移动互联网将移动通信和互联网二者结合起来，成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的产业发展方向。最新数据统计，中国移动互联网用户已达到 4.64 亿。各大应 用市场如 Google Play 有百万种应用，国内机锋市场、天翼等平台也具有大量的安卓应用。 这些应用在给人们带来巨大便利的同时，也带来巨大的信息安全隐患和风险。据统计，超过 九成的应用软件涉嫌窃取用户隐私、恶意扣费、恶意推广、恶意捆绑植入病毒/木马等恶意 行为。这些恶意行为不仅给用户带来经济损失，甚至涉及人身安全问题。因此迫切需要快速、 准确地自动化检测如此庞大的应用程序的恶意行为。传统手机杀毒软件基于 PC 时代检测特征序列的方式识别恶意软件/恶意行为，虽然这种 方式高效、易于同步检测，但是存在只能查杀已知威胁、反馈周期长、易于绕过等诸多问题。 为了解决上述问题，我们设计并实现一个 Android 应用恶意行为自动化检测系统。本系统提 供一个基于行为查杀的完整解决方案，可服务于第三方管控部门、高级大型企业(如电信运 营商)、Android 工程师与普通用户等三大类用户。本系统结合静态分析、动态追踪、网络 流量定位三种方法实现“数据流、控制流、网络流”三流融合分析技术，可提供自动化应用 软件爬取、自动化检测分析、自动化特征库更新、自动化恶意行为挖掘、恶意攻击训练、证 据留存等多项服务，达到爬取自动化、处理高效化、分析智能化、信息安全化的设计目标。 本系统主要的特点如下: 全平台部署更实用:跨平台语言设计，多重角度防护，可部署于 Windows XP/WIN7/WIN8 以及 Linux 主流版本。 自学习、更新更方便: 应用图论分析技术、自动化行为特征挖掘等技术，挖掘具有通用性的恶意行为链，无需频繁升级模型库。 智能网络爬虫更高效:针对第三方监控需求，本系统提供自动化网络爬取功能，可实现最优监控部署、最优更 新策略。 “3x3”立体更高维:“静态分析、动态追踪、网络流量三维度”，“数据流、控制流、网流”三层面，智能立 体分析模式，无懈可击的安全检测。 11类41种恶意行为检测更全面:可有效对隐私窃取、系统破坏、信息破坏等 41 种恶意行为进行检测，分类图如下图所示。 层级分析更迅速:系统依据层级分析结构，快速定位，快速甄别，快速分析。 “三流融合”更细致:本系统结合底层 API HOOK、动态污染分析、静态行为链识别、网络流量检测等方式，可分析恶意软件的函数调用关系、数据传播定位、恶意行为网络数据包。  恶意特征自动统计挖掘更可靠: 特征自动挖掘更节省人力与计算资源，标准处理流程无死角分析。  恶意攻击模拟更实战: 对官方发布系统与软件攻击模拟，自动化挖掘存在漏洞和风险。 分析数据更可观:行为统计、时间轴建模、应用权限分析、敏感函数展示、敏感数据分析、行为记录、运 行截图等多项数据展示，并支持数据导出功能。 测试项目更全面:课题组具有大量软件自动化测试经验，可支持适配测试、功能测试、可靠性测试、安全 性测试、环境测试、安全测试需求。性能参数: 准确性高，超过 97%的正确识别率; 完成一次普通测试任务不足30分钟，测量时间短，重现性好。

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 涂然 计算机科学学院/计算机科学与技术 2018/2022 201831061321 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 张全 计算机科学学院 讲师 计算机视觉、并行计算 四、项目简介 本项目开发的产品主要是针对加油站的一些风险行为进行视频监控监测，监控检测部分包括吸烟、打电话操作等危险行为，当检测到风险行为发生的时候，通过互联网的高效传输，会通过语音报警的形式进行提醒，这样可以有效的避免加油站灾难事故的发生，进一步降低加油站可能的安全隐患，能够更加保证加油站工作人员和附近居民的生命和财产安全。 本项目首先在加油站合理的布置多个监控摄像头，确保能够无死角的监控加油站的完整环境，然后结合计算机视觉和深度学习中的目标检测和目标跟踪算法，对需要监控的的风险行为进行识别，然后利用训练好的识别模型运行在监控设备里面，通过监控摄像头能够对加油站的危险行为进行及时预警，实现有效降低加油站事故发生的概率。本产品将深度学习和实际工程应用相结合，经过实际测试，取得效果非常显著，得到加油站工作人员的认可。

成果与项目的背景及主要用途：智能交通在国民经济可持续发展中的作用已 不言而喻。在车辆牌照中嵌入射频识别卡（Radio Frequency Identification，RFID）， 结合由所有路口和主要路段地下铺设的读卡器、手持终端、监控中心构成车辆交 通监控系统，可以实现一个城市（地区）的完整、严密的交通管理，大幅度提高 道路交通的效率，并具有以下有突出的效果：（1）统计该路口的交通流量及其时间、车型分布，为正确引导和调度车辆 行驶、道路改造提供依据。 （2）追踪被盗车辆和特定车辆。 （3）跟踪肇事逃逸车辆。 （4）跟踪报废车辆和逃避规费的车辆。 （5）跟踪套牌、伪造（RFID）车牌车辆。 （6）配合车辆传感器、摄像头和专用 PDA，可以准确甄别无合法 RFID 车牌 的车辆。 （7）对在路口的车辆交通违章可以实现自动判断、自动记录和自动通知相 关人员等功能。 （8）统计车辆运行的种类、时刻与时间等，为社会发展提供宝贵的基本数 据。 （9）为各种智能交通子系统提供基础条件。如在此系统的基础上可以建立： （一）城市道路交通控制与管理系统及其子系统：(a)静态交通管理及停车诱 导系统；(b)城市道路停车收费管理系统；(c)公共交通自动监控及通信调度系统； (d)城市交通一卡通智能支付、结算系统。 （二）城市交通综合管理系统 （三）城市对外交通综合管理系统及其子系统：(a)不停车收费系统；(b)出 入口交通信息采集系统。 技术原理与工艺流程简介：系统构成如图所示。技术水平及专利与获奖情况：该机采用了当今最先进的 RFID(射频识别卡)、 微处理器技术和网络技术。已申请国家发明专利：基于射频识别的车辆交通监控天津大学科技成果选编 89 系统（专利申请号：200510013229.X）。并正在申请国际专利。 应用前景分析及效益预测：基于 RFID 的车辆交通管理系统具有原始创新性， 该系统可望解决车辆交通中多数的管理问题，而且易于实施和低成本，具有重大 的社会效益和经济效益。 应用领域： 车辆交通管理。 技术转化条件（包括：原料、设备、厂房面积的要求及投资规模）：生产不 需特殊条件，但投资需要千万元以上。 合作方式及条件：专利许可（费用＝实施地车辆总数×5 元×年数）。 8 无源 RFID 定位系统 9 海洋物联网技术

网络音乐以其使用率一直位居中国互联网应用前三甲的宝座，音乐已经成为用户通过搜索引擎搜索的前三大类内容之一，用户比例高达41.6%，大部分综合搜索引擎都已经提供针对音乐的垂直搜索功能。互联网上日益庞大的用户规模以及海量的数字音乐要求高效的音乐检索手段和令用户满意的检索体验。 本系统采用多模态情感回归的方法，实现音乐情感的自动标注，并通过音乐情感词作为中间桥梁，实现音乐情感维度信息到情感类别的映射，间接实现了音乐情感的分类。因此本系统能够同时满足对音乐情感维度信息和类别信息自动标注的需求。

研发阶段/n技术简介：针对目前竹制品、竹地板生产厂家主要是依靠肉眼人工进行竹片颜色分级，劳动强度大，分级效率低的状况，开发了一种基于机器视觉技术的竹片色差自动识别系统，采集竹片图像，送至计算机中进行处理，并将处理结果按照竹片分类标准做即时判别，最后把判别信息传送到控制系统，控制分选装置动作，将竹片推入到相应的收集料箱，从而实现竹片色差的自动识别。特点：本系统识别速度快，每根竹片检测时间小于300ms，准确率高，原色竹片平均识别准确率＞95%，炭化竹片平均识别准确率＞90%，可以根据用户需要设置所需识

本实用新型公开了一种无线定位识别防丢系统，它包括语音报警单元、佩戴防丢单元和手机，语音报警单元包括蓝牙模块一、控制器一和语音报警器，佩戴防丢单元包括蓝牙模块二、控制器二、摄像头模块、北斗定位模块和GSM模块；控制器二与蓝牙模块二连接，蓝牙模块二与蓝牙模块一或者手机蓝牙进行配对连接，摄像头模块的输出端和北斗定位模块的输出端分别与控制器二连接，控制器二的数据输出端与GSM模块连接，GSM模块的输出端与手机连接；所述的蓝牙模块一的输出端与控制器一连接，控制器一的输出端与语音报警器连接。

项目背景：近年来，我国自动售货机蓬勃发展的最佳时 期已经到来，从零售行业的视角来看，随着线上流量红利的 衰退，线下流量的价值越来越突出，但线下门店业态也面临 着高昂的人力成本和租金成本压力。而智能化升级引入自动 售货机，通过网络实现移动支付功能以及货物管理功能，使 得自动售货机运营效率得以提升，业务模式上也有了无限的 想象空间。随着移动支付的兴起，国内自动售货机市场近几 年可谓遍地开花，发展迅猛。近些年自动售货机行业一直朝 着低成本、多功能、更便利、售货广的方向发现。所以一款 造价低、性能稳定，运营简单，购物便利，售卖商品范围广 阔的机器越来越受到运营商的青睐。目前智能视觉柜采用静 态识别系统将非常好的满足上述条件，将来的发展潜力巨 大。目前消费者扫码后开门，取走商品后，关门，通过录制 取走商品的视频进行解析消费者取走的什么商品，从后进行 自动结算流程。核心技术是视觉识别，能通过人工智能 AI 进行识别商品类别及数量。 所需技术需求简要描述：扫码开门，采集视频或图片， 关门后通过算法自动识别消费者购买的商品明细，目前算法 准确度只有 90%，尚需突破。希望能基于视频、图像等媒体 资源，针对工厂质检、智能识别商品明细、智能补货统计等 场景，提供整体 AI 算法解决方案，全面提升智能售货机开 门取货自动识别商品的准确率达到 100%，带来更便捷的购物体验。  对技术提供方的要求:1.具有成功的自动化控制实施案 例，承担过国家重点研发计划项目。2.熟悉产品结构设计， 熟悉产品信息化、自动化设计。3.具有工学博士学位或高级 工程师职称，技术方案成熟可靠稳定有创新思维，不涉及知 识产权侵犯。 

已有样品/n采用自主研发的人脸识别技术，识别率达到国际先进水平。已经在 多个案例中使用。 该项目广泛应用于平安城市、智慧城市、智能安防、门禁、司法鉴 定、公安侦查方面，具有较好的市场前景。