2016年年底，安徽农业大学花日茂教授、张友华教授领衔的农产品质量安全溯源团队研发出“安徽省农产品质量安全监管与追溯平台”，包含溯源监管、快速检测、农产品销售地等功能模块，经过多次升级、完善，实现对农产品从田间到餐桌的全流程追溯监管。2020年1月18日至3月10日，基于该溯源平台，安徽全省上报蔬菜、畜禽、水产三大类共122375个样本的检测数据，通过平台解决各种问题100多个，保障了疫情期间农产品的质量安全。实现农产品来源可查询、流向可追踪、信息可查询、责任可追究，让大数据“跑路”，代替人工日常到场监管，平台一头连着百姓餐桌，一头连着农业经营主体。目前，安徽省有1400多家乡镇食品安全快检站和6000多家农业企业应用了该技术平台。

为打破重载组合列车制动系统维修瓶颈，本成果对电控空气制动系统进行了安全监测与故障诊断技术研究，并研制出相应故障诊断测试装置、在线安全装置；提出车地一体化实时数据联动安全保障技术。主要创新如下： 1.研制了CCBII制动机成套检测设备、法维莱制动机成套检测设备、DK-2制动机成套检测设备，打破了国外制动机厂商Knorr-Bremse的技术封锁，所提出的故障诊断技术已完成湖东电力机务段500台CCBII制动机和360台法维莱制动机的快速检修工作，人工材料成本降低了50%-67%。 2.提出了兼容多机车网络的重载组合列车在线安全监控及检测技术，解决了重载组合列车从同步操控级到部件级的多级通信网络传输一致性、实时性和可靠性问题。研制出紧急制动和惩罚制动记录分析装置、制动阀切除记录分析装置。 3.提出了车地一体化实时数据联动安全保障技术，对列车运行时的在线检测数据和地面检修数据进行联动分析，实现列车状态数据的及时上传，应急指令的自动下发和迅速响应，提高列车状态的自诊断能力和重载列车检修的自动化水平。

多模态医学影像信息处理与分析，具有重大的应用背景，是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法，主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为： （1）建立统一的特征描述模型，实现跨模态医学影像的统一特征描述； （2）提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架； （3）在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下，实现高效率单模 50 态影像检索，有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度，实现用户友好的 检索结果展示； （4）从结构复杂的多模态医学影像数据中，挖掘有用的知识，构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警； （5）完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发，为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2013.1-2017.12。

本项成果对传统的协调控制算法进行了优化研究，可以使城市道路绿波带控制的效果得到改善，使交叉口通行效率获得提升。仿真表明，本项成果的应用可以使延误减小10%~20%。

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本发明公开了一种高速列车悬挂系统半主动安全控制方法，该方法可以减小高速列车运行中的脱轨系数，提升列车高速运行状态下的安全性。本发明在传统天棚阻尼控制方法的基础上，加入与列车脱轨系数紧密相关的轮轨横向作用力作为输入变量，构建了一种全新的半主动控制方法，该方法可以有效的抑制列车运行中轮对和转向架的横向振动，减小列车运行脱轨系数，大大提升列车运行的安全性。该方法简单易于实施，在高速列车悬挂系统中得到了成功应用，有助于高速列车智能控制的实现。

本监控系统通过对起重机重量传感器、幅度传感器、高度传感器及角度传感器等输出数据进行分析处理，实现对塔机工作时起重量、起重力矩、小车幅度、吊钩高度以及回转角度的实时监控，能自动、可靠的保证塔机的工作始终处在该塔机起重性能曲线所限的范围内，一旦探测到可能超载或超力矩时将先预警，直至报警，尽可能的避免因操作者的疏忽或判断失误而造成的安全事故，极大的保证了塔机的安全使用，同时该系统能够实时记录塔机作业中的危险工况，为事故分析处理提供可靠的依据。

本监控系统通过对起重机重量传感器、幅度传感器、高度传感器及角度传感器等输出数据进行分析处理，实现对塔机工作时起重量、起重力矩、小车幅度、吊钩高度以及回转角度的实时监控，能自动、可靠的保证塔机的工作始终处在该塔机起重性能曲线所限的范围内，一旦探测到可能超载或超力矩时将先预警，直至报警，尽可能的避免因操作者的疏忽或判断失误而造成的安全事故，极大的保证了塔机的安全使用，同时该系统能够实时记录塔机作业中的危险工况，为事故分析处理提供可靠的依据。本项目专利成果：(1)一种可折叠快

基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 合肥合工安驰智能科技有限公司 企业法人 段章领 注册时间 2017年 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 91340111MA2R01W28C 经营范围 智能科技、网络科技、电子科技、信息科技、软件科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；广告发布；软件开发；电子产品、家用电器、床上用品、家具、家居用品、计算机、软件及辅助设备、二类医疗器械的销售。 企业地址 合肥市包河经济开发区花园大道369号F426-2 获投资情况 曾获股东投资200万 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 沈奥 计算机与信息学院/计算机科学与技术创新实验班 2019/2023 韩知渊 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2019/2023 帅竞贤 计算机与信息学院/电子信息工程专业 2019/2023 何煦 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2020/2024 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 卫星 计算机与信息学院/计算机科学与技术 副教授 人工智能、深度学习 赵冲 本科生院/工程素质教育中心 讲师 计算机网络、深度学习 五、项目简介 针对现阶段各类电力巡检手段的不足以及保障电力设备安全的重要性，本团队提出基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 2021以来共申请发明专利11项（其中学生排序第一2项，排序第二4项），软件著作权1项（学生排序第一），取得国家级科技竞赛奖励2项，省部级科技竞赛奖励4项；团队依托于计算机与信息学院分布式智能与物联网研究所，与力源电力设备股份有限公司、国网安徽省电力公司检修公司、安徽南瑞继远电网技术有限公司等达成合作意向。