本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

人工智能语音交互实验套件是一款用于人工智能语音方向的AI实验套件。开发板搭建Linux系统，可自主进行嵌入式生态系统的应用软件开发，支持深度的语音识别、语音唤醒、语音合成等诸多人工智能领域的应用开发。通过这套设备的学习，可以认识了解 AI 人工智能嵌入式设备的架构、硬件部署、软件在 AI 领域中语音识别、语音合成等应用上的实现，是一套 AI 前端实践性极强的学习套件。        套件配套实验清单（含知识点），由资深工程师编写，全面涵盖语音交互技术的实验过程。并提供教学指导、实验视频、实验手册、实验PPT等，便于师生更好的理解实验项目，是高职、本科院校相关专业在 AI 智能语音方向课题的专用教学实验套件。 

本新技术成果提供了一种基于视频播放器精确获取原视频文件图像的实现方法，通过客户端全程监测视频播放器，获取视频的参数，将获取视频的所有参数代入函数并运行函数，通过计算获取当前播放视频的视频数据范围，并对该视频数据进行差值平滑处理，获取到最接近该视频数据的原视频文件图像即当前帧图像。本成果根据视频播放器的播放视频获取原视频文件的图像，使截取的图像清晰，效果更佳。

本发明提出一种基于视觉特征的视频指纹检测方法，具体为：按照帧间相关性对视频序列分段，在分段中提取关键帧；在各关键帧中提取视频特征；利用像素点特征字典对像素点分类；对各关键帧分别进行多次不同数量的分块，在各子块中依据像素点的分类结果统计像素点特征字典各元素的出现次数，得到该子块的特征向量；将所有子块的特征向量拼接得到关键帧的高维视频指纹；对各高维视频指纹进行降维；将各视频片段关键帧的低维视频指纹按照时间先后顺序连成关键帧视频指纹串。本发明还提供了基于上述指纹检测方法的视频匹配方法。本发明通过对视频内容的关键信息进行有效描述，在不影响匹配率的情况下，大大降低了算法的复杂度，有效提高了检测效率。

支持格式：1080P@60Hz及以下各种格式兼容 ？ 低延时： 720P低于90ms，1080P低于120ms ？ 输入接口：CVBS、HDMI、Cameralink、HD-SDI ？ 输出接口：CVBS、HDMI、以太网 ？ 码率可调：适应不同的带宽环境 ？ 误码保护：超强纠错与差错隐藏能力 ？ 工作温度：-40℃~+85℃ ？ 存储温度：-45℃~+105℃ ？ 通信安全： 256位AES加密，有效的防止干扰与窃听 ？ 适用场合：无人机、导弹地面控制

在机场、地铁、展览中心等场所，客流密度、实时流量、平均行人通过时间等是非 常重要的参数，对于安全防卫、日常管理、设计规划具有重要的意义。 客流量检测系统利用现有的闭路电视监控系统，结合计算机视觉与图像处理领域的 最新研究成果，对客流密集场所的客流密度、一定时间内通过检测区域的人数，以及行 人经过该区域的通过时间等参数进行实时检测。 系统通过对视频图像中行人的运动信息，以及纹理信息的提取，结合特征轨迹的聚 类，完成对单个行人的跟踪，从而得到客流的实时参数。 

针对传统采用人力进行交通监控成本高、效率低的问题，开发了一套基于数字图像 处理和模式识别技术的智能视频交通监控系统（ITS）。通过架设在路边的摄像头采集的 道路监控录像，自动获取并记录包括交通流量、车辆速度、车型等在内的交通数据，并 检测交通事件，及时自动报警。