本发明公开了一种智能视觉监控检索中提取目标运动轨迹特征的方法，包括以下步骤：获取目标运动轨迹，以二维空间坐标序列对目标运动轨迹进行描述；根据描述目标运动轨迹的二维空间坐标序列，计算描述每次采样中目标运动方向的水平分量和垂直分量；将每次采样中目标的二维空间坐标和描述每次采样中目标运动方向的纵向斜率和横向斜率合并组成每次采样中目标的流矢量；以流矢量序列对目标运动轨迹进行描述；读取预先建立的参考矢量集合；计算描述目标运动轨迹的流矢量序列到各参考矢量的距离作为该目标运动轨迹的特征向量。本发明方法使用流矢量序列描述目标运动轨迹并提取特征向量，可以在轨迹描述中同时包含位置和方向信息，避免了测量误差。

本发明涉及一种在线监控电池和电容器安全性能的方法，属于能源安全相关领域。本发明所要解决的技术问题是为了有效在线监控电池和电容器由于微观应变引起的宏观形变，对其热效应和胀气等安全性能进行实时有效管理，对安全事故进行预警，消除爆燃等安全隐患，对事故原因进行在线分析。本发明技术方案采用无损应变检测方法，将应变片分布在电池和电容器表面，实时监控其运行过程中的应变变化，对即将失效的组件进行提前预警并处置，有利于对电源有效安全管理并对失效过程与原因进行原位分析，将事故消除在萌芽状态。本发明的无损在线监控电池和电容器形变安全性能的方法简单，快速、准确，可操作性强，适用于能源器件的长期可靠安全预警与事故分析。

本发明公开了一种基于在线学习的监控视频中运动目标跟踪方法，其首先利用离线训练的特定类别测器检测出视频序列中目标区域；然后结合外观特性，采用双阈值保守关联思路关联相邻两帧之间的目标，得到可靠保守的短跟踪片；再在得到的跟踪片上，利用时空域分布约束信息，定义正负样本集，分别提取颜色、纹理外观特征相似度以及运动信息，作为在线学习器训练特征集，通过机器学习在线学习算法的训练过程，得到轨迹片分布规律上基于运动和外观特性的概率

交通隧道与城市地下工程是我国长期的热点研究领域，我校主要开展隧道与城市地铁工程有限元计算软件研发、城市地铁工程沉降控制技术、复杂地质环境山岭隧道施工监控技术研发、在役隧道病害治理技术研发、隧道与城市地铁工程事故分析与处理技术、山岭隧道与城市地铁工程次生灾害及防治技术研发。曾获得省部级奖励10余项，获得专利30余项，出版专著教材8部，取得了在国内、国际有学科影响力成果，聚集了一大批该领域的技术专家，在山岭隧道与城市地铁工程设计方法、施工监控技术、事故分析与处理方案设计、次生灾害及防治技术等方面处于国

为打破重载组合列车制动系统维修瓶颈，本成果对电控空气制动系统进行了安全监测与故障诊断技术研究，并研制出相应故障诊断测试装置、在线安全装置；提出车地一体化实时数据联动安全保障技术。主要创新如下： 1.研制了CCBII制动机成套检测设备、法维莱制动机成套检测设备、DK-2制动机成套检测设备，打破了国外制动机厂商Knorr-Bremse的技术封锁，所提出的故障诊断技术已完成湖东电力机务段500台CCBII制动机和360台法维莱制动机的快速检修工作，人工材料成本降低了50%-67%。 2.提出了兼容多机车网络的重载组合列车在线安全监控及检测技术，解决了重载组合列车从同步操控级到部件级的多级通信网络传输一致性、实时性和可靠性问题。研制出紧急制动和惩罚制动记录分析装置、制动阀切除记录分析装置。 3.提出了车地一体化实时数据联动安全保障技术，对列车运行时的在线检测数据和地面检修数据进行联动分析，实现列车状态数据的及时上传，应急指令的自动下发和迅速响应，提高列车状态的自诊断能力和重载列车检修的自动化水平。

该项目的关键技术已获批国家自然科学基金项目 2 项，江苏省科技厅社会发展项目 1 项。 1、项目简介 根据污水处理过程工艺特点、现场设备以及工厂环境，以 LabVIEW 和 PLC 相结合，通过 Profibus 总线、Internet 网络及 GSM 无线平台实现数据采集与共享的污水处理远程在线监控系统。并把 LabVIEW、Datasocket、GSM 无线通信和 WEB等技术应用到污水处理过程在线远程监控，实现了真正意义的监控管一体化，提升了水处理厂的自动化水平和故障实时处理能力。系统以西门子工控机作为上位机，PLC 系统采用西门子的 S7-300。基于LabVIEW 开发平台，通过西门子 SIMATIC.NET 建立了 OPC 服务器，使其可以连接下位机 PLC 实现实时通讯，并采用 SQL Server 作为后台数据库，实现数据采集、设备控制、实时曲线显示、历史记录、故障报警等基本监控功能，可以通过浏览器于异地实现远程实时监控。此外，系统通过全球移动通讯系统 GSM（global system of mobile communication），管理人员可在全球范围内用手机通过短信查询工业现场参数。 2、创新要点 实现污水处理过程的多总线分层递阶的分布式控制系统结构；将图像、动画和声音与 LabVIEW 软件结合，PLC 采集的设备实际运行信号转化为 3 维动画显示，实现多媒体控制的监控系统软件。把 LabVIEW、Datasocket、GSM 无线通信和 WEB 等技术应用到污水处理过程在线远程监控，实现了真正意义的监控管一体化。将先进控制技术与优化算法应用于 BOD 等参数的软测量及系统优化。 3、效益分析 该系统采用 LabVIEW 编程平台开发，完成了对水处理整个工艺流程的数据采集和设备控制任务。系统运行稳定可靠，人机交互界面友好美观，操作简便，利用 GSM 无线技术实现短信查询系统参数，通过短信和邮箱等多种手段实现故障报警，并利用互联网技术实现了随时随地的远程在线监控，实现了真正意义的监控管一体化，在推动污水处理过程自动化水平的同时，使整个污水厂人工投入减少了 2/3，提升了污水处理的效率，从而降低了单位体积污水的处理成本，给企业带来了一定的经济效益，相应的节省了生产成本的投入。项目资金需求总额约 100 万元。 4、推广情况 天津伊利乳业有限责任公司；宁夏伊利乳业有限责任公司（吴忠市）；潍坊伊利乳业有限责任公司；张北伊利乳业有限责任公司；上海达能乳业股份有限公司（奉贤区）；湖北劲牌有限公司（枫林酒厂）。 授权专利：污水处理远程在线监控系统 软著登字第 0342652 号 污水处理过程的触摸实时监控系统 软著登字第 0346531 号

本发明公开了一种基于RBF神经网络预测控制的双进双出球磨机控制系统及控制方法，控制系统包括基于RBF神经网络模型的预测控制器、控制量初始化模块以及被控对象，被控对象为双进双出球磨机模型，其输出连续被控量经离散化后生成的离散被控量和被控量当前设定值输入控制量初始化模块和预测控制器，控制量初始化模块输出控制量初始值输入给预测控制器，预测控制器输出离散控制向量经零阶保持器转换为连续控制量输出给双进双出球磨机模型。控制方法采用RBF神经网络正向模型和RBF神经网络逆向模型实现对被控对象的预测控制。本发明可以对系统进行提前控制和调节，适用于大滞后系统的控制，被控量响应快、超调量小，同时具有良好的鲁棒性。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

        我国精神疾病发病率高且增长趋势明显，是我国推进国民大健康战略所面临的巨大挑战。然而当前精神疾病临床诊断缺乏发病机制的依据，主要以临床表型为指标。多数精神疾病的发病原因与人体基因新发突变相关，这种不在父代而仅在子代发生的基因变异对精神疾病的临床诊疗极具重要性。         研发团队建立了从患者新发突变基因组学到转录组、蛋白组学的完整生物组学发病机制临床辅助诊断系统，填补了精神疾病临床诊断的组学机制评价空白，系统自动生成辅助诊断报告和用药风险分析，具有显著的临床应用价值，符合领域发展的国际行业趋势，具有巨大的市场推广潜力。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持