AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能

AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。  

本发明公开了一种利用硫磺生产含高浓度SO2原料气的装置和方法。发明提出以分析纯氧化铜试剂、焙烧后的铜矿石颗粒或焙烧后的铜屑颗粒作为载硫剂前驱体，使其与硫磺在氧化性气氛下充分反应后，实现前驱体对SO2气体的捕获。随后载硫剂颗粒流化进入另一反应器，在还原性气氛下可将捕获的SO2释放，载硫剂重新再生为前驱体的形式。利用氧化/还原气氛的切换，即可实现前驱体对SO2气体的可控释放，也可达到载硫剂颗粒的连续再

硫化氢是一种有毒气体，它的存在严重地威胁人身健康，浓度越高,对人体危害越大,当达到1000 mg/m3时,数秒钟很快出现急性中毒,呼吸加快,麻痹而死亡[2-6]。我国对环境大气、车间空气中H2S的浓度也已有严格规定：居民区环境大气中H2S的最高浓度不得超过0.01 mg/m3；车间工作地点空气中H2S最高浓度不得超过10 mg/m3。尤其是地处低洼地带的集输站，通风不好，挥发气体不宜扩散，很容易发生中毒事件，给国家财产和人民生命安全造成巨大的损失。 原油是多种物质的混和成份，多为烃类。主要分布于地层中的孔隙和裂缝中。目前在石油中所含有众多硫化物中，H2S所占的比例较大，其它含硫物质在一定的条件下有时也可能转化为H2S。原油成分中多为烃类物质，在其中H2S溶解能力比较强，地层中的H2S也就溶解在原油中或是在原油中形成。随着原油的不断开采，H2S也就随着原油被遗弃带出了地层。一般情况下，在不含水的原油中H2S几乎不会析出，但是在油井酸化增产作业过程中以及生产工艺的要求加入了水，使H2S渐渐析出，当原油输送到联合站在储运的过程中会产生硫化氢气体逸出，通过储油罐顶的呼吸阀、取样孔等位置排入大气。因此，对石油工业的生产过程，特别是原油储运的生产过程进行监控，及时发现并控制有毒有害气体的排放已成为一项非常迫切的任务。

针对我国油田区域土壤不同浓度、不同原油物性、不同土壤环境的石油污染，开发物理化学—生物耦合技术以及微生物—植物联合生态修复的分类集成技术，并建立相应的示范工程。在着重开展技术创新与集成的同时，尝试建立油田区污染土壤的修复理论体系、技术规范和评价体系，建设油田区典型石油污染土壤生态修复集成技术的示范工程，同时为在我国大面积开展石油污染土壤修复工作建立一个具有国际先进水平和引领作用的技术研发平台，为我国油田区污染土壤生态功能恢复和环境质量改善提供技术支撑。 1、筛选出的高效石油降解菌与筛

针对高浓度难降解废液处理的难点问题，开发了绿色、高效、降解彻底的紫外催化湿式氧化工艺。现阶段，该技术已应用于高浓度危险有机废液、垃圾渗滤液、油墨废水、电镀废水、印染废水等有机废水的处理。

针对我国油田区域土壤不同浓度、不同原油物性、不同土壤环境的石油污染，开发物理化学—生物耦合技术以及微生物—植物联合生态修复的分类集成技术，并建立相应的示范工程。在着重开展技术创新与集成的同时，尝试建立油田区污染土壤的修复理论体系、技术规范和评价体系，建设油田区典型石油污染土壤生态修复集成技术的示范工程，同时为在我国大面积开展石油污染土壤修复工作建立一个具有国际先进水平和引领作用的技术研发平台，为我国油田区污染土壤生态功能恢复和环境质量改善提供技术支撑。

本发明公开了一种基于光纤图像传输的圆柱面表面微痕缺陷的 检测系统，运用光纤束传像原理，将传像光纤有规则地排列在一个同 心圆周上，实现外圆柱表面一周的图像采集及缺陷检测。该装置主要 包括球面聚光反射镜、点光源、聚焦透镜系统、传光光纤、自聚焦棒 透镜、传像光纤、柱面透镜和线阵 CCD。本发明一方面通过光纤将外 界照明光引入，使被检测表面的环状检测区域被充分照明;另一方面 利用传像光纤把被检测表面的反射光传递给CCD聚焦透镜系统;最后 通过图像采集卡和计算机软件分析检测圆柱类物体外表面的缺陷。该

本发明公开了磁致伸缩导波传感器及含有传感器的换热管缺陷 检测系统，传感器包括外壳，外壳的外侧壁上设置有第一环形布线槽 和第二环形布线槽，第一环形布线槽和第二环形布线槽内分别放置有 激励线圈和接收线圈，激励线圈和接收线圈均为螺线管线圈，外壳内 腔在对应于激励线圈和接收线圈的位置分别放置有激励磁铁和接收磁 铁，激励磁铁和接收磁铁均为钐钴永久磁铁，外壳的一端连接有插头 连接座，插头连接座上连接有激励插头和接收插头。检测系统包括传 感器、功率放大器、信号发生器、计算机、A/D 转换器和滤波放大器。 本发明通过磁致伸缩效应，直接在换热管内激励出纵向模态超声导波， 整个检测过程中传感器与换热管无需接触，提高了检测效率以及适用 性。 

本发明公开了一种基于众核和 GPU 的网络视频流不良内容检测方法，包括：在众核计算平台下获取网络数据包，对网络数据包进行分类，以提取网络数据包中的视频数据包，对视频数据包进行重组，按照网络视频流编码的语法对重组后的视频数据包进行解码，以生成图像序列，GPU 采用基于纹理检测和肤色点检测相结合的方法对图像序列进行预处理，以确定疑似不良图像，GPU 采用 SVM 对疑似不良图像进行精确处理，以确定不良图像。本发明只需获取网络数据包，即可识别出视频流，直接对视频流进行解码后，采用图像匹配检测技术即可识别该视频流是否含有不良信息。