为了解决目前人们驾车、乘车遭遇紧急状况时对车辆相关应急逃生措施不满意的问题，课题组特提出一种能满足车辆应急逃生窗在应急逃生时操作程序严谨、开启方便快捷、使用安全可靠等要求的车辆应急逃生窗用“三防”装置，以弥补目前的不足。本发明提供一种适用于人们驾车或乘车遭遇紧急状况须应急逃生时使用的方便快捷、安全可靠的车辆应急逃生窗用“三防”装置，也可用于家庭，防止儿童开窗。

成果简介：带液体粘性传动的四轮驱动车辆，是当前车辆传动发展的一种新潮流。传统的四轮驱动车辆主要存在以下四个问题：急转弯制动现象、前后轮互相干涉、传动效率低、传动系的振动和噪声大。粘性联轴器则不会产生轴间和轮间的转速干涉，消除了轴间的功率循环现象。同时，由于其本身的特点，也衰减了传动系统中的很大一部分振动和噪声。当然，由于存在转速差的原因，会有功率损失。但是，综合所有因素，装备液粘联轴器的车辆仍比不装备液粘联轴器的四轮驱动车辆传动效率高，燃油经济性好。所研制的液粘联轴器传递功率100kW,50rpm

一种基于双目的车辆视频测速方法，包括以下步骤：步骤1、并对采集到的灰度值图像进行滤波处理，得到锐化后的灰度图像；步骤2、对灰度图像提取图像的边缘信息；步骤3、对边缘图像进行凹型模板滤波处理得到处理过的边缘系数图像；步骤4、再对边缘系数图像做差分处理将图像中灰度变化大的点突出来；步骤5、经过上面突出的点并非边缘点，将图像按初始设定的阈值进行二值化处理，达到边缘的精确定位；步骤6、利用边缘检测对原始图像进行更新，然后将更新的图像做二值化处理；步骤7、二值化后提取图像做数学形态学的优化。步骤8、采用占空比来对机动车进行分割识别，对运动车辆的跟踪；步骤9、双目校正车速。

成果概况 面对世界能源短缺，燃油价格不断上涨的形势，国内许多媒体多次报导了一些不法供油 商为谋取暴利而不择手段的在加油机上做手脚欺骗消费者。为了避免和减少不法供油商因加 油量不足给消费者大造成的损失，我们研制了便携式机动车辆燃油复量仪。专门用于机动车 驾驶员复核机动车辆加油量使用。该产品采用单片机控制、涡轮传感器测量、LCD 显示，计 量准确、可靠度高，采用防暴安全设计，体积小、重量轻，操作简单、使用方便。可以即时 显示加油机的实际给油量，便于驾驶员做同步比较避免吃亏上当挽回损失。 该产品经国家技术监督局、中国技术研究院检测认定，属国内首创的新型计量产品。 主要特点 便携、安全、准确。 技术参数 计量范围：0～999.9 升； 计量精度：±0.3 %； 显示方式：LCD 数字显示； 显示内容：①加油量 ②日期、时间； 数据存贮：最近 50 次测量数据； 电 源：五号电池（或七号电池）； 体 积：280×63×63 3 mm 重 量：0.38 kg 市场前景 该项目成果产品的制造成本低（100～120 元），预计市场售价为 180～240 元。按年销 售 5～8 万台估计，可年创利税 500～800 万元。

应用范围 排污口门：高速动车组排污口门 注水口门：高速动车组注水口门 特点 排污口门： 采用内开塞拉的方式，门板不会因失效而脱落到车体之外，安全性高； 无需借助任何工具即可轻松开关门，操作简便； 关门后门板与车体裙板的外表面平齐，风阻系数小； 直线导致及免维护直线轴承，无需润滑，防冻性能好。 注水口门： 滑动式向内摆动塞拉下移式的结构，门板不会因失效而脱落到车体之外，安全性高； 无需借助任何工具即可轻松开关门，操作简便； 关门后门板与车体裙板的外表面平齐，风阻系数小； 压紧装置，减小震动噪音； 滑道式运动，无需润滑，防冻性能好。

通过机器学习方法对个人的各种属性，如身份、年龄、姿态、表情、颜值、行为等进行自动识别和分析，广泛应用于人机交互、推荐系统、智能监控、安全控制等诸多领域。包括3D手势姿态识别、基于静态图像的人体行为识别等技术。

人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现，市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。

儿童智能颜色识别和彩绘钢笔，其上壳体的顶端嵌设具有处理器的控制电路板，控制电路板的上端面设有颜色传感器，控制电路板的下端面设有RGB?LED，所述壳体内固定有三个微型减速电机，三个微型减速电机的输出轴分别与一旋转活塞上墨器的活塞杆连接，下壳体的下端固接钢笔笔头，钢笔笔头内插装有钢笔笔舌，钢笔笔舌的下端嵌装有钢笔笔尖，三个旋转活塞上墨器内装载的墨水分别为红、黄、蓝三色，处理器将从物体表面获取的RGB值匹配为相应分量比例的红、黄、蓝分量，并使微型减速电机按照各自对应颜色的分量比例旋转对应比例的小段时间，于是钢笔笔尖书写出对应分量比例的三色墨水混合而成的颜色。优点；可任意拾取颜色并自动以该颜色绘画。

一种面部表情识别装置，包括架体，所述架体由框架和外壳组成，所述框架中间形成空腔，所述外壳为中空柱形体，内部形成通道，外壳一端与框架中的空腔连通，另一端为封闭端，通道内靠近所述封闭端安装第一电机，第一电机通过丝杆与第二电机末端连接，第一电机带动第二电机沿通道轴线方向运动，第二电机通过转轴与镜头模块连接，第二电机带动镜头模块转动，镜头模块上沿中心对称设置一对镜头。通过在外壳通道内设置第一电机、第二电机，实现了镜头模块在轴线方向上的移动和转动，从而从多角度对面部图像数据进行采集，使得采集到的数据更为精准，

01. 成果简介 随着移动计算、传感器网络和科学观测设备等新技术在经济社会各领域的广泛应用，特别是监控、遥感、定位等技术的崛起，人们获得了海量的时空数据。时空数据分布于连续空间，并且随着时间动态变化，具有十分复杂的模式规律。例如，卫星遥感数据和雷达回波数据是广泛应用于气象观测和军事侦察的时空数据，在连续的卫星扫描或雷达观测过程中，形成时间轴上的一系列遥感图像或回波影像，反映三维地理空间中某种观测物理量的变化规律。视频监控、医学影像、气象预报、环境监测等很多应用领域都涉及时空数据预测和识别任务，在问题求解过程中需要同时考察时间和空间两方面因素，存在时间上的非平稳性和空间上的高维相关性两大技术难题。 本成果创新大数据深度学习技术，从复杂、海量、高维、非平稳的时空数据中识别重要的时空模式，挖掘在时间和空间上的变化规律，并对未来的时空演变趋势进行预测，形成了时空数据预测和识别的深度学习技术（如图1所示）。具体包括：·        提出卷积结构与循环结构深度融合的统一建模方法，学习高维度、非线性时空特征表示，挖掘空间关联结构与时间动态信息；·        提出时空记忆单元和回忆机制，对时空非线性、非平稳性变化进行预测学习；·        提出时空数据的迁移学习技术，降低时空分布差异，实现知识的跨时空迁移。 该技术尤其擅长捕捉高维度、非平稳时空数据的非线性变化规律，例如多物体对象在空间和时间上的“产生、消亡、运动、形变“等复杂时空数据场景。与同类技术相比，运行时间短，预测和识别精度高，在国际上处于整体先进、部分领先的水平。  图1. 用于时空数据预测和识别的循环神经网络架构及其时空记忆单元图2. 本成果技术（时空数据预测与识别）在北京交通流量预测任务上的效果02. 应用前景 该技术成熟度高，部分成果已经以线上系统的形态成功应用于中国气象部门强对流天气预报业务中，与国内现有极端天气预报业务系统相比，该技术将雷达回波外推预报准确率平均提高了45%，其中高强度雷达回波外推预报准确率提高了353%，处于国际先进水平。气象灾害中70%以上是由雷暴大风、下击暴流等强对流天气导致，致死人数占自然灾害死亡人数的93%，因此该技术在避免人员伤亡、实现财产保全、减少农业损失方面产生显著的社会经济效益。同时，该技术还可广泛应用于时空数据的预测和识别场景，在关系国计民生的气象、环保、交通等领域可以发挥重要作用，应用前景广阔。例如，采用该技术可实现未来交通流量时空分布的精准预测（如图2）。该项成果还入选了2018年首届数字中国建设峰会，为杭州G20峰会、厦门金砖会晤、中国国际进口博览会等提供了精准预报支持，获得2018年教育部技术发明一等奖和2018年中国气象学会科技进步奖一等奖。03. 知识产权 本项成果已获得发明专利授权6项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究大数据管理与分析技术，包括分布式数据存储与查询、深度学习与迁移学习、业务过程挖掘、数据质量治理等方向。团队负责人为王建民教授、软件学院院长，机器学习小组组长为龙明盛副教授。团队在本领域发表国际学术论文100余篇，申请专利100余项，授权专利60余项。相关成果获2018年教育部技术发明一等奖、2018年中国气象学会科技进步一等奖、2014年国家科技进步二等奖、2013年中国电子学会科技进步一等奖、2012年教育部科技进步一等奖等奖励。05. 合作方式 技术许可 / 软件服务。