电机项目针对高效能电机综合设计方法与技术进行了系统深入的研究，提出了一套具有自主知识产权的高效能电机智能化综合设计技术，解决了电机效能提升的关键技术难题，在关键技术和推广应用方面取得了实质性创新和重大突破。项目成果大幅提升了企业的市场竞争力，在意大利ZEL等单位得到了全面推广，并且在推动产业进步、促进节能减排、培养高端人才等方面实现了重大突破，取得了显著的经济效益和社会效益。

1.痛点问题 物联网技术是工业4.0和数字经济智慧化时代的标准性特征技术，是人工智能、云计算机、大数据等核心技术的底层技术基础。物联网技术的本意是希望实现万物直接互联，并能主动协同工作，但目前尚没有一项技术可以达到上述目的。 目前现有的物联网系统架构种类很多，主要集中在物联网的顶层软件设计方面，软件研究较多也做得很好，但其面临的共同问题是各种底层设备(包括不同厂家生产的各种传感器和执行器等功能部件)如何联接？在目前现有的各种物联网技术方案不仅系统结构复杂，也只能实现万物间接互联和被动协同工作，而无法实现物联网所需的万物直接互联和主动协同工作。 2.解决方案 本成果所涉的核心技术是IPT（InformationPipeTechnology）信息管道技术及基于IPT信息管道技术的DMCS（DistributedMeasurement&ControlSystem）智能物联分布式测控系统集成方法，以下简称DMCS/IPT。 在基于IPT信息管道技术的DMCS智能物联分布式测控系统中，所有节点均具有完全平等的地位(“去中心化”)，也无需通过任何指令进行协同工作（“去指令”），所有节点及其联接的底层设备均可直接通过在信息管道中自动交互的测控信息的驱动来实现系统预期的各种测控功能，而若想改变系统功能，也只需改变系统中联接各分布式智能测控节点虚拟的信息管道联接关系即可，多数情况下，无需编程即可实现分布式智能测控系统的快速集成及其功能重构。DMCS/IPT及其所衍生的IPT云/IPT雾智能物联系统架构，能完美实现物联网所需的万物直接互联和主动协同工作。IPT雾是一种可以弥散到工业现场任何一个角落的DMCS/IPT智能测控网络，整个网络只需一条线缆（有线或无线物理链路）即可位于工业现场不同位置的底层设备及其对应的IPT节点彼此联接起来，不仅可通过信息管道实现“去中心化”和“去指令”的智能协同工作，而且可在IPT雾网络中任意位置接入的IPT远程智能联接节点联接至IPT云网络，或者直接联接至任意指定的普通云服务器，并与云端现有的各种物联网专业软件实现对接。IPT云网络则是架构在IPT雾网络之上的DMCS/IPT智能测控网络，可进一步联接不同的IPT雾网络，并通过信息管道解决不同IPT雾网络之间的测控任务协同，以形成更大规模的智能物联网。IPT云网络同样具有“去中心化”和“去指令”等明显技术特征，也能在IPT云网络中任意位置通过接入一个IPT远程智能联接节点，将整个系统联接至任意指定的普通云服务器，并与云端现有的各种物联网专业软件实现对接。 合作需求 1、合作企业现有产品需在某行业或某领域已占有较大的市场份额，且非常熟悉所在行业或领域的业务流程，并深度了解客户的痛点和需求； 2、合作企业需有良好的信誉记录，并需要有足够的资金来支持DMCS/IPT新产品的研发，且需要有一定数量和质量的技术人才来完善相关产品； 3、合作企业需有愿意跟其他非竞争性企业一起联手打造智能物联网生态圈的愿望。 具备以上合作条件的企业可联系清华技术转移院，通过专利普通许可方式开展各自领域的新产品研发及其推广应用，聚集多方力量，以合作共赢的方式共同打造一个可满足数字经济新时代需求的、造福于国家和社会的、国产化的智能物联技术产品生态圈。

本项目突破了机理模型与工况数据混合驱动的航空/航天复杂薄壁曲面零件全流程加工精度/效率/能耗预测技术，提出了零件全流程加工智能工艺优化决策方法，开发了具有完全自主知识产权的智能加工产线工艺全流程智能决策和优化软件系统。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 本项目突破了机理模型与工况数据混合驱动的航空/航天复杂薄壁曲面零件全流程加工精度/效率/能耗预测技术，提出了零件全流程加工智能工艺优化决策方法，开发了具有完全自主知识产权的智能加工产线工艺全流程智能决策和优化软件系统。 1、提出机理模型和工况数据混合驱动的航空/航天复杂薄壁零件全流程加工精度/效率/能耗高效高精预测算法，突破全流程加工工艺智能优化与决策技术。 2、开发具有自主知识产权的智能加工产线工艺全流程智能决策和优化软件系统，实现能耗监测/DFM/CAM/CAPP等工艺设计软件核心算法完全自主可控。

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产品特征 主机内置人脸识别系统，实时高效识别人脸信息 独有的人脸识别算法，精准识别人脸 人脸识别时间小于1s 内置智能人脸识别抓拍,支持复杂光环境下人脸抓取 人证合一，读取身份证信息，进行人脸实时比对 主机支持有线以太网络和无线WiFi协议  主机支持外接身份证读卡器 主机支持通过韦根接口与人员道闸、门禁主机连接，充当人脸识别读卡器使用 摄像机采用H.265 Main Profile编码,最高分辨率1920*1080 逐行扫描210万像素CMOS传感器,捕捉运动图像无锯齿 码流平滑设置，适应客户不同场景下对图像质量、流畅性的不同要求 支持机器视觉光学宽动态≥120dB,适合逆光环境监控 集成内置补光灯，更好的适应光线不足的环境 支持透雾,3D降噪，强光抑制,电子防抖,并具有多种白平衡模式,适合各种场景需求 支持背光补偿,自动电子快门功能,自动光圈 ,适应不同监控环境 内嵌Web Server，支持通过IE设置参数配置、添加管理名单、设备升级、用户权限管理等

本项目以嵌入式控制器为核心，结合现代电子测量技术、智能控制技术、 工程流体力学、呼吸力学等多学科知识，研发一款智能呼吸机，主要用来治疗 睡眠呼吸暂停综合症、慢性阻塞性肺病等疾病，同时开发基于 Android 系统的 智能手机数据采集与通信系统，并构建物联网健康信息管理系统和健康信息云 平台，通过云传输实现患者与医生及其医疗机构的双向远程监控与服务。

本产品具有远程智能共享，预约与控制，故障报警，车辆位置锁定等功能。通过多元数据融合集成与模块化设计等技术，实现众多智能共享车位锁互联互通，解决城市居民停车难、智慧城市管理等瓶颈问题。本产品的动力源可以采用太阳能、锂电池、线路供电等多样方式。本产品防水，抗低温（-30℃），采用独特的动力缓冲装置，保护智能共享车位锁的动力系统和关键零部件，提高产品性能和使用寿命。

产品服务:智能车载视觉服务平台以车内场景主导、软件定义、数据驱动为主，利用车内摄像头等设备，获取车内人员多维度感知数据，设计开发多款高感知、强体验的软件应用服务及产品。 随着产品的推广和数据积累，团队会增加车载安全服务如疲劳监测、车内异常行为等功能，最终打造集娱乐和安全于一体智能车载服务平台。  项目优势:平台通过集合人脸识别、表情识别、手势识别等接口，综合判断车内人员的脸部特征和行为状态等信息，这些接口可供其他应用服务调用，实现个性化设置、智能推荐等服务，使车辆真正做到 “感知”人、“理解”人、“服务人”。 市场概况:产品的客户群体主要分为私家车主、汽车生产厂商及网约车企业，政府管理部门三大类。向私家车主售卖“智能车载服务平台”设备和服务，收取软件系统费用及维护更新费实现盈利。通过与汽车生产厂商与网约车企业合作，提供新一代车内安全保障系统，收取方案费用及销售提成等方式实现盈利。与政府管理部门合作，通过开发安全监管平台等措施，实现对网约车车辆的全面监控，发现潜在风险，防患于未然。最终通过获取政府经费支持以及科研合作立项等方式实现盈利。

项目的来源于国家863项目，并已经申请专利和软件著作权。 本成果应用人工心理（Artificial Psychology，AP）和人工智能理论，集成多种技术，将人类的情感、意识、智能赋予机器人。 AP人性化机器人具有以下功能：能听会说，唱歌跳舞，知冷知热，回避障碍，认识主人，识别同类，性格成长，能够用肢体动作和面部表情表达机器人自身情感。该系列机器人可以应用于科普场馆，学校实验室，家庭；在科普场馆中能够对场馆进行解说并与观众互动，在学校实验室作为科研平台，在家庭中可以作为一个智能管家。 AP人性化机器人是一个系列产品，现有产品： 1、迎宾机器人 2、高仿人机器人 3、智能爬虫 4、多功能机器人（迷宫、巡线、灭火） 5、火星车 6、机器鱼

项目简介： 本项目针对复杂的实际工业环境，基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理，研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位，然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位，最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数，最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数，代替了低效的传统人工抄表和数据录入，具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术，首先获取指针式仪表表盘图像，然后采用数字图像处理技术提取和识别目标，最后实现指针式仪表示值的自动判读，从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有：电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变，在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析，所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以，根据图像的像素分布特点进行分析，系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断，并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时，及时发现设备问题并通知工作人员，有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标：识别正确率：92.5%；识别速度<3s。 应用范围：项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。