自动驾驶汽车不仅能大大提高交通系统的效率和安全性，同时也为我们节省了很 多宝贵时间，将是未来汽车发展的主流。在基于视觉导航的自动驾驶系统中，目标的检测和 测距是其中的关键技术，直接决定了自动驾驶系统的性能。在基于视觉的导航中，双目视觉技术是自动驾驶辅助系统中的主流应用技术。双 目测距利用双目立体视觉的原理，即两台摄像机分别对目标物体进行图像采集，把采集到 的两幅图像进行处理后通过立体匹配来计算出被测物体的深度距离。

本成果可从根本上解决上述痛点难题，传感器检测到冰雪等风险路况时，及时向路政、交警部门和社会发送预警和报警信号，以便及时采取风险管控措施，大大降低恶性交通事故发生的可能性。还可与道路融雪化冰系统协同工作，监测到冰雪危险路况时，传感器信号自动启动融雪化冰系统工作，消融冰雪，保障道路安全通畅。本成果的主要创新点： 1）压电平膜传感器多阶谐振频率和振动谱解析技术； 2）多光谱传感器光电信号处理技术； 3）复阻抗传感器信号检测及处理技术； 4）多传感器信息融合人工智能技术； 5）传感器可靠性结构设计技术。 冰雪路况传感器主要包含阻抗谱、谐振谱和多光谱等三种核心关键技术，如下图所示，其来源于团队前期研发的压电平膜式、光纤（光电）式和阻抗式结冰传感技术成果，均为具有自主创新特色及自主知识产权的研究成果。

该成果 2013 年获全国商业科技进步奖二等奖。本研究采用纳米 ZnO 和 SBS 为外掺剂，寻求合适的制备工艺，制备纳米材料/聚合物复合改性沥青。借鉴聚合物改性沥青的研究方法、试验手段及评价方法，探讨纳米材料/聚合物复合材料改性沥青及混合料的路用技术性能；并通过微观、化学分析手段，研究纳米 ZnO 和 SBS 加入到基质沥青中，与基质沥青的相互作用机理，以期望达到较为良好的改性效果，促进纳米材料/聚合物复合改性沥青的发展与应用。

本发明公开了一种顾及道路交叉路口转向的公路大件运输线路优化方法，包括:步骤 1，基于原始 道路图层数据构建道路网络数据模型;步骤 2，基于道路网络数据模型构建道路转角权重辅助网，并对 道路转角权重辅助网中辅助边赋权重;步骤 3，基于道路转角权重辅助网生成网络数据集，考虑路径交 叉口转向总权重和路径总长度设置目标函数，采用最短路径分析法分析网络数据集，获得最优路径;步 骤 4，结合转角方向将步骤 3 获得的最优路径反推到道路网络数据模型中，获

本发明为一种基于车载双目相机的前方道路行人快速测距方法，公开了一种适用于自动驾驶系统的双目行人检测和测距方法。方法通过基于学习的行人检测方法，训练行人检测模型，利用行人检测模型对双目场景中的行人进行检测。通过颜色特征和尺度不变特征计算左图像检测结果中选取的点在右图像中的匹配点，计算匹配对之间的视差值。通过寻找视差中值的方法得到检测结果准确的视差值，并根据相机坐标系与图像坐标系之间的几何关系计算行人与相机的距离。方

本发明公开了一种基于道路时空关联关系的路段行程时间推断方法，包括步骤 1:基于交叉口运行 状态对路段行程时间交通数据进行统计;步骤 2:基于通行模式周期性提取目标路段与邻接路段之间的 特征关系;步骤 3:基于三层神经网络模型对目标路段行程时间进行预测。本发明针对已有方法在数据 缺失情况下对路段行程时间估计的不足，利用路段行程时间交通大数据对目标路段行程时间进行推断， 解决了由于数据稀疏而不能推断行程时间的问题，最后利用武汉市浮动车 GPS 历史数据进行了验证， 结果证明了本方法的有效性。

本发明公开了一种赤泥制备道路硅酸盐水泥的方法，以脱碱后的氧化铝赤泥为主要原料制备道路硅酸盐水泥，本发明通过设计道路硅酸盐水泥熟料中C3S、C2S、C4AF和C3A等主要的矿物组成，以40～60%的赤泥部分代替道路硅酸盐水泥生产所用的钙质、铝质原料，完全取代铁质和硅质原料；本方法所制得的赤泥道路硅酸盐水泥性能良好，赤泥的利用率高。

面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求，北京航空航天大学计算机学院王静远副教授，联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授，计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等，快速反应，在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队，开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。 团队经过连续不眠不休的集中攻关，于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型，并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力，为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段，为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型，曾应用于深圳流感防控。

成果介绍物联网感知层测试实验与评估系统是在863主题项目—物联网安全感知关键技术及仿真验证平台的资助下完成。仿真平台为物联网感知节点部署后的性能提供一个仿真测试和性能评估的环境，其特点是：不需要部署真实的感知节点。通过对物理信道的建模、无线信号特征建模、电源建模和通信环境建模，能够最大限度模拟真实环境下的感知节点通信过程。仿真的结果是理论值，可以将感知层测试实验平台的数据作为系统的初始值，从而提高仿真的精度。其特点和指标：（1）针对实际应用环境配置参与通信的感知节点属性和参数，即节点建模；（2）建模感知节点的电源模型；（3）根据用户的需要选择节点部署的方式，并可以对节点位置、属性和参数进行手动调整；（4）能够加载待测的通信协议；（5）能够根据部署的拓扑图产生用户编程模板；（6）理论上，待测节点的数量不设置上限，但随着节点数量的增加，PC的处理时间将延长；（7）能够仿真无攻击或攻击情况下，网络的吞吐量、丢包率、延时、数据传输的平均路径长度、平均能耗和网络的扩展性等性能；（8）该平台不受具体应用的限制。技术创新点及参数技术原理：针对物联网感知层设备规模庞大，部署费时费力，以及部署前很难评估系统性能，部署后加载的协议一旦不符合要求，重新加载成本巨大的问题，研发了该平台。该成果的主要创新性体现在感知设备和环境等物理特征建模、测试内容和方法、仿真过程和结果的可视化显示等方面，使得开发的系统简单、易用，测试过程清晰、透明，测试结果可以分类比较。（1）在感知设备和环境等物理特征建模方面 该项目在感知设备部署环境方面，分别对室内环境和室外环境进行建模。针对室外环境，该团队主要考虑自由空间的情况下，根据设备部署在平坦区域和非平坦区域的不同进行建模；针对室内环境，该团队主要根据多径效应、视距是否阻挡以及不同建筑材料（包括：混凝土墙、混领土楼板、天花板管道、金属楼梯、厚玻璃、木门和隔墙等）对信号衰减的影响进行建模。在电源建模方面，主要是根据不同厂家的5号电池的放电曲线进行建模，由其放电电流、放电电压和持续时间来确定电源的剩余电量。在芯片建模方面，根据不同的芯片类型，建模发射功率、接收灵敏度、RSSI、发送速率、工作电流和最小工作电压等主要参数。（2）在感知层的测试内容和方法方面该平台主要针对感知层需要评价的性能，如：吞吐量、丢包率、延时、平均路径长度、能耗和连通度等，设计了其测试方法，新增待测性能可以通过组件的方式扩展。为了实现相关性能测试，首先需要选择设备类型和部署场景，如图1和图2所示。然后进行部署，部署完成后，系统会自动产生5类文件，即：.ned文件，定义了感知设备部署后的拓扑结构，如图3所示；.msg文件，定义了感知设备之间的通信规则，用户可以根据实际需要进行修改和自定义；.ini文件，设备一旦部署完成后，其id号和位置坐标将记录在该文件中，设备移动后，该文件对应的坐标值将自动更新；.h和.cc文件，即用户待测协议的源文件。一旦感知设备部署完成，平台自动产生这5类文件的初始框架，用户只需要写入待测协议的具体代码，经编译器编译后，即可进入测试环节。具体协议的代码可根据该项目组编写的编程指南开发，其开发环境与C语言的开发环境类似，方便易用。（3）在仿真过程和结果的可视化显示方面一旦待测协议编译完成，平台即可开始相关的测试，此时，用户可以根据需要动态选择不同的参数，进行测试。开始测试时，平台将同步显示协议的通信过程，如图5所示。根据仿真测试结果，不同的协议可以进行性能对比，如图4所示为不同协议的网络平均能耗对比。该平台可以在无攻击和无安全机制、无攻击和有安全机制、有攻击和无安全机制、有攻击和有安全机制等四种情况下，评估感知层网络的性能，并将它们的测试结果进行对比分析。国内外同类技术对比：国际上类似的仿真工具有十种左右，如：TOSSIM，OpenNet，NS2和OMNET等，都是针对传感器网络开发，不能仿真技术体制不同的感知设备，没有对设备、网络和环境等物理特征建模，而且无法接入实体设备，无法进行虚实结合的仿真测试。即使有些工具可以仿真感知层网路，如：TOSSIM，但是只提供TinyOS传感网络的仿真环境，无法仿真系统的安全性能，无法动态添加安全策略和安全模型。而NS2、OpenNet和OMNET虽然可以仿真安全协议，但使用复杂，不易掌握，无法进行多安全机制对比，无法接入实体设备。而且，它们仿真的物理层是理想状态，造成仿真结果与实际存在较大的差异。