Ø 石油生产的主要成本为电费，为了降低游梁式抽油机的使用成本，在风能资源比较好的地区可以采用风电互补供电系统有效降低对电网的用电量。通常4台30kW的抽油机通过一台变压器供电，因此可以利用2台50kW的风力发电机向抽油机提供80%的用电量，不足部分可以通过电网补充，这一过程是通过1台100kW的并网逆变器实现的。本产品利用先进的控制策略实现了风能的优先利用，最大限度地实现节能减排、降低成本的目标。

在无线通讯基站中为了实现节能减排的目的，在通讯基站的塔架上安装小型风力发电机，可以在不占用土地的条件下大大降低风机的安装成本，采用风能和市电互补供电系统为通讯基站设备供电。本产品采用高性能DSP为控制核心，通过对高频升降压DC/DC变换器进行控制，实现了风能的MPPT控制，使风能的利用率得到提高。本产品通过先进控制算法使风能得到优先利用，当风能不足时由市电对风能进行补充，其互补控制是自动平滑实现的，可以最大限度地降低市电的消耗。本产品具有远程监控功能，可以对边远地区无人值守的基站供电系统实施在线监控

Ø 大型广场文艺表演智能编排系统用于辅助导演进行表演创作、修改和智能编排，能够提供自动确定表演人数、基于多种媒体支持的点位生成、队形智能生成、表演行为动态规划、智能群组设计，二维动态仿真，音乐节拍分析等，支持及时的修改和调整。该系统能够生成表演排练用图纸、演员表演手册、排练数据和表演进程分析表，同时使参演个体或群体清晰的了解导演编排意图，并为最终演出所涉及的演员、道具提供可靠数据。该系统成果成功应用于国庆六十周年联欢晚会光立方表演的创意、编排和演出过程中，为光立方、演员、道具、焰火提供了精

Ø  成果简介：本系统由超级电容器组、发电机、电压监控与充电控制模块、整流模块、保护电路等部件组成。系统输出功率为1.5KW，充电时间为20s，工作温度为-40℃～60℃，满足国军标相应环境适应性与电磁兼容性要求。作为大容量能量贮存装置，适合为随动系统、电动车辆等各类动力装置提供工作能源。Ø  项目来源：自行开发Ø  技术领域：电子信息Ø  应用范围：野外电源系统、后备电源、通信

Ø 基于OpenSceneGraph函数库的虚拟现实引擎系统,并且可以作为ActiveX控件嵌入浏览器中展示。虚拟现实引擎系统整体框架分为虚拟引擎核心模块以及输入输出接口模块两个模块，其中，虚拟引擎核心模块实现数据动态加载、场景控制、场景漫游、特效仿真、模型行为仿真、运动目标管理、四维动画生成、视频动画输出等功能，该模块是系统开发的核心模块；输入输出接口模块将虚拟引擎核心模块所需数据组织转换为符合要求的格式，以及将实际展示所需数据组织转换为符合要求的格式这两个功能。

Ø 无线传感器网作为以数据为中心的任务型网络，要进行数据的采集、传输、融合、处理等工作。如果直接部署，而不采取有效地安全通信措施，攻击者可以获取传感器的各种信息并进行篡改；可以通过DoS攻击瘫痪整个网络；也可以在俘获一个节点之后，冒充原节点，阻塞真实信息、传输虚假信息，这都严重的威胁着整个无线传感器网的安全性与采集数据的真实客观性。本项目在传感器节点上实现了基于椭圆曲线密码体制的加密算法、数字签名算法、密钥协商协议、群组密钥协商协议。并通过同态加密技术实现无线传感器的安全数据融合。

【痛点问题】 最新全球疾病负担研究显示我国总体卒中终生发病风险为39.9％，位居全球首位，这意味着中国人一生中每５个人约有２个人会罹患卒中。此外，卒中也是我国疾病所致寿命损失的第一位病因。每年新发卒中患者超过200万，其中约70%的患者为缺血性中风，而且发生率增长迅速，远高于全球平均水平。对缺血性脑卒中的预防和治疗已成为关系我国人民健康的世界性难题。 缺血性脑卒中的主要病理基础是动脉粥样硬化。医学影像能够直接、客观地观测到斑块的几何和纹理形态，相较于核磁共振和CT，超声是一种无创、经济、快速和实时的成像技术，被广泛应用于颈动脉斑块的筛查中。目前，国内医院超声机是普遍存在的，而且多数都是二维的超声，且现有研究多数是提取二维超声图像中的颈动脉斑块信息特征，只能部分反映投影直线上的特征，不具有空间信息，从而影响了脑卒中风险评估的准确性；同时，我国基层卒中中心影像设备缺乏，无法进行耗时长、价格贵的CT灌注或MR成像，而且影像诊断从业人员经验有限，缺乏决策能力。因此，通过颈动脉三维超声成像系统、结合人工智能和多模态影像学精准辅助诊断，能够更全面地反映颈动脉斑块的特性，对医生预测脑血管事件风险意义重大。 【成果介绍】 面对我国大健康产业发展要求，我们高标准谋划、高位推动。产品模块主要包括：1）颈动脉三维超声成像设备及基于颈动脉三维超声AI影像卒中早期风险预测；2）急性期内基于临床CT影像的卒中AI影像辅助诊断。 本项目在二维超声机的基础上，开发用于颈动脉成像的三维超声机，实现探头扫描机械设备等核心部件国产化；利用采集的序列图像重建颈动脉的三维模型，为医生诊断提供更丰富的数据。该方案能有效地控制医疗成本，具有普适性，容易推广，可用于颈动脉粥样硬化的普查，有效预防心脑血管事件的发生。同时，随着人工智能技术的飞速发展，将人工智能赋能三维超声成像设备，实现三维超声成像以及影像分析的智能化，将进一步提高三维超声成像设备的核心竞争力，从而推动我国超声产业跨越式发展。 本项目建立基于人工智能和多模态影像学的缺血性卒中的精准辅助诊断系统，辅助基层卒中中心医生进行卒中治疗的精准决策。目前我国对卒中采用的是分级诊疗体系，卒中中心收治卒中病人后，根据平扫或造影CT、临床表现、以及发病时间确定是对其进行溶栓治疗，或是将病人转移至具有血管内取栓能力的省市级三甲医院。在这个过程中卒中中心医生需基于有限的CT影像数据作出快速、准确的决策；而三甲医院医疗资源紧张，无法全天候服务，一个准确的辅助诊断工具将极大缓解三甲医院资源压力，并且大幅提高工作效率。本项目拟面对我国卒中分级诊疗体系中的痛点，基于病人前期颈动脉三维超声和临床指标建立中风风险早期预测模型，并结合人工智能和CT影像分析技术，进行缺血性脑卒中早期预测与辅助诊断。 【技术优势】 产品的核心技术包括： 1） 三维超声成像系统探头扫描机械结构，超声图像三维重建软件，基于深度学习的颈动脉斑块分割算法及软件； 2） 脑卒中AI影像风险预测和诊断系统的相关核心算法，如平扫CT中的ASPECTS自动评分算法、大血管栓塞自动检测算法、卒中梗死核心和半暗带的自动量化算法、基于颈动脉斑块三维超声图像的风险预测模型。 主要优势： 1) 所有软、硬件的核心算法或部件完全自主知识产权； 2) 项目通过研究颈动脉三维超声成像系统产品，可广泛应用于特异性与灵敏度高的颈动脉斑块筛查，而且操作简单便利，价格低廉，适于在社区医院、乡镇医院等医院进行大规模颈动脉斑块特征筛查； 3) 在系统的研究生产中，可实现探头扫描机械设备等核心部件国产化，摆脱对外国器件的依赖性； 4) 建立三维颈动脉斑块超声图像库及诊断规范，为相关类型仪器的研究和生产提供临床图像数据库。 颈动脉三维超声系统的研发与生产将为临床提供国产化颈动脉斑块筛查设备，提高国产医疗器械的核心竞争力，推动我国超声产业跨越式发展，有效缓解“看病难、看病贵”问题，提高我国重大疾病的防治水平。 【技术指标】 1） 三维颈动脉斑块超声图像分辨率<0.5mm,成像速度<1min; 2） 开发一套基于人工智能和多模态影像学的缺血性脑卒中精确辅助诊断系统，能在5-10分钟之内提供决策支持，并能达到有2-3年经验的放射科医生的诊断精度。 【技术成熟度】 原理样机/验证。 【发展规划】 发展方向：5年内仍将保持脑卒中智能影像风险预测与诊断为主要产品方向。5年后，逐步向与超声、CT成像系统等结合，实现软、硬件一体化的智能诊疗设备，在心脑血管等临床应用领域，成为世界上具有垄断优势的大型智能诊断以及成像设备制造商。 发展战略：成为一家技术垄断型、哑铃型（重技术和销售），在影像智能分析领域处于国际领先地位的高科技企业。 项目实施方案：（包括总的方案和年度计划任务）

成果概述：   基于人工智能技术，对来自全市公交车辆的车载视频进行分析，实时计算出这些公交车量的实际承运人数目，提供给上海市公交中心数据分析平台。基于现有公交车载一体机的摄像系统获取的车内运行的实时视频信息，运用物联网通信技术（4G、5G、LORA）汇集来自当前运行的公交车辆的当前视频图片，利用基于GPU云并行计算分析支撑技术，实现了基于人工智能技术的大规模公交车辆乘客数目状态的实时分析方法，实现了支持上万台公交车辆乘客数目的实时评估的能力，构建了超大规模数据库，对接上海交通数据中心，提供实时的全市公交车辆运行乘客状态的大规模采集分析系统。目前已经在上海逐步展开应用。“公交视频智能分析系统”已经率先在99路成功试点。支持整个上海市约有1万3千余辆公交车，若想在整个大城市推广这一系统，那么至少要实时处理2万至3万个车载摄像头的“海量”信息，利用传统的视频分析技术根本无法实现。陈庆奎教授团队的“视频图像实时分析技术”，该技术曾获得过2项国家自然科学基金的支持、10余项国家发明专利授权、2项上海技术发明奖。目前，国内包括新华社、文汇、上观、新浪等各大媒体均报导此上海十大惠民应用。 知识产权情况：申请2项发明专利。 技术的成熟度:    陈庆奎教授团队的“视频图像实时分析技术”，该技术曾获得过2项国家自然科学基金的支持、10余项国家发明专利授权、2项上海技术发明奖。目前，国内包括新华社、文汇、上观、新浪等各大媒体均报导此上海十大惠民应用。 相关技术指标：   支持整个上海市约有1万3千余辆公交车，若想在整个大城市推广这一系统，那么至少要实时处理2万至3万个车载摄像头的“海量”信息，利用传统的视频分析技术根本无法实现。精度达95%。 技术创新点： 1、大规模视频信息汇集系统； 2、公交车辆视频图片预处理系统； 3、基于人工智能技术的公交车运行乘客数目计算模型； 4、基于多摄像源信息的车辆乘客数目评估系统； 5、基于物联通信的大规模信息汇集系统； 7、基于GPU集群的大规模视频特征计算技术； 8、基于GPU集群的深度神经网络大规模视频特征识别系统； 9、超大规模数据库系统实现。 知识产权情况： 申请2项发明专利。 技术的成熟度:    陈庆奎教授团队的“视频图像实时分析技术”，该技术曾获得过2项国家自然科学基金的支持、10余项国家发明专利授权、2项上海技术发明奖。目前，国内包括新华社、文汇、上观、新浪等各大媒体均报导此上海十大惠民应用。

本专利建立一种基于线性判别分析和独立成分分析的车辆分类方法，首先利用线性判别分析提取特征进行第一次大小车型的分类，再利用独立成分分析的第二种结构与线性判别分析的结合，进行特征提取，实行第二步将车辆分为不同的详细车型。

该系统基于B/S模式开发，采用了工业界普遍采用的实时通信与数据采集技术，结合后台大型分布式数据库，通过Web发布的形式，使得学校各级管理人员不管身处何时何地，都可以轻松地对学校各部门各建筑的用能情况进行监控和管理。软件的主要功能包括：（1）能耗监测资源整合，支持不同能耗采集硬件设备、采集系统、以及现有能源系统的数据集成和归一化处理；（2）对分类分项能耗数据和相关参数的采集，实现对能耗量的动态实时监测；（3）对能耗数据进行分析、处理，提供报表、图形、公告公示等多种展示形式；（4）为管理者能源审计、节能管理、开展有计划分步骤的节能改造提供数据依据。