本项目研究突破了宽波段非制冷IRFPA、检测波段优选、宽波段红外物镜、微弱气体图像滤波增强、检测系统性能评价等理论和关键技术，实现了对典型工业危险气体(烷烃、烯烃，氨气、六氟化硫、二氧化碳、二氧化硫等)泄漏的远距离成像检测和定位，经过专业检测基地和工业现场检测验证，性能达到国际同类产品的先进水平。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 危险气体泄漏是当前工业重大安全隐患之一，迫切需要能够及时发现泄漏隐患，定点预防重大工业危险气体泄漏事故的先进检测技术与装备。基于气体特征吸收峰的红外光谱检测是泄漏气体非接触遥测的有效途径， 采用制冷型红外焦平面探测器(IRFPA)已被证明是工业气体泄露遥测的有效手段，但高昂的价格，且工作寿命也难以适应石油天然气与化工行业昼夜连续工作的要求。近年来非制冷红外焦平面探测器性能的迅速提高，使其用于工业气体泄漏红外成像检测成为可能。 本项目提出基于非制冷IRFPA 的工业气体泄漏成像检测技术思想，并2011 年起陆续获得北京市自然基金和首都科技条件平台科学仪器开发培育项目的支持，针对非制冷 IRFPA 灵敏度偏低，长波红外波段偏窄等问题， 研究突破了宽波段非制冷IRFPA、检测波段优选、宽波段红外物镜、微弱气体图像滤波增强、检测系统性能评价等理论和关键技术，实现了对典型工业危险气体(烷烃、烯烃，氨气、六氟化硫、二氧化碳、二氧化硫等)泄漏的远距离成像检测和定位，经过专业检测基地和工业现场检测验证，性能达到国际同类产品的先进水平。在完成工程样机基础上，近期与北京智慧共享合作研制完成在线式产品样机，现场应用示范效果明显，具备批量生产的基本转化条件。

本发明提出了一种基于压缩感知特征选择的实时检测跟踪框架与跟踪方法(CFS)，本发明能够对压 缩后的特征进行选择，只使用区分度高的样本特征进行分类;本发明能够达到实时跟踪，而且避免了由 于选择了错误的特征导致的跟踪失败现象，有效的抑制了不好的特征对跟踪结果的影响，并且明显提高 了跟踪速度和跟踪精度。

该项目是针对大型桥隧基础设施防灾减灾迫切需求以及自然灾害发生后的救灾抢险、快速恢复需求开展研究工作，研发具备移动式、无人化、精细化、全面性等特点的快速检测装备及智能评估决策平台，从而提高大型桥隧结构灾后快速高精度及智能化检测评估水平，提升国家救灾减灾能力、保障国家社会经济安全可持续发展的重大国家需求。 项目面向重大自然灾害防范的国家重大战略需求，旨在通过智能化关键技术和装备创新开发有力地提高大型桥隧灾后快速检测评估水平及国家防灾减灾能力。研究内容重点突破桥隧精细化建模、高精度修正及非线性数值模拟仿真方法、高精度三维图像雷达检测技术、变频激励智能声波/超声波内部损伤分布扫描及柔性移动冲击激励梁体关键区域快速检测技术、灾后隧道内外部及围岩检测与评估技术等关键技术，并集成多套对应极端环境的移动自动化检测装备系统。进而结合高强韧桥隧灾害过程监测方法，建立融合多源检测大数据及灾害全过程监测数据的结构（群）智能分析决策及智慧管理平台，实现结构外部变形-内部分布与局部大深度损伤-结构整体性能的快速检测评估，并开展工程示范，形成具有自主知识产权的研究成果和相关标准规范等。

CSY-2000D系列传感器与检测技术实验台由主控台、三源板（振动源、温度源、转动源）、传感器和相应的实验模板、数据采集卡及处理软件、实验台桌六部分组成。涵盖：温度、位移、压力、光电、振动、转动、电磁感应等多种传感器。可完成应变、差动、涡流、霍尔传感器等40项实验。

本发明提供了一种基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法。本发明使用单颗低轨卫星测距信号实现用户三维坐标的确定，可用于基于通信卫星信号的用户位置确定。 本发明是这样实现的，一种基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法，所述基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法利用非迭代的近似坐标求解方法计算地面接收机的近似三维坐标和接收机钟差，再利用计算地面接收机的近似三维坐标和接收机钟差的结果作为近似值进行迭代计算，求解出用户三维坐标和接收机钟差； 进一步，所述基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法进一步包括：利用多种形式的测距信号进行计算，包括使用测距码，导频码，载波相位，激光，周期性复现的数据帧头和机会信号，用于实现信号发射器与接收机之间距离测量方式。

技术成熟度：原型验证 原理：模型将浆锚连接节点破坏视为两个阶段，第一阶段为粘结破坏，即砂浆与钢筋和钢筋断裂前（包括断裂时）时段，第二阶段为滑移破坏，即砂浆与钢筋和钢筋断裂后时段。第一阶段依靠梁单元模拟，第二阶段依靠弹簧单元模拟，这样准确的反映了浆锚连接发生时的强度破坏及之后的滑移脱离现象。 创新点：提出了建模工艺，给出了适用于模型的弹簧单元、梁单元本构关系。 应用场景：浆锚节点超限分析，浆锚节点抗震性能分析。 应用案例：约束浆锚钢筋极限搭接连接剪力墙结构抗震性能分析，装配法加固剪力墙施工模拟过程分析。 成果获奖：吉林省土木建筑学会科技进步一等奖。 成果评价：建模简单、计算快速、经过多篇论文验证传力与实际情况偏差小于10%。

MCPS V4.0软件专门用于多分量地震数据的处理与解释，是一个完全具备自主知识产权的软件系统。本软件基于三分量地震数据的特点，充分利用多波地震数据的矢量信息，对随机干扰与面波干扰进行识别与压制，最大限度的保持了有效地震信息的真振幅、极化特征、频带范围；在此基础之上对矢量波场进行分离与合成，将偏移成像中的输入道与输出道技术相结合，对转换波数据进行CCP道集分选与叠前偏移成像。本软件系统还提供了一些必要的振幅调制模块，如三分量地震数据归一化、三分量道均衡模块，可用于对不同系统输出的中间数据进

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

随着物联网技术与智能交通技术的发展，用于高速公路或城市内普通公路的道路护栏，作为“智慧城市”的一个重要组成部分，正受到越来越多的关注与重视。通过在护栏上安装低功耗的传感器芯片以及无线信号收发芯片，并配合相关服务器软件，护栏具备了一定的外部事件感知能力、处理能力、无线通信与组网能力，从而实现护栏的智能化。