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冷鲜鸡质量安全控制关键技术集成与示范
项目对影响冷鲜鸡质量安全的微生物和生物毒素污染、兽药残留等风险因子，以高通量灵敏检测、全程信息化溯源、标准化控制为抓手，进行了系统设计、研究和集成创新。
主要包括：
1.研发了饲料和冷鲜鸡产品中生物毒素、兽药残留等风险因子高通量快速灵敏的筛查技术。
2.创建了强酸性电解水的新型冷鲜鸡屠宰加工工艺以及冷鲜鸡全过程微生物控制技术体系。
3.开发了基于区块链技术的冷鲜鸡产品信息多平台溯源系统。浙江省技术交易中心组织本领域相关专家对项目进行鉴定，鉴定专家组一致认为，该项目成果已达到国内领先，国际先进水平。
成果应用覆盖浙江省 80%以上冷鲜鸡产量，不仅有效地解决了饲养过程及冷鲜鸡质量安全控制的技术难题，也有效解决了冷鲜鸡微生物污染控制难、保鲜期短的问题。显著提升了我省冷鲜鸡的质量安全水平和消费信心，助推了冷鲜鸡生产企业进行转型升级，对产业的可持续发展具有十分重要的意义。经济、社会和生态效益显著。
浙江大学
2021-05-10
隧道爆破振动与冲击波破坏安全技术研究
针对爆破振动波、冲击波对周边环境和建筑物影响，本团队组织开展技术攻关，主要成果包括：
1.首次基于现场试验，验证了多次钻爆冲击波作用下，单层钢化玻璃的疲劳破坏现象；制定临建建筑物多次爆破冲击波破坏效应的控制标准。
2.总结与围岩等级相匹配的量产常用炸药类型、水封爆破技术；建立了炸药、岩石不同匹配值与爆破块度之关系：对强度大于30MPa的III级及以上硬质围岩，应采用2号岩石乳化炸药；对强度介于5-30MPa的IV级软岩，应采用二级煤矿许用炸药。对强度小于5MPa的V围岩，应采用三级煤矿许用炸药，最优阻抗匹配系数为2.53-3.30。另据试验结果知，为满足隧道施工中装运碴土要求，炸药岩石阻抗匹配并非在匹配系数为1.0时最优，而在1.98-3.30之间，且围岩强度越低，其对应最优阻抗匹配值越大。发现在药量相同的情况下，水封爆破的振速小于常规爆破振速的非惯性推测现象，水封爆破有明显的减振作用。初步分析认为，一是水封不同于水介质爆破；二是“水袋+炮泥”的可靠堵塞比常规堵塞和不堵塞工况，使爆破振动的各向分布均匀化所致。隧道水封爆破相比常规爆破工艺，具有降低炸药单耗，提高能量利用率，提高循环进尺，降低振速，减小粉尘浓度等优势，具有良好的技术经济和社会效应。
图1 测点布置示意图
图2 玻璃前后冲击波超压峰值变化曲线
图3 爆破冲击波反复作用下钢化玻璃现场发生破裂
中南大学
2023-03-09
数据库数据分析与深层信息挖掘技术
采用人工智能技术对数据库进行数据分析与深层信息挖掘的计算机软件系统（RoboMiner），主要用于对数据库中的进行数据分析，从中提取隐含的深层信息，为企事业建立新的业务模型和为决策提供支持。数据库数据分析与深层信息挖掘技术也是海量信息处理的基本工具，其应用场合极为广泛，前提是数据的积累。我们可根据用户的业务要求及其数据库的数据特点来为用户开发专用的软件系统。技术水平及指标 ·具备数据挖掘的基本功能：数据予处理，挖掘、结果表达与管理。
南开大学
2021-04-14
基于智能环境感知的车辆安全辅助驾驶系统
该项目主要应用于车辆安全辅助驾驶领域，可以在车辆有危险趋势时及时向驾驶员提供警告信息，减少或避免可能发生的交通事故，也可以应用于车辆的辅助驾驶和智能自动导航领域。该项目利用灰度图像中道路边缘处存在的灰度特征、梯度特征作为识别道路的特征，运用群智能算法实现对道路边界的快速识别，最终得到车辆行驶道路信息。根据道路识别结果，利用前方车辆在图像中底部边缘存在灰度特征、方差特征和梯度特征，运用鱼群算法实现对前方多车的快速识别。项目采用转向动力学连续模型，车辆前轮转角和道路曲率作为系统输入，根据系统的采样频率将连续模型离散化，运用Kalman滤波理论设计状态观察器，实时观测前方车辆侧向速度和横摆角速度，从而获得车辆运动轨迹，为安全辅助驾驶系统提供准确信息。
该项目对车辆安全辅助驾驶系统提供信息的频率在5Hz之内。在复杂情况下通过使用本项目研究的系统进行车道识别，其准确率大于95%。该项技术于2009年初成功应用于新疆冰雪灾害防护系统的养护车辆智能辅助驾驶系统中，该系统由北京中交国通智能交通系统技术有限公司负责建设，采用该技术大大提高了复杂冰雪环境下道路识别和前方车辆识别的可靠性和实时性，同时增强了在不同光照等复杂环境下的适应性。该技术应用后，有利于避免和减少道路交通事故发生的可能性，保障车辆行驶安全，取得了良好的社会效益。
燕山大学
2021-05-04
BinGo内嵌式服务器安全系统
Ø BinGo内嵌式服务器安全防护系统面向网络服务器，旨在帮助服务器管理员以更有效的方式实现安全防护。系统普适于Windows、Linux两大主流服务器，无缝内嵌于服务器架设软件之中，以简单便捷的操作，精确智能的分析，行之有效的方式实现对服务器全方位、系统化的安全防护，创造性地提出了恶意攻击的主动分析检测技术，通过SQL语句的树形结构比对，DDOS攻击的智能辨识等独具特色的手段完成对攻击行为的精确定位和高效处理，利用对用户行为的智能分析，从原理上、根本上杜绝了恶意攻击的可能性。本项目由学生
北京理工大学
2021-01-12
BinGo内嵌式服务器安全系统*
成果完成年份：2010年7月 成果简介：BinGo内嵌式服务器安全防护系统面向网络服务器，旨在帮助服务器管理员以更有效的方式实现安全防护。系统普适于Windows、Linux两大主流服务器，无缝内嵌于服务器架设软件之中，以简单便捷的操作，精确智能的分析，行之有效的方式实现对服务器全方位、系统化的安全防护，创造性地提出了恶意攻击的主动分析检测技术，通过SQL语句的树形结构比对，DDOS攻击的智能辨识等独具特色的手段完成对攻击行为的精确定位和高效处理，利用对用户行为的智能分析，从原理上
北京理工大学
2021-04-14
3S实验室智能安全管理系统
1. 痛点问题
科创产业在国家创新战略体系中举足轻重，各类高校、研究院所、科创园区、高新产业园区的相关企业实验室呈现爆发式增长。作为科技创新的重要载体，实验室的建设与管理水平，是实现我国创新战略目标的重要基石。尽管研发实验室相较工业企业危险源体量小，但是危险源种类复杂（不仅限于危化品、放射性物质、病原微生物、特种设备等），探索性强，实验内容变更频繁，缺乏有效监管，导致我国的研发实验室存在系统性风险，实验室事故屡见不鲜，且存在群死群伤的可能性。典型问题主要有以下几个方面：
“缺标准”，我国安全生产管理体制具有“企业负责，行业管理，国家监察，群众监督”的特点。各行业安全风险评估的实践做法各不相同，但都不能适应研发实验室的安全管理需求，导致研发实验室领域缺少有针对性的、统一的实验室安全管理标准、规范和工具。
“关注弱”，实验室安全风险特点与生产现场安全风险特点存在较大差异，在国家和行业将安全监管的重点聚焦于企业的安全生产情况下，实验室安全运行及管理长期游离于重点监管领域外，实验室内危化品存量、实验内容等底数不明，政府监管缺位；相当比例的实验室从设计建设初期即缺少评估与监管，导致其“先天”存在安全隐患。
“难度大”，以高校、科研院所、高新产业园区和科技园区为代表的实验室是我国科技进步的支撑力量，跨学科研究与交叉学科技术的探索存在较大不确定性，风险复杂多变。如何在鼓励创新的机制下通过科学合理的手段进行监管，破解初创研发型小微企业监管困局，预防事故发生越来越成为政府部门的难题和挑战。
2. 解决方案
通过借鉴国际知名企业的安全管理实践和国内外高校的实验室安全管理经验，团队在十余年科研实验室安全管理经验的基础上，引入物联网技术和信息技术手段，开发了一套软硬件结合的实验室智能安全管理系统，具有状态检视、安全培训、实验室准入、安全检查和事故调查和资产管理及统计等功能。以技术手段促进管理，以人为本，以过程管理为抓手，把安全事故的事后处理转变为安全隐患的事前预警，极大地提高了实验室安全管理的效率和能力。
清华大学
2022-04-11
高速移动场景下列车轨道安全自主感知系统
本项目搭建一套基于深度学习技术的列车轨道安全自主感知系统，利用摄像头，激光雷达毫米波雷达等多传感器，通过多传感器融合和物体检测技术，对轨道安全进行监测感知。通过视觉目标检测，实现激光雷达点云数据处理和多传感器数据整合。
北京交通大学
2023-05-08
内生式工控网络安全系统
1.痛点问题
工业控制系统广泛应用于能源电力、智能制造、轨道交通、石油石化及市政等行业，是国计民生及国家安全关键信息基础设施的核心系统，一旦遭受网络攻击会带来巨大的损失。近年来，国内外标志性事件的惨痛教训历历在目。
传统的硬件外挂防护模式，很难根本性解决工业网络场景碎片化、技术手段响应被动性等系列安全困境，亟需研究软件定义内生安全新范式，开发高强度大规模安全对抗综保系统，提高工控网络安防水平。
2.解决方案
本项目以安全知识计算引擎为核心支撑，通过“软件定义安全、安全嵌入赋能”方式使工控系统获得智能“免疫力”。
安全知识计算引擎多形式、多维度、多层次地将各类工业网络安全知识转化为可求解的模型算法，构建内生安全内核，实现“业务+安全”一体化模式。主要技术要点如下：
1)全息式安全数据采集，全面性感知、全方位获取、全网络汇聚、全维度整合网络安全数据；
2)全栈式安全知识分析，从采集、传输、治理、计算、应用等环节进行全生命周期式安全解读；
3)全新式安全引擎计算，凭借强大的安全知识计算功能，快速精准地发现网络高级威胁与异常行为；
4)全景式安全态势呈现，多视角整体提升安全发现识别、理解分析、响应处置等解构调度能力。
3.合作需求
拟成立公司推动该项目成果的产业化进程，对接需求如下:
1）合作团队要求：深刻理解工控系统内生安全模式，有较强的市场化产品落地能力；
2）资源要求：关键基础设施行业资源；
3）办公场地需求：研发实验环境和办公场地。
清华大学
2022-12-28
基于人工智能的智能安全管控系统
项目利用新一代的大数据 深度学习技术，实现了加油站现场智能监管系统，具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，对人员操作合规性进行智能检测与识别
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
项目利用新一代的大数据 深度学习技术，实现了加油站现场智能监管系统，具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，对人员操作合规性进行智能检测与识别，将以查视频回放的结果型安全管控模式，转变为控制关键作业环节的过程型管控模式，实现了安全关口前移 服务规范管理 智能数字化分析，提高了全站精细化管控能力以及管理层科学决策、信息决策能力。可应用于能源、电力、制造业等与人员安全以及操作流程合规性密切相关的行业。
西南交通大学
2022-09-13