本成果提出了针对单幅无载波牛顿环干涉条纹的分析技术，可对球面元件进行干涉测量，获取球面曲率半径和顶点位置，也可以用于测量介质折射率和光源波长。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 成果提出了针对单幅无载波牛顿环干涉条纹的分析技术，可对球面元件进行干涉测量，获取球面曲率半径和顶点位置，也可以用于测量介质折射率和光源波长。相关技术于2013年提出，利用现代信号/数据处理方法，从一个新的角度解释了牛顿环现象的本质，直接可以通过单幅牛顿环条纹图即可提取出被测球面曲率半径、顶点位置（牛顿环环心）。相关技术在国内外均为首创，经过8年的开发和改进，在科研和教学领域各开发了一个原理样机，具有很好的精度和很低的耗时的特点。相较其它技术而言，技术手段非常简洁，无需昂贵的光学硬件（移相器、载波调制），具有更高的抗干扰和抗噪声能力，在低分辨成像和局部条纹中仍然可以获得高精度测量结果（其它同类方法失效）。可以推广到任何球面干涉测量领域，测量对象可以是任何球面元器件（眼镜、光纤连接器、天文望远镜等），也可以用于折射率和波长测量领域，是一个应用面很广的基础技术。

一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 能源消耗和气候变化是人类面临的两大问题。传统热管理系统所带来的高能耗挑战，以及由此导致的温室气体的过度排放，不断加剧全球变暖和极端天气，对世界经济造成重大影响。同时，人们在生产和作业时不可避免地需要暴露在高温暴晒的室外环境，因此，实现零能耗的户外防护成为人们迫切的需求，具有重要的科研价值和战略意义。作为一种面向人体个性化需求、实现人体局部环境加热或冷却的技术，“个人热管理”可以避免将多余的电力浪费在加热或冷却整个建筑物上，具有更高的能源效率，逐渐成为绿色环保、高科技、个性化的方案。通过衣物进行热管理是维持人体个性化热舒适需求的有效方法，有望高效率、低能耗地避免热应激对人体造成的伤害。

1. 痛点问题 日常血压计主要是基于袖带充气式的血压计，该类型的血压计在测量时需要完全阻断动脉血流，经过1分钟左右的充放气时间，获取到收缩压与舒张压的信息。该方法存在的主要问题为：阻断动脉血流会导致人体不适，不能长时间进行血压监控；血压瞬时波动可能很剧烈，比如白大褂效应；在夜间、旅途或不方便主动测量的时候，无法监测血压；测量时间较长；测量设备不便携。此外，因为该方法获取的数据是瞬时的、单点的，难以分析血压在一天24小时中的节律变化，难以在血压异常的时候进行及时预警，从而很难降低心脑血管疾病或其并发症的发病风险，难以在第一时间通知病人自己、家属或医生进行干预或治疗。 2. 解决方案 本成果实现了在手腕处，通过多种脉搏波波形及其相位差测量血压。本成果不需要阻断动脉血流，更加舒适、无扰；测量点都集中在手腕处，可以集成到智能手环、手表上，测量设备便捷；其中算法通过对5-10秒的脉搏波波形进行分析就可以输出血压值，实时性更强，可以做到连续监测血压。 本成果的技术特点使得用户可以在夜晚、旅途或不方便主动测量血压的时候，自动监测血压变化；适合观测血压的24小时节律变化，或更长时间的变化趋势；通过提供更多数据，为疾病预防、诊断、治疗、用药提供更全面的参考信息，进而推动临床医学和日常连续血压监护的发展。

生物能源是太阳能在生物体内以化学能储存的能量形式,是最安全洁净，持续可再生的重要能源，也是解决可替代交通运输燃料的最有效手段。生物航空煤油是利用非食用植物油（麻风树油，微藻油等）为原料，进行加氢，去氧，裂解异构化等改性处理后获得生物航空煤油。生物航空润滑油，利用蓖麻油为原料，通过酯化反应获得耐高温多元醇酯，替代石油基的润滑油，同时也是新一代耐高温新型航空润滑油的重要保障。

用可再生植物油为主要原料，制备多元醇。用常规聚氨酯生产工艺和装置制备聚氨酯硬质泡沫材料。  以植物油为原料，采用一步法衍生得到多元醇，可再生生物基原料含量80％以上（重量），多元醇羟值400～450，酸值≤2.0。进一步与多聚异氰酸酯（PAPI）反应，制备聚氨酯硬质泡沫材料（PURF）。所得PURF材料性能达到或优于通用聚酯多元醇制备的相应材料（材料性能对比见下表）。工艺路线：1. 植物油    多元醇（催化剂，一步反应）2. 多元醇    聚氨酯硬泡材料（PAPI，催化剂、助剂、发泡剂，模具）应用范围：硬质聚氨酯泡沫材料所需生产条件：主要原材料（植物油，PAPI，聚氨酯助剂）；       设备及投资（机械搅拌反应釜（200℃，真空10 mmHg）环保情况：零排放

 一、成果简介 南瓜籽油和南瓜籽蛋白的开发技术一直是制约南瓜籽工业化开发的难题，南瓜籽中优质蛋白质约占30-56%， 其中谷氨酸(Glu)、精氨酸(Arg)、甘氨酸(Gly)和天门冬氨酸(Asp)是最丰富的氨基酸，同时南瓜籽中还含有大量的天然油脂（约占干重的35-64.4%），棕榈酸、油酸、亚油酸等多不饱和脂肪酸占总脂肪酸的 98%，同时南瓜 籽中还富含维生素E、

目前，国内大部分油田已进入了中、高含水期的开采阶段，许多油井由原来的自喷式油井转为机械采油井，甚至有些油井一开始产油时就为机采井。因此，针对有杆泵抽油系统展开相关研究具有十分突出的意义。 对于以胜利油田为代表的中石化部分油田来说，稠油所占比例较高，且开发过程中常采用聚合物驱等提高采收率手段，导致井下流体条件复杂，井液粘度通常较高，对有杆抽油系统优化设计和参数调整提出了新的挑战。 针对此问题，常州大学创造性的针对高粘液体条件下的有杆抽油系统优化设计和参数调整技术展开研究，

缬草油具有改善睡眠和镇静，保护肝脏，阻断并杀灭艾滋病病毒及中医安神、理气、活血、止痛功等效，围绕缬草油的高效提炼，对缬草植物油的高纯提取技术关键环节进行深入研究.攻克缬草提取技术瓶颈，在现有蒸馏法提取缬草精油技术研究和生产基础上，改革与创新生产工艺，在不影响缬草油的功效下取得率0.65%的基础上提高到0.85%，大幅提高缬草资源的利用率，提高提高得油率和产品品质。

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。

项目成果/简介:动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion An