成果介绍人脸图像分析研究不仅能丰富和发展图像处理与分析的理论和方法，而且在教育、医疗、公安等社会服务以及公共安全等行业中具有重要的应用价值。基于人脸视觉特征的表情、身份以及亲属关系识别是当前人脸图像分析研究的前沿课题，而光照和人脸姿态变化等因素对人脸视觉特征提取与建模的影响则成为当前该研究面临的主要瓶颈。开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别研究，突破现有研究的局限性，能显著推动人脸图像分析的研究进展，进一步满足国家在社会服务与公共安全等领域中的需求。技术创新点及参数1、 突破局部二值模式编码的视觉特征描述算子的局限性，提出局部三值模式编码的视觉特征描述算子，提出解决场景光照变化干扰以及高斯噪声干扰的图像处理一般性方法。2、 率先提出基于区域协方差矩阵的非正面表情特征描述方法，提出基于高斯混合模型和最小贝叶斯错误率估计的异方差鉴别分析方法，建立基于高斯混合模型的多视角表情识别理论。3、 率先提出基于人类学和遗传学的“父母—子女”亲属关系鉴别方法，提出以父母年轻时面部图像为桥梁的“父母—子女”亲属关系鉴别的子空间迁移学习理论和方法。4、 提出人脸视觉特征提取和识别的多流形鉴别分析理论，提出双子空间鉴别分析的增量式算法，突破双子空间鉴别分析方法的计算瓶颈。市场前景本项目围绕人脸图像中的表情、身份以及亲属关系识别等科学问题，深入开展鲁棒人脸视觉特征的提取、建模与识别的理论和方法研究，重点解决视觉场景中光照与人脸姿态变化下的鲁棒人脸视觉特征的提取与建模问题

本发明公开了一种基于 CPN 的面向服务软件性能建模与仿真分析方法，面向服务软件性能模型包 括软件模型和负载模型；软件模型包括服务模型和交互模型；负载模型包括工作负载模型和外部负载模 型；每个服务模型都具有一个服务内部结构模型；工作负载模型包括工作负载开始模型、工作负载结束 模型；外部负载模型包括外部负载开始模型、外部负载结束模型。仿真分析方法首先对面向服务软件负 载模型中的参数进行配置，设置仿真执行的步数或时间；创建监视器，对面向服务软件以及

本发明公开了一种支持响应面估值与更新的优化流程建模方法， 包括如下步骤:使用试验设计组件获得初始设计点，将上述初始设计 点作为输入变量导入表达式组件中获取输出变量;使用响应面组件基 于上述输入变量和输出变量构造初始响应面;通过引用组件实现初始 响应面的估值计算，并计算初始响应面的最优点;将该最优点作为新 输入变量载入到表达式组件中，产生新输出变量;基于新的输入变量 和输出变量生成新响应面，实现响应面的更新;基于新响应面计算得 到新的最优点;

本发明公开了一种适用于IC装备工件定位运动台的仿真系统及建模方法，该方法包括：获取运动台基础部件的部件模型，将所述部件模型以学科领域进行分类，构建部件级多领域模型库；选用部件级多领域模型库中的部件模型，构建功能模块级模型库；选用所述功能模块级模型库中的模型构建系统级模型；对系统级模型进行检查，检查无误后设定模型参数，以完成运动台仿真系统的建模。该系统包括部件级多领域模型库、功能模块级模型库、系统级模型、模型编译及仿真模块、输出模块。上述部件级多领域模型库、功能模块级模型库和系统级模型均在MWorks统一建模环境基于Modelica建模语言进行。本发明适用性强，建模效率高，可有效解决多领域耦合的问题。

睿行智能是速羽动力旗下的低速智能车品牌，专注于多种场景的无人驾驶车辆、智能车的研发生产制造。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 南京速羽动力科技有限责任公司 企业法人 史昀珂 注册时间 2016.06.29 注册所在省市 江苏省南京市 组织机构代码 91320115MA1MNUC45H 经营范围 经营范围包括汽车、电动车、汽车模型、赛车、机动车及相关零配件的研发、生产、销售、技术服务和售后服务；工业产品造型设计开发；自营和代理各类商品和技术的进出口业务（国家限定公司经营或禁止进出口的商品和技术除外）；钢管、铝材、金属材料销售；碳纤维制品、锂电池组、电池管理系统、高压箱的研发和销售；体育赛事策划；赛车场地维护；自有设备租赁（不得从事金融租赁）；新能源汽车技术领域额内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；机械加工；游乐设备设计、生产、加工、销售及技术服务。 企业地址 南京江宁区东南大学路33号东南大学国家科技园1号楼3楼 获投资情况 东大科技园-紫金创投学生创业基金 15万元 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 史昀珂 机械工程 2021年9月 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 殷国栋 机械工程 教授 汽车工程 五、项目简介 睿行智能（RUIMOVE）是速羽动力旗下的低速智能车品牌，专注于多种场景的无人驾驶车辆、智能车的研发生产制造。 团队在多个领域的综合经验，使得我们在智能车领域拥有全方位的综合实力，不同的技术积累构成不同的解决方案，应用于无人驾驶的多个场景，包括无人驾驶科研平台、无人货运、无人巡逻、无人物流、无人清扫、无人摆渡、无人军事等。睿行智能（RUIMOVE）整合优势资源，立足低速智能车领域，致力于技术创新和产品创新，为低速无人车提供智能底盘整体解决方案，包括：车规级、全线控化的核心零部件，多场景电驱动系统方案，底盘轻量化、高性能解决方案。以强大的供应链、生产制造管理实现智能车的大批量生产及成本控制。睿行智能决心成为无人驾驶解决方案提供商，并积极布局软件算法、高精度地图、云服务、数据服务等领域，通过提供高性能的低速智能车和用户体验，为用户创造简便的生活方式，在全球范围内打造用户企业，致力于未来低速智能车的全面普及工作。

依托国家自然科学基金、国家高技术研究发展 863 计划、国防科工委重点课题以及 上海市地方政府重大工程等项目，研究了以全球定位系统（GPS）、遥感遥测技术（RS） 和地理信息系统（GIS）为核心的地球空间信息获取、处理、建模与服务的系统集成理 论、关键技术与应用，在现代测量数据处理、GPS 精密定轨与定位、高精度遥感影像匹 配与制导、空间数据不确定性与质量控制等取得了一系列创新成果。 

本发明公开了一种基于全特性空间曲面建模的梯级负荷经济分配方法，属于水电能源优化运行技术领域。本发明包括：建立以梯级总蓄能最大为目标的梯级负荷分配模型；根据水电站各机组的动力特性，构建水电站全特性空间曲面；根据水电站各机组的振动区，运用组合理论，推求水电站的组合振动区；根据水电站全特性空间曲面和水电站组合振动区，运用差分进化算法求解所述梯级负荷分配模型；将最优梯级负荷分配方案下发至各水电站。本发明以水电站作为梯级负荷分配的计算单元，通过组合振动区直接推求水电站的出力可行域，在兼顾求解精度的前提下，有效

本发明公开了一种对色散聚光型太阳能发电系统的仿真建模方 法，包括：（1）利用简单太阳大气辐射传输模式，得到入射的太阳光 谱和辐射强度数据；（2）进行膜系设计，得到输入光谱的输出光谱范 围和输出透射/反射率；（3）对系统建模创建实际系统模型，得到各 个子太阳能电池上的投射光谱数据和辐射强度数据；（4）创建系统所 使用的单结/多结太阳能子电池模型，得到各个子电池的输出响应；（5） 根据各个子电池的输出响应和投射光谱数据分

本发明公开了一种基于配电网物理模拟的故障指示器检测平台 的建模方法，该方法包括如下步骤：(1)建立双电源模型；(2)建立线路 模型，并在每条线路的末端接入故障模拟单元和模拟负载；(3)利用经 过所述步骤(1)中的电源模型和经过所述步骤(2)中获得的线路模型组 网搭建低压配电网模型；(4)在所述步骤(3)中获得的配电网模型中的模 拟电缆线路、模拟架空线路上加装升压器、升流器，将线路运行参数 转化为实际配电网运行参数，由此完成故障指示器检测平台的建模。 按照本发明实现的基于配电网物理模拟的故障指示器检测

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。