项目针对滑坡监测预警这一问题，通过近8年的探索，突破了技术瓶颈，自主研发了滑坡智能监测站和地质灾害实时监测预警云平台，成功实现了滑坡的“现场监测”到“云端预警”再到“人员避灾”，做到了“千里之外，给山川把脉”，保卫了人民生命财产安全。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 成都星感智联科技有限公司 企业法人 霍冬冬 注册时间 2018.4.2 注册所在省市 四川省成都市 组织机构代码 经营范围 软件开发；计算机技术咨询及销售；数据处理；互联网信息服务（取得相关行政许可后方可经营）；环境监测；仪器仪表（不含计量器具）技术研究、销售；新能源技术与环保技术开发、技术咨询、技术转让；机械设备技术研究；电子产品、机械设备、电子元器件、电线电缆、通讯设备（不含无线电发射设备）及配件销售；货物及技术进出口。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动） 企业地址 四川省成都市成华区龙潭总部经济城成宏路26号汇润国际2栋10层4-2号 获投资情况 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 霍冬冬 环境与土木工程学院 2018/2021 陈婉琳 环境与土木工程学院 2018/2022 蒲川豪 环境与土木工程学院 2019 修德皓 环境与土木工程学院 2020 蒲枫 环境与土木工程学院 2021 赵宽耀 环境与土木工程学院 2017/2021 于金腾 传播科学与艺术学院 2018/2022 杨航 环境与土木工程学院 2018/2022 叶曾琳 城乡旅游与规划学院 2017/2022 席贺伟 核技术与自动化工程学院 2019/2022 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 许强 环境与土木工程学院 教授 主要从事地质灾害防治的教学和科研工作 朱星 核技术与自动化工程学院 副教授 主要从事地质灾害防灾减灾与计算机交叉学科研究 王东坡 环境与土木工程学院 副教授 研究团队主要从事地质灾害冲击动力学、地质灾害综合减灾新技术、新方法研究。 何志华 副教授 五、项目简介 我国拥有滑坡灾害隐患点高达28.6万处，威胁人口近1400万，严重制约了我国的社会经济发展。国家出台了系列政策大力支持防灾减灾工作。但是由于滑坡灾害的多样性及复杂性，提前对其做出科学预警，并撤离滑坡威胁群众，一直为世界级难题。 项目针对滑坡监测预警这一问题，通过近8年的探索，突破了技术瓶颈，自主研发了滑坡智能监测站和地质灾害实时监测预警云平台，成功实现了滑坡的“现场监测”到“云端预警”再到“人员避灾”，做到了“千里之外，给山川把脉”，保卫了人民生命财产安全。 核心产品已售卖于全国11个省市，与多家单位达成战略合作。目前已成功预警滑坡42起，预警准确率高达95%以上。全球首次成功预警突发型滑坡（甘肃黑方台黄土滑坡）；全球首次自动预警大型岩质滑坡（贵州兴义市滑坡）；全球首次将预警技术成功应用于滑坡—堰塞湖应急抢险中（金沙江白格滑坡—堰塞湖）。提前预警时间最短27分钟，最长32小时，为滑坡威胁对象的撤离提供安全时间保障，实现人员零伤亡。 公司成立于2018年，由4人持股，盈利主要通过对各类终端仪器和技术服务的售卖，产品可应用于国土政府部门的防灾工作、国家电网的电塔基地稳定性监测、国家大型水利工程的边坡监测、道路企业的不稳定公路边坡监测、建筑行业的基坑边坡监测等，市场规模可达1200亿。 项目依托于地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，战略顾问为黄润秋教授（两获国家科技进步一等奖），指导老师为许强教授（长江学者）、朱星副教授（四川省海外高层次留学人才）、。团队成员硕博占比80%。拥有专利21项，高级别SCI论文57篇，可为公司的发展提供有效的平台壁垒、资源壁垒和技术壁垒。

齐鲁工业大学（山东省科学院）海洋仪器仪表研究所王军成研究员主持完成的“系列海洋监测浮标研制及在国家海洋环境监测中的应用”项目成果获得国家科学技术进步二等奖。 该获奖成果瞄准我国海洋环境监测迫切需求，突破了浮标用传感器研制的关键技术，攻克了抗恶劣海洋环境、高可靠性、深海系留、拼装式浮标等技术瓶颈，研制了适用于近海、大洋和极区等极端环境监测的12种规格系列军民两用浮标产品，形成了我国浮标的系列标准，构建了我国海洋监测浮标技术体系，使浮标用传感器国产化率从10%提高到70%，扭转了浮标用传感器依靠进口的局面，显著降低了浮标平均故障率，使浮标在位可靠运行时间提高了三倍，观测数据接收率提高到95%以上，全面支撑了国家浮标网建设。

新能源高占比发展下传统同步机组与风光新能源机组呈现“此消彼长”趋势，电力平衡面临“保供应、促消纳”的两难局面。因此，迫切需要研究面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警关键技术，保障电网安全可靠供电和新能源最大化消纳，助推碳达峰目标顺利实现。 该成果实现了面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警应用的信息融合、智能告警、动态监视、海量数据阅读、超实时仿真和高性能计算、基于人工智能的电网安全稳定分析、虚拟现实、基于图数据库的人-机交互等功能，为新型电力系统电网调度员提供了一个准确及时掌握电网实时运行态势的分析决策工具，实现调度员对调度计划方案的智能互动决策以及电网风险的实时可视化预警。 该技术实现了传统电网调度模式向智能性电网调度模式转换，可广泛应用于电网、电力公司调度及区域控制中心等机构，在实现电力系统安全可靠运行的同时，促进高比例新能源最大化消纳和保障电力可靠供应。同时，该系统不但可应用于实时运行管理，而且还可应用在规划、交易、营销等新型电力系统生产管理的不同领域。该成果已在四川省电力公司、中国南方电网等30余家单位机构投入使用，产生了良好的经济和社会效益。 图1 基于大数据的电网运行行为识别及可视化显示 图2 多源信息融合的电网环境监测可视化

目前，有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示，inpluslab通过搜集各种骗局信息，利用区块链中记录的公开交易记录，使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。

新冠病毒已经造成了全国甚至全世界范围内的感染。在国家强有力的管控下，疫情防控已取得极大的成效，但是返工复学形势仍然十分严峻，信息化手段在疫情防控过程中非常重要，通过对人员管理，加强疫病预防，巩固防控成果，取得这场战役的全面胜利。本成果由智能门禁测温终端、多人人脸测温识别智能系统、聚集性、异常事件检测、疫情视频回溯系统、GIS系统展示与电子布控等系统组成。可有效完成疫情预警。

成果简介： 系统包括设备基本信息、腐蚀监测、剩余寿命评价、风险动态评估、辅助决策和可视化预警等模块。设备基本信息实现了锅炉、容器、管道、安全阀等安全管理；腐蚀监测包括腐蚀在线监测、腐蚀定点测厚、腐蚀检查等，实现了腐蚀全过程管理，以及腐蚀数据分析和超标报警；剩余寿命评价实现了压力管道和压力容器基于损伤模式的剩余寿命评价计算；风险动态评估实现了对系统中固有的

物质学院凌盛杰课题组在国际期刊《ACS Materials Letters》发表了题为“Flame-Retardant and Sustainable Silk Ionotronic Skin for Fire Alarm Systems”的科研成果。该成果由上科大物质学院凌盛杰团队独立完成，2019级硕士研究生刘强为第一作者，2016级本科生杨硕为第二作者。

基于智能视频分析，采用5G+人工智能+边缘计算等高新技术，实现对监控区域内的火烟进行智能识别、实时分析报警。不依赖其他传感设备，直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰均可及时准确识别。 它具有自动扫描、自动识别、自动报警、自动定位的功能，通过系统智能识别，发现火情实时向后端监控中心发送报警信号，同时会将火点位置在地图上精确定位，一旦火灾确定，决策人员可以通过视频追踪、资源查询、火情推演、预案管理等功能进行扑救会商并制定详细的灭火作战方案，达到快速消灭火灾的目的。 系统可协助管理人员，对监测区域内火焰做到全天二十四小时实时分析及时报警。降低误报和漏报现象，减少因火灾造成的生命和财产的损失，是人们同火灾做斗争的有力工具。