层次的方剂关联知识网络。在此基础上，整合中医遣方用药规律、现代分离分析与高通量筛选技术，发展了基于知识发现的方剂活性物质智能认知新策略，研究发现小青龙汤类方宣肺平喘、助阳解表功效物质组以及一系列具有潜在抗病毒活性的方剂活性物质，不仅为诠释方剂组方的科学内涵提供了技术工具，也为智能认知中成药质量属性探索了新路。 以中医气血理论认识心脑血管疾病及2型糖尿病的共同特征，针对疾病发生发展的关键病理环节，以糖脂代谢、血管功能、血液流变等为重点，构建心脑血管疾病共有生物分子网络模型；创新设计靶向PTP1B等关键靶点的荧光探针，用于辨识具有抗脂质累积、改善胰岛素抵抗等生物效应的中药活性物质，在此基础上建立了“成分-靶点-通路-疾病”多层次网络整体分析方法。 以芪参益气滴丸、冠心宁片、丹红注射液等品种为研究载体，通过系统总结中成药化学、生物及临床应用信息，梳理中药生产制造中所涉及的知识实体类、实体类属性及属性数据来源，并详细描述各类实体间的关系，从而构建中药制药知识图谱，科学认知中成药临床特色和中成药质量属性。   关键技术2：中药产品质量多属性同时检测技术 本项目发明了可同时检测中药质量及其生物活性成分的方法以及中药产品化学属性与生物属性同时检测法，并建立了基于深度学习与计算视觉的中药理化属性与生物属性高光谱同时检测法，实现了中药化学-生物属性融合检测、化学-生物-物理属性融合检测以及生物活性多重检测，为多方位快速检测中药产品质量开辟了技术新路。 创新设计中药化学-生物融合检测原理，通过在能够特异性识别生物靶标的肽段上修饰易离子化的标签分子，合成制备靶向质谱响应探针，用于多靶标高灵敏同步检测，再使用DART-MS对中药质谱指纹图谱与多靶酶活性进行融合检测，从而建立了基于质谱响应探针的中药质量多属性同时检测法，可快速、灵敏、准确地同时检测中药产品化学成分一致性与生物活性，相关研究成果发表在国际分析技术领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次将微流控芯片应用于中成药质量评价，针对心脑血管疾病相关的两个关键靶酶（凝血酶与血管紧张素转化酶），发明并研制出多功能的微流控芯片，将其用于评价芪参益气滴丸等中成药的生物活性，实现了对正常与异常批次产品的准确识别，且效果优于色谱指纹图谱方法。这种微流控芯片不仅可用于评价中药产品生物活性，而且能够同时筛选出中药产品内具有酶抑制活性的化合物。 将新一代人工智能技术与高光谱分析技术相融合，用于智能处理高光谱（可见光和短波近红外）数据，研制出一种可同时检测中药注射剂化学、生物及物理质量属性的在线分析方法。该方法包括一个端到端的多输出深度学习模型和一种新的双尺度异常检测算法，前者以光谱数据为输入，可同时测定多个化学成分含量和生物活性指标；后者通过对图像数据进行边缘检测、角点检测以及曲率计算，能检测出最小直径为60 μm的可见异物，实现了总黄酮、总内酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可见异物的同时检测。   关键技术3：中药制药过程多维度智能感知技术 本项目建立了中药制药过程多维度智能感知技术，从不同方位表征制药过程物料信息与时变特性，为智能认知制药过程规律提供关键信息。 采用高光谱和高速摄像等技术获取不均匀药材表面上光学数据，优选数据融合及分类方法，依靠计算机视觉准确感知药材真伪、产地、质量等级；进一步与常规液相色谱检测等技术相结合，从物理性状、指标成分和大类成分等多个维度综合精准感知药材品质。针对致病微生物快速检测，研制了基于SERS的生物传感器，利用拉曼光谱仪快速检测中药产品中微生物，攻克微生物检测时间长、灵敏度低的现场感知难题。 针对提取过程等中药制药关键工序中有效成分时变信息检测，采集并比对正常及异常工况时的提取动态光谱数据，采用机器学习算法建立监测模型，在线实时获取过程中有效成分提出情况，通过提取数据积累，不断提升模型精度，准确感知提取过程工艺品质。 为有效降低异常工况发生率，提出中药制药过程轨迹监测方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多维统计量综合表征过程状态，快速灵敏感知制药过程状态异常；根据状态特征控制后续工况操作参数，提前排除潜在扰动因素，保持过程轨迹始终处于控制限内，攻克了中药生产制造状态无法测控的难题，并成功应用于丹红注射液生产现场。 运用所建立的适用于中药复杂体系并体现整体观的中药制药过程多维度智能感知技术，将制药分析技术从以往的“检测指标成分”创新发展为“监控制药过程状态”，科学测判中药制药过程状态一致性，开创了中药制药过程一致性管控的技术先河。   关键技术4：中药制药过程智能认知与优化技术 本项目在中医药理论指导下，聚焦中药先进制药与信息化融合中的重大技术挑战，创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型以及中成药生产制造知识图谱构建方法，建立了制药过程智能认知与优化技术，打通“信息孤岛”，从而能利用中药工业大数据来发现中药制药知识，提升中药制造智能化程度。 建立药材关键性质和关键过程参数范围与过程产物品质之间的定量关系，明确制药过程对药材质量波动的承受能力大小，建立与之相匹配的投料药材质控标准；进而采用不同批号药材按比例混匀投料等均一化质控手段严控药材关键指标成分含量波动在预设质控标准范围内，显著减少原料批次间差异，从制药过程源头保障了中药质量。   创建了风险分析和统计分析相结合的中药制药关键工艺单元辨析及工艺关键参数辨识技术，提出加权决定系数法综合制药工艺对有效成分含量、风险物质限量和生产效率等的多目标需求，自主开发计算机软件并获软件著作权，为精准设定制药过程控制目标参数提供了有效认知工具。