XM-SX-III中医舌诊仪   XM-SX-III中医舌诊仪（中医舌象智能辅助诊断系统）是采用数据挖掘技术、机器视觉技术相结合的产品，该产品安装简单、操作方便、安全可靠、配置灵活，既能用于各大中医药大学舌象相关的教学、科研，又适用于医生舌诊的辅助分析，适用范围较广。   一、主要功能： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。 二、主要特点： ■ 系统具有自主学习功能，通过不断学习，有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析，且允许人工修正，提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等，并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离，实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理，提高安全性。 ■ 自动对焦（即自动舌体捕获）。 ■ 灯光控制功能。 三、软件功能： ■ 用户权限管理，提高系统安全性。     ■ 病理、临床库可以持续更新，具备学习能力，且具备自动提取舌体，自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能，提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口，操作方便、快捷。 ■ 功能强大的视频分析能力，既可实时诊断，又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力，数据分析能力。 ■ 病例学习：单击主界面中的“病例学习”选项，进入学习界面，包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项，学习与分析过程，采用人机交互的方式。 ■ 自动获取：单击自动获取按钮，如果参数正确，舌体提取成功，若存在不足，可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取：为了便于分步处理，此处特征提取分步骤完成，分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后，相关特征将被量化，以舌质为例加以说明。比如，单击舌质特征、舌苔特征按钮后，数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制：对于某些来自于其他途径的图片，会存在自动获取舌头错误的情况，此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后，在图像显示区域，单击右键将出现菜单，包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点，单击“绘制完成”后再自动识别完成；勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制，绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销，最多支持5步撤消。

基于光纤传感的工程结构长期监测技术方法，解决了长大线状结构全寿命周期的长期、实时、在线监测

本成果包括无线电频谱监测与干扰定位系统的硬件与软件实现，数字硬件系统的设计与实现，数字硬件系统中嵌入式固件（FPGA/DSP）的设计与实现、基于计算机的远程控制/监控软件系统。系统工作基本稳定，课题组熟知无线电监测的发展现状，掌握了硬件与软件研发的全部细节。课题组在干扰定位领域的研究已取得较显著的成果，申请相关发明专利2项(已公开)。 应用本成果，将有助于发展自主知识产权的低成本高性能的无线电频谱监测与干扰系统。 图1 接收机外观照片。包含GPS接口、以太网接口、电源接口、天线接口。 图2 接收机内部结构照片。左边是数字电路，右边是射频电路 图3 系统联调照片。计算机上运行的是无线电频谱监测系统的控制与分析软件

随着返京高峰的到来，计算机学院软件开发环境国家重点实验室童咏昕教授团队与滴滴出行公司开展合作研究，全力攻关首都返程客流溯源监测与疫情相关分析，完成如下三方面内容：（1）协助北京市有关部门追溯确诊或疑似病例，并预警具有疫情接触风险的相关人员；（2）溯源外埠返京客流到北京各城区的人群流动模式，监测分析北京市各居民小区中外埠经历人群的动态移动模式；（3）分析外埠返京客流来源与首都各居民小区疫情变化的相关性。为服务社会大众了解疫情走势，并为相关部门提供决策支持，北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生，与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队，全力投入建模和系统研发，已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等，并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台，数据单日访问量近 5 万次。此外，中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测，为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务，实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点。

项目简介： 当前，我们面临资源约束趋紧、环境污染严重、生态系统退化的 严峻形势，将新一代信息技术，包括云计算、物联网、人工智能、机 器人、虚拟现实与可视化等技术应用于生态与自然环境智能监测，对 于建设生态文明，保护生态环境具有重要的意义。 以多旋翼无人机、自主全地形车、遥观测机器人生态智能监测站 等机器人平台为载体，针对野外广域动态环境下大气、土壤、水资源、 生物多样性等生态与自然环境要素，进行立体化、网格化、智能化实时监测技术研究。本报告将介绍基于信息物理系统的智能化立体生态 监测体系设计，智能无人平台环境感知、覆盖、更新与重建，基于视 觉的动态目标检测、跟踪与识别技术。 应用前景分析 通过该项研究成果转化与推广，可有效提升生态系统监测数据采 集及分析标校能力，逐步实现长期稳定的自主化、网络化业务运行， 为我国进行生态系统立体综合监测提供技术支撑。 

本成果灵活地将先进的电子技术、嵌入式技术和计算机网络技术融合在一起 , 研究了实时视频传输技术的关键问题 , 开发了系统的用户界面，实现了智能化、自动化管理 , 保证了对监控对象状态的 24 小时不间断监控 , 保障了监控对象系统的稳定运行。在有效采集图像信息的基础上 , 实时智能视频检测系统比普通的网络视频监控系统具备更强大的图像处理能力和智能因素 , 可为用户提供更多高级的视频分析功能 , 提高监控的效率和监控系统的准确度。 成果已申报 2013 西安市科学技术奖；获批国家实用新型专利 5 项，以申报国家发明专利 1 项。

本成果包括无线电频谱监测与干扰定位系统的硬件与软件实现，数字硬件系统的设计与实现，数字硬件系统中嵌入式固件（FPGA/DSP）的设计与实现、基于计算机的远程控制/监控软件系统。

中国矿业大学长期进行煤矿冲击矿压灾害监测与治理研究。针对目前煤矿坚硬顶板区域冲击危险性预测及治理、煤柱区冲击危险的预测与治理等关键技术问题，以岩层运动与围岩应力场为基础，研究煤岩体强度弱化减冲理论，巷道围岩的强弱强结构效应，形成以综合指数法、矿震法、电磁辐射法和钻屑法为一体的冲击矿压矿震预测预报技术，以松散煤岩体为主的治理技术，以柔性蓄能为主的防冲支架与支护技术，从而建立煤矿冲击矿压防治理论与技术体系。研究成果位居世界先进水平。 （1）深入研究了煤层型冲击矿压发生的机理，提出了煤岩体弹塑脆性模型，建立了煤岩破坏的流变冲击模型和较为统一的冲击危险前兆信息识别模型。 （2）解释了煤岩体冲击破坏的脆性冲击和延时冲击现象，提出了煤岩冲击破坏的危险性评价方法和冲击矿压预测预报的电磁辐射监测技术，率先采用电磁辐射技术成功地预测冲击矿压危险，建立了相应的预测准则和技术。形成以综合指数法、矿震法、电磁辐射法和钻屑法为一体的冲击矿压矿震预测预报技术。 （3）建立了煤岩强度弱化减冲理论，巷道围岩的强弱强结构效应，设计试验了柔性防冲支架并在现场得到了试验应用，形成了独特的冲击矿压发生机理、电磁辐射仪器预测、松散煤岩体治理技术以及柔性防冲支架的整套理论与技术体系。

技术简介 针对国家大气污染防治战略与山东省大气污染防治规划，建立多平台高精度全覆盖的卫星遥感火灾监测技术体系，显著提高卫星遥感火灾监测技术水平，成果应用于山东省春秋季秸秆焚烧火点遥感监测工程。 创新点及性能指标 （1）研究Himawari-8、MODIS、FY等系列遥感卫星影像，为火点实时监测提供数据支持； （2）突破火点识别与火点提取关键算法，显著提高秸秆焚烧火点监测精度，为监管部门秸秆焚烧治理提供技术支撑； （3）实现卫星实时监测-算法集成-野外核查自动化流程，提高火点监测与监管效率； （4）为秸秆焚烧、森林火灾、草原火灾、工业热源等监测提供技术解决方案。

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