本发明公开了一种城市轨道交通区间乘客交通流状态判别方法，通过计算区间乘客交通流状态判别参数??区间断面满载率，通过区间乘客交通流状态参数的时间序列构建，构造状态参数有序样本序列，以最优分割聚类法进行类别划分，保证了样本的时序性与状态的连续性,将参数样本相近的统计时段归为一类，提出目标线路区间乘客交通流状态划分方案,并依据参数阈值进行区间乘客交通流状态类别判定，准确判别乘客交通流状态，有利决策者及时准确地掌握客流运行状态及其客流变化规律，为日常调度和工作做好准备。

本城市电网规划辅助决策软件是在地理信息系统平台上开发的，含有城市电力空间负荷预测、变电站规划、高压配电网规划和中压配电网规划等功能模块。该软件根据城市发展规划和电力负荷发展的实际情况，采用了先进的优化算法，规划结果比传统的仅依靠工程师经验进行规划的方案更科学、更符合城市电网依赖地理条件的特点。 该软件功能全面，能够进行城市电网的单阶段规划和多阶段规划，能同时对新城区和老城区进行电网规划，规划的新建变电站选址无需提供预选的变电站站址，并且可以处理已有变电站的扩容问题。 在该软件中，强大的地理信息系统管理着城市电网规划所需的地理信息数据，有效地解决了传统规划方式中路径、空间负荷分布等基础数据不精确的问题，提高了规划方案的准确度，具有输入方便、界面友好、报表美观等优点，能分层显示各类数据（包括不同规划阶段的空间负荷预测数据和规划方案），规划结果能同时以图形和报表给出，大大减轻了规划人员的劳动强度，提高了撰写规划报告的效率，为城市电网规划提供了可靠的决策依据。

随着我国社会经济发展和人民生活水平的提高，城市居民对重塑慢行系统、提升城市空间品质提出了更高的要求。共享单车作为一种便捷、高效、绿色的新型出行方式，是解决城市短距离出行和"最后一公里"难题的重要工具。本文以一种新的视角，应用共享单车骑行轨迹数据从骑行行为角度对骑行环境进行研究。以龙岗区为例，首先对街道骑行行为的时空间分布特征进行了研究，发现骑行行为在时间上主要集中在早晚高峰时段，在空间分布上主要集中在地铁和公交的接驳站点和龙

机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 创新性： 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统（LiDARPro）主要以机载LiDAR点云及多视航空影像作为输入数据，通过点云语义分割、点云影像配准、实景三维模型重建、建筑物单体结构化模型重建、人机交互等功能模块，实现高效率、（半）自动的城市实体三维模型重建，具备全自动大测区城市建模、半自动城市高精度精细实体模型重建等多种解决方案，致力于提高智慧城市建设的自动化程度，推进实景三维中国建设进程。系统主要由两部分功能模块组成：自动化模型重建模块及三维可视化交互管理系统模块。其中自动建模模块由点云影像自动配准、实景三维模型重建、点云滤波、点云分类、建筑物单体化分割、建筑物结构化模型重建等软件子模块构成。系统支持DEM、DOM、实景三维模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多种产品生产；支持多核、多CPU、多GPU架构的任务并行化管理，支持搭建点云、影像、模型数据库，支持人机交互进行语义分割、模型编辑、纹理编辑等功能。 软件解决的关键问题： LiDAR点云与倾斜影像异源异构数据配准问题，点云影像数据难以联合应用； 单一数据源三维信息与纹理信息不全，高质量模型结果依赖高精度数据输入，导致数据获取成本昂贵、效率较低； 城市级实景三维模型重建自动化程度低，低精度自动结构化模型成果难复用，而手动模型绘制难度高、工艺繁琐； 实景三维数据制作单位高度依赖国外软件，国产化难。 先进性： 当前，国内90%以上地形级实景三维数据制作测绘单位都基于国外软件进行三维重建，而城市级实景三维模型则重度依赖全人工手动勾绘且需调用国外专业三维建模软件，模型重建学习成本极高、软件针对性不强而效率低下。 机载LiDAR与航空影像联合城市三维建模系统软件系统以高精度、高效率、高自动化程度城市级实景三维模型重建为首要目标。软件系统具备高精度点云影像配准模块提供异源数据联合应用基础；采用LiDAR点云约束的多视影像密集匹配策略实现高精度、全覆盖三维数据输入以实现高质量实景三维模型重建；采取地面点滤波、非地面点地物分类、目标地物单体实例分割递进式流程得到建筑物等地物单体化三维数据；优化自动结构化模型重建与人工干预的结构化建模流程，无需额外依赖专业建模软件；提供针对建筑物结构化建模的模型编辑、纹理编辑模块，不达标的自动模型可复用，三维点云端、二维影像端可独立或联合编辑，具备交互友好的参照式、勾绘式、半自动编辑模式。 独占性： 系统主要搭建两条生产路线，以适应不同地域模型精度要求差异、不同应用时间响应要求。其一是以LiDAR点云为主的快速建筑物结构化模型重建，经过点云分类、建筑物实例分割、结构化模型重建等步骤构建人工地物结构化模型，并利用配准后多视影像对模型纹理映射，此生产线主要产品包括DOM、DEM、 LoD2为主的建筑物结构化模型、典型地物真实色彩点云等轻量基础数据；其二是在LiDAR点云约束下生成高精度密集匹配点云构造高质量实景三维模型，并在此基础上提取建筑物单体三角网数据，经过模型简化抽象得到建筑物LoD3模型，此生产线主要产品包括实景三维模型、建筑物LoD3模型等城市级实景三维数据要素。 此外，软件系统支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、国产麒麟(V4/V10)等多操作系统中运行，已阶段性实现国产化。

本发明涉及城市设计规划，提供在城市规划设计中识别城市风貌要素，通过建立城市在地建筑风貌案例库、理论分析、实验数据采集、数据公式分析、实际校正等手段，精准识别城市风貌要素的权重关系。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 本发明涉及城市设计规划，提供在城市规划设计中识别城市风貌要素，通过建立城市在地建筑风貌案例库、理论分析、实验数据采集、数据公式分析、实际校正等手段，精准识别城市风貌要素的权重关系。依靠要素分类簇群的数值为基准，动态平衡城市风貌控制区内的各类风貌要素的控制比例，科学系统地指导城市风貌规划设计和保护的一种基于VR结合眼动跟踪的城市风貌特征识别的方法。 在当前大力宣扬城市特色文化的背景下，为了突出地域风貌特色，许多城市常将具有一定城市地域文化代表性的旧城或历史街区进行整治和修复，城市风貌识别是开展城市风貌保护及塑造工作的重要基础。这是利用数字技术来感知、认知城市，进而科学精细化挖掘和智慧化发展城市风貌的新方法，该技术用于城市风貌特征要素分区和精细化识别、监控和提升，为城市风貌规划管理提供科学系统的指导建议。

智能防火报警系统整合了GSM短信技术、高速数据传输的蜂窝移动通讯技术、载波技术、微功率无线技术、TCP/IP网络通信技术、嵌入式技术、图像采集技术、火焰识别技术、专家控制技术等先进技术。采用自主研发的红紫复合火焰传感器对火焰发出的紫外线和红外线进行检测，采集火焰的特征参数信号，可防止太阳光、灯光、闪光等外界干扰信号，实现对火焰信号的准确识别，并发出报警信号。同时配合烟雾传感器和高清摄像头对现场进行烟雾和画面的采集，大大增强了火灾初期报警的准确性。采用高速数据传输的蜂窝移动通讯技术，速率一般在500kbps以上，系统可将报警信号和画面快速的传送至远程的中央控制室。采用“智能天线”技术，基于天线的动态波束成型，改变来自AP的射频能量的形态与方向，确保方舱内部的无线通信，可很好的防止其它无线信号的干扰。智能防火报警系统采用专家系统进行控制，专家系统由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成，能很好的实现对防火报警系统的智能控制，使系统更加可靠、智能。

智能蜜网技术是一种新兴的基于主动防御的网络安全技术，目前日益受到人们的关注，发展前景广阔。蜜罐是一种网络安全资源，它通过监视入侵者的活动，使用户能够分析研究入侵者所掌握的技术、使用的工具以及入侵的动机， “知己知彼, 百战不殆”,只有在充分了解对手的前提下, 我们才能更有效地维护互联网安全，而蜜罐和蜜网技术为捕获黑客的网络攻击行为, 并深入分析黑客提供了基础。 智能蜜网技术可应用于政务网站、企业网站监控等网络安全和信息安全监控等领域。在2013年“棱镜时间”的曝光后，中国对信息安全保障的重视程度也达到前所未有的高度。在网络安全的倒逼下，行业发展正迎来政策蜜月期，相关扶持政策有望陆续出台，信息安全市场将进入快速发展期。 智能蜜网项目以数据捕获和分解，用户上网行为模拟和恶意代码分析为核心。开放真实的web服务，FTP服务，telnet服务等。系统包含数据存储，智能分析，被动蜜网，主动蜜网，模拟用户子网，邮件子网，连接控制，数据捕获，管理区域等9个模块。 蜜网服务数据有一定的吸引力，吸引黑客对蜜网的攻击。蜜网中预留一些操作系统和服务的漏洞，来实现攻击诱骗。在黑客不察觉的情况下，收集攻击方式和恶意代码样本。 模拟用户的正常上网行为，访问web服务，FTP下载，访问邮箱等等，收集一些恶意脚本和恶意代码。搭建真实的邮件服务器，并在互联网上传播该服务器的邮箱地址，引诱恶意邮件发送者向该地址发送带有恶意代码的邮件。 URL获取与分析模块通过可配置的多种途径自动获取URL，以自定义格式保存为中间结果，再统一由相应程序保存到数据库中。之后对数据库中的URL进行筛选和判断，得到最终的恶意URL。

完成团队简介：西北大学智能信息处理研究团队成立于2006年，隶属西北大学信息科学与技术学院，主要研究互联网+、大数据分析和媒体计算相关理论和技术，包括医疗数据分析、金融数据挖掘、地址生物信息分类、自然语言处理、图像图形可视化技术、智能嵌入式设备、及软硬件产品开发设计等。目前有在职教师8名，博士后2名，博士、硕士生60余名，本科创新小组及毕业设计学生60余名。研究团队常年承担多项国家及省部级以上科研课题，广泛开展校企合作，和多家知名公司签订合作及技术研发协议，承担多项相关企业委托开发项目。年发表论文30余篇，拥有30多项国家专项、软件著作权等科研成果。   成果内容：智能电子象棋平台是一套包括各种棋类电子棋盘、棋子、棋盘和电脑接口、显示与报警等多个软硬件模块的综合体。其中软件系统实现电子棋盘上的棋局状态的实时显示，记录用户下棋步骤，控制电子棋盘时间同步显示，提醒违反规则等情况和将军情况；此外，还包括棋局状态分析技术，经典棋局对比技术，指导用户下棋，帮助提高棋艺。其中，电子棋盘感应器模块实现棋盘和棋子的设计；软件功能模块实现数据结构和数据库设计、棋局的图像识别及棋谱库搜索；通信模块实现棋局状态的实时传输。  成果成熟度：小试产品阶段（准备中试并投产）。 投资方式：合作开发、技术入股、成果转让