项目简介： 快速应急救援关键：第一时间获得灾区的实时信息。利用现有移 动互联网技术，系统可在灾后获得授权情况下迅速激活客户端获取其 位置信息，并将信息上传至后台服务器。根据人员分布配合 GIS 地理 信息系统统筹调度，做出合理救援策略。 该系统可以有效弥补应急救援系统的不足，为消防、公安、地震、 水利等部门提供广泛的地震、洪灾应急救援支持、日常紧急求助、失 踪人员定位等服务。该系统可以满足目前社会和市场上对应急救援系 统的强烈需求，应用前景十分广阔。该项目是一项极具应用前景和良 好的产业化前景的研究课题，将会产生明显的经济效益和社会效益。

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

成果简介：随着智能手机、移动通信技术、多媒体技术的不断发展，近年来 涌现出了米聊、TalkBox、微信等语音及时通信工具。语音及时通信工具通 过移动互联网免费传递语音短信的方式，方便了信息输入的同时节约了电话 资费，已经提出就迅速流行起来。可以预见，随着语音及时通信技术和应用 模式的不断成熟，语音及时通信将成为智能手机上的一种主流通信模式。使 用语音信息隐藏技术将保密信息隐藏于语音短信，具有隐蔽性、便利性和安全性等优点。本系统实现具有不可感知性、鲁

团队联合中美研究成员，应用三维激光成像技术，研发了具有世界先进水平的三维激光道路路面智能检测车，可在最高采集时速100km/h的情况下，对约4m宽的路面范围实现毫米级三维扫描。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 团队联合中美研究成员，应用三维激光成像技术，研发了具有世界先进水平的三维激光道路路面智能检测车，可在最高采集时速100km/h的情况下，对约4m宽的路面范围实现毫米级三维扫描。同时，创新应用先进的深度学习技术，开发了路面病害及路面特殊构造物智能识别算法，可精准识别路面裂缝、坑槽、灌缝、修补、错台、标线、伸缩缝、板缝、伸缩缝、井盖等多种路面病害及路直特殊构造物。相关研究成果在中国、美国、巴西、南非、日本、印度等多个国家的道路检测工程实践中已得到大量应用。

苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。系统可以处理多种非结构化数据，比如说明书、技术标准、车间工单等纸质文档或电子文档。把图像识别技术(OCR)和自然语言理解技术(NLP)相结合，从表单图像中抽取关键要素信息。在此基础上，我们搭建了包括知识图谱问答 (KBQA)、常见问题检索 (FAQ)、对话 (Chatbot)在内的智能问答及对话系统、以及面向大数据的文档信息抽取系统。能够对给定的自然语言问题通过查询、推理提供精准满意的答案，和面向大规模文档提供信息抽取和舆情分析等服务。目前已经向多家公司提供各项相关服务。

该项目以稻米食品及其生产过程为对象，研究从源头到消费产业链全过程的食品质量安全信息的采集、信息分析，研究区块链存储方式和传统数据库存储方式的融合，建立具有分布式多源信息融合能力、数据安全性可靠性高、智能合约管理性能的区块链大数据库。集成区块链及多源信息融合技术，无线传感器网络和数据库等技术，开发了稻米食品安全产业链信息系统，实现了稻米食品生产过程安全管理及溯源等功能。该系统的管理模式、追责适用指标、数据安全指标、兼容性指标、智能化管理和云平台形成了互联网+企业管理的模式，项目成果的应用不仅能带来食品安全控制的好处，还可以扩展到多种业务功能，如供应链管理，市场差异化的改进，提高了企业生产管理效率，降低了管理人员成本，提升了企业的竞争优势。因此该系统具有广阔的推广应用前景。 市场预期：为企业生产管理和市场开拓提供了方便快捷的工具和可靠的数据支撑，提高了企业的生产管理效率，提升了企业的竞争优势。 转化条件:稻米食品全产业链信息系统 成果完成时间：2017 年

       计算全息与信息安全综合实验系统是用光电传感器件（如CCD或CMOS）代替干板记录全息图，然后将全息图存入计算机。全息图可以通过用计算机模拟来实现被测物体的数字再现和处理。也可以利用空间光调制器（SLM）实现光学再现。数字全息与传统光学全息相比具有制作成本低、成像速度快、记录和再现灵活等优点。近年来，随着计算机特别是高分辨率CCD的发展，数字全息技术及其应用受到越来越多的关注，其应用范围已涉及形貌测量、变形测量、粒子场测试、数字全息显微、防伪、三维图像识别、医学诊断等许多领域。        TP-XOS1 计算全息与信息安全综合实验系统使用高精度CMOS相机和空间光调制器（SLM）进行采集和再现，降低了对环境（暗室、防震）的要求，免去了冲洗的不安全隐患，可以对数据进行二次开发，如滤波、存储、传输、加密安全等，拓展了全息的应用领域。 主要实验内容： 数字记录数字再现实验 光学记录数字再现实验 数字记录光学再现实验 光学记录光学再现实验 信息安全光学加密原理实验    

本系统针对络筒机车间的特点，提供一个运行在局域网的数字通信网络软硬件系统，将各分散的络筒机设备有机结合在一起，并从络筒机生产过程与全车间等不同层面进行实时的数据采集、统计、处理分析、故障检测与状态估计及预测。系统功能： 对络筒机进行实时故障检测；采集络筒机的生产数据：纱织、批号、长度、班产量速度等；质量监控：清纱器切除次数、机械效率＼锭、最低效率；提供报表自动生成系统，显示供纱管情况：供应管数、失误数；结合外部市场和本地运行状态实现动态成本监控；根据生产情况进行资源状态计量管理；络筒机的性能分析。将实际制造过程测定的结果与过去的历史记录和企业制定的目标以及客户要求进行比较。

得到三个重要结果：（1）在在线社交网络中，个体的传播力可以被精确地定义为最大连通渗流集团的大小与个体在该连通集团的概率的乘积。这里第一次给出了社交网络中个体传播力的简洁数学方程。（2）任何个体的影响力都可以在特征关联长度内，仅仅通过局部的网络结构信息来精确衡量，其误差会随该长度成指数衰减。这种现象与物理相变中临界行为之间有着深刻的理论关联。（3）基于上述发现，设计了一个优化算法来选择最具有影响力的个体。该算法不需要知道网络结构的全局信息，从而其计算时间复杂度与网络规模无关为一常数。在顶点数量以亿为单位的网络上，该算法时间复杂度比以往最快的贪心算法快上千万倍，且可以获得质量极高的优化解。