本发明提供一种地面建筑物识别方法，包括以下步骤：(1)航拍地面红外图像；(2)在红外图像中进行检测定位确定疑似目标；(3)对准疑似目标进行激光成像；(4)对激光成像进行距离选通以滤除前景和背景干扰；(5)在滤除干扰后的激光成像中提取疑似目标的形状特征，将其作为目标匹配要素与目标形状特征模板进行匹配，从而识别目标。本发明方法将激光成像融入到红外成像目标定位中，既利用红外成像范围大的优点，又利用激光成像的三维距离信息，有

本发明属于光电子领域，涉及一种异质结近红外光敏传感器及其制备方法。是由热蒸发气相沉积法 制备的碲锌氧复合物与 p-Si 形成的异质结光敏传感器，包括 p 型硅衬底，碲锌氧复合物，顶电极和底电 极。其关键在于碲锌氧复合物的制备。这种新型的传感器表现出了波段可调的稳定优良的光敏探测性能， 可探测波长从紫外-可见-近红外波段调节至限定在 1040nm 的近红外波段

本发明提供了一种基于电磁感应透明的红外超增强收集天线， 包括多个周期性阵列排布的天线单元，所述天线单元包括第一谐振单 元和第二谐振单元；所述第一谐振单元的谐振频率与所述第二谐振单 元的谐振频率相同或相近；通过所述第一谐振单元与所述第二谐振单 元之间的耦合作用实现了在红外波段的电磁感应透明现象，提高了对 目标频率红外辐射的收集效率。本发明提供的电磁感应透明红外超增 强收集天线能使入射的偏振光能量重新分布，将能量转移至与

本成果采用被动感应方式，只需单点部署，在智能识别算法下，实现多人并排、同时双向穿梭下的准确人流计数。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 人流量出入统计与分析是一项极为广泛的需求，涉及的场景包括各种门店、图书馆、博物馆、娱乐场所、交通枢纽等等。疫情之下，该需求变得越来越强。市场上尚缺乏一款成本低、部署便捷、准确度高的人流计数产品。本成果采用被动感应方式，只需单点部署，在智能识别算法下，实现多人并排、同时双向穿梭下的准确人流计数。成本与功耗均远低于现有基于红外主动探测的计数产品。目前，该成果已完成性能验证，即将进行ASIC芯片设计与实现，后续将进一步开发终端成品及配套数据分析软件。

人流量出入统计与分析是一项极为广泛的需求，涉及的场景包括各种门店、图书馆、博物馆、娱乐场所、交通枢纽等等。疫情之下，该需求变得越来越强。市场上尚缺乏一款成本低、部署便捷、准确度高的人流计数产品。本成果采用被动感应方式，只需单点部署，在智能识别算法下，实现多人并排、同时双向穿梭下的准确人流计数。成本与功耗均远低于现有基于红外主动探测的计数产品。目前，该成果已完成性能验证，即将进行ASIC芯片设计与实现，后续将进一步开发终端成品及配套数据分析软件。 【痛点问题】 1）现有基于摄像头智能识别的计数方式，成本往往较高，形成普及门槛； 2）常见的基于红外对管的检测方式，部署麻烦，而且准确度较低（尤其是人流量大、且多人并排行走时）。 【技术指标】 1）只需单点部署 2）被动感应，功耗uA级 3）成本比视频识别低一个数量级 4）双人并排出入，准确率95%；三人及以上并排出入，准确率85% 图 支持多人并排、同时双向穿梭检测 图 基于被动红外感应的出入计数器原理结构

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

在长期为电力行业解决设备重大疑难故障的实践过程中，提出了轴系载荷分配测试、分析和优化调整技术，发展了动平衡和振动故障诊断技术，提高了动平衡效率和振动故障诊断准确率。先后解决了田湾和秦山核电、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家电厂100多台、次大型机组重大疑难振动问题。该项成果先后获得江苏省科技进步一等奖和国家技术发明二等奖。