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智能物联大数据分析决策系统
“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径，完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究，研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术，以此为基础申请了 53项发明专利（其中授权21项），发展 成为了相应的方法体系，并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段，为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。
重庆大学
2021-04-11
智能物联大数据分析决策系统
“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径，完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究，研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术，以此为基础申请了53项发明专利（其中授权21项），发展 成为了相应的方法体系，并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。 成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段，为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。其技术 发明应用效果好、创造性突出，达到国内领先的水平，具有广阔的市场应用前景。
重庆大学
2021-04-11
南开深海行业领域大数据智能分析平台
南开深海大数据智能分析平台，是面向公共安全、电子政务、医疗卫生、金融保险等行业领域的大数据智能分析平台。在处理多源异构大数据问题上，平台具有先进的信息融合与深度分析技术，其中包括异质多源行业领域大数据的融合处理、异构行业领域大数据的存储管理、面向行业领域大数据的深度分析等关键共性技术；此外，平台为行业领域大数据的智能分析提供支持，有效辅助管理部门感知、响应、追踪与处理各类事件。已申请相关软件著作权两项:《南开深海行业领域大数据智能辅助决策平台》、《大数据多任务调度计算平台》。以及相关专利一项：《一种多源异构行业领域大数据处理全链路解决方案》。
南开大学
2021-02-01
基于视觉的智能电动尾门开启系统
本系统（俗称一脚踢）是针对智能汽车环境下的基于目标检测和动作识别的智能电动尾门系统而展开研究的。通过车载环视摄像头，结合计算机视觉目标检测、动作识别等技术，对车辆外部人员的特定动作检测和识别，对特定动作（如踢脚等）做出响应，智能开启车辆尾门，从而实现人车智能交互.
同济大学
2021-02-01
风电场智能扇区管理技术研发及应用
本项目以风电场扇区管理为研究对象，通过开发工程尾流模型和改进机组偏航控制品质，将尾流效应模型与场内机组偏航指令有效结合，以管理各机组尾流所覆盖的扇区，利用风电场多机组的偏航协同控制，实现以多机群或风场级发电量为优化目标的机组偏航动作，从而提高整体发电量。主要包括以下内容：
（1）风电机组偏航参数优化方法
围绕偏航系统的稳态误差校准展开研究，利用SCADA历史数据及高精度传感测量装置，开发数据驱动的校准分析方法，改进机组偏航控制系统的信号品质，提升机组功率输出性能。
（2）机组级尾流复合建模方法
以特定机组为研究对象，通过测风仪与风向标数据，分析前排机组尾流空间分布特性，以建立有效简化的工程尾流模型。在此基础上，结合先进CFD风场仿真与现场测试，主动改变上游机组的偏航角，测试量化上游机组的尾流效应变化对下游机组的特性影响，最终建立起机组尾流效应到单机发电量的数学联系。
（3）风电场级尾流评估技术
以风电场中机组位置信息为依据，整合机组级尾流模型得到描述整场尾流效应的流场模型，基于风场当前的运行状况、机组受尾流影响等方面的分析，考虑尾流叠加空间耦合的影响。划分得到处于下游且受尾流影响较大的机组群，分析扇区管理实现优化改进的可行性及优化区域范围。
（4）扇区优化管理技术
在场级流场建模及评估的基础上，研究风场内多机组的扇区协同管理调度。以提高整场的发电量为目标，利用优化算法集中式优化整场各机组的动态偏航角，以降低尾流对后排机组的影响。
华北电力大学
2021-05-10
大型燃煤电厂智能发电系统研发及应用
智能发电体系结构
提出并构建了智能发电体系结构，与 DCS+SIS+MIS 系统的结构相比，系统的网络安全分区与功能分区发展为 ICS+ISS 的两层结构，实现安全可靠性与应用功能的统一。
智能发电运行模式
基于能效分析、运行优化、控制优化、设备状态监测，建立了能效、环保、灵活性等性能指标的“大闭环”控制模式，故障预警、诊断、容错控制的“大闭环”运行模式。
智能发电软件及算法模块
开发了ICS成套算法和应用功能软件。包括52种智能控制算法模块，120种智能计算分析诊断算法模块，形成了智能检测、智能控制、智能诊断和智能优化等功能。
智能发电投运效果
国内外首次投运，系统运行稳定可靠；预警准确率大于90%；综合节煤2.25g/kwh；降低运行人员操作量60%。
截至2020年5月，研究成果已在14台机组得到推广应用；新增合同额1.81亿元，直接经济效益4997万元。
智能发电鉴定及获奖情况
2019年10月，中国电机工程学会组织的技术鉴定认为：该系统设计思想先进、功能齐全、智能化程度高，具有良好的经济社会效益和推广前景，该系统整体技术达到国际领先水平。
项目获得2020年中国电力科学技术进步一等奖。
华北电力大学
2021-05-10
非接触性智能筛查及导诊系统
赣南医学院第一附属医院曾祥泰博士研究团队联合江西憶源多媒体科技有限公司徐林楠研究团队、北京万泰中联科技以及多家大型医院共同攻关，成功研发出国内首套非接触式可视化新型冠状病毒感染的肺炎院内智能筛查诊断及防控系统并投入试运行。针对疫情蔓延形势，赣南医学院快速展开了应急科技攻关计划，从而实现导诊、分诊、就诊和预警非接触式智能一体化。 就诊时，医生通过高清双向可视对话问诊系统，实现疑似患者确诊前非接触式诊疗。同时，病历系统智能提取分析患者相关病情和检查结果，形成新冠肺炎潜在人群的疑似级别自动判别，辅助医师诊断。此外，对发热患者等潜在肺炎人群从导诊、分诊、诊间、检查和隔离区域全流程高清视频监控监测智能识别，进行智能追踪筛查和活动轨迹查询，实现全方位覆盖、不间断实时监控以及不当防护措施预警报警，同时在医院急诊科、门诊大厅等关键出入口位置，通过高清双视红外摄像仪、患者图像自动识别记忆技术以及人体高温发热提醒报警技术等，智能找出漏诊的发热疑似患者。
赣南医学院
2021-04-10
医学影像的智能处理、融合和分析
一、项目简介 磁共振成像以其具有多模态成像、高分辨及无辐射伤害等优点，在临床医学影像中具有无可替代的地位。然而较慢的成像速度及易受各种伪影干扰是其主要缺点。另一方面，随着临床上对磁共振成像需求的急剧增长，诊断医生的缺口越来越大，并严重影响病人得到及时、准确的诊断。因此，在磁共振成像中引入以深度学习为代表的智能技术，一方面用于加速成像采集速度及提高成像质量，另一方面用于进行智能诊断，解决临床医生人力不足、误诊率较高的问题。 二、前期研究基础 基于我们在磁共振成像方法设计、超分辨率重建及临床应用等方面的跨学科研究优势，我们利用深度学习技术对磁共振成像的各个方面进行整合优化设计，并取得许多重要的初步成果，具有良好的前期工作基础。 三、应用技术成果 我们在深度学习与超快速磁共振成像方面的结合进行了深度研究，并取得许多重要成像。我们研究了基于深度学习的超快速多参数磁共振成像重建，并取得良好的效果，如图1所示。我们还研究了利用深度学习对磁共振成像进行无参考扫描的扭曲校正，如图2所示。
厦门大学
2021-04-11
动态电压调节器（DVR）及其智能控制
动态电压恢复器（DVR）的串联补偿装置已经得以应用，其良好的动态性能和很高的性价比使得它成为治理动态电压问题，特别是电压骤降/骤升的最经济、最有效的手段。相比于传统电压源型逆变器式结构的动态电压恢复器（DVR），AC-AC变换器式DVR无需直流储能单元能量可以双向流动、功率因数高，谐波含量低、动态响应速度快、易集成等优势。本发明提出了一种基于Quasi-Z-Source AC-AC变流器的动态电压恢复器（DVR）及其智能控制方法。该动态电压恢复器（DVR）串联在电网公共耦合点与负载之间，由若干个Quasi-Z-Source AC-AC变流器和隔离变压器组成。Quasi-Z-Source AC-AC变流器既可以升压也可以降压，其输出电压既可以和输入电压同相也可以和输入电压反相。基于以上独特特性，本发明采用单相补偿、双相补偿、三相补偿的智能控制方法通过注入相应的补偿电压达到补偿电网电压骤降/骤升的目的。
厦门大学
2021-04-11
临床长时程心电智能诊断平台
基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中，基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查，可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。
清华大学
2021-04-11