动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。

研发阶段/n可用于猪生长速度的遗传改良，在猪的遗传改良中生长速度性状一直是改良的重点，提高生长速度可缩短生长周期，节省饲养成本，但这个性状的测定也必须等到猪长到上市体重，因此测定工作需要花费成本，用专利6，7和8可以进行早期选择，节约测定成本，缩短世代间隔，提高生长速度。

项目成果/简介:动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion An

本实用新型公开了一种花生果针标记装置，包括入土花生果针夹扣、手柄和弹簧，所述入土花生果针夹扣侧面固定有手柄，所述弹簧安装在2个手柄之间。该花生果针标记装置以软的海绵层形成的夹扣作为夹住入土的果针，海绵层可以防止夹扣将花生果针损害，通过入土花生果针标签牌的作用，能够很好地进行标识，同时本次试验结束后，可取下标记装置，摘掉标签牌(4)，在下次使用时只需更换新的标签牌(4)即可，标记装置主体可重复使用，

污水处理、石油化工、煤气和煤炭焦化、有色金属冶炼等行业在生产过程中往往向大气排放大量的硫化物。这些硫化物，一方面是宝贵的化工原料，另一方面又是污染环境的有害物质。硫在环境中大量以硫化氢、硫氧化物及有机硫形式存在，很多硫化物具有刺激性气味，严重影响大气环境、植物生长以及居民的日常生活。所以，严格控制这些重点行业排放含硫化物的气体，对保护环境具有十分重大的意义。 北京化工大学开发了新型含硫化物工业废气绿色净化工艺，并对脱除的硫化物进行综合利用，达到防治与资源化的双重目标。 北京化工大学研制了新型复合液体脱硫剂，开发了湿法氧化脱硫异相处理新工艺，克服醇胺吸收法及湿法催化氧化（如PDS法）等均相处理硫化氢方法中脱硫剂组成配制复杂、易降解、易流失、需要定期补给脱硫剂活性成分和脱硫工艺必须严格控制脱硫剂水反应液的酸碱度等缺陷，实现反应净化及副产物的自动分离，直接将复合气体组分中含硫成分转化为单质硫，避免脱硫过程工艺长、能耗大、设备腐蚀、脱硫剂降解、被水稀释而导致脱硫剂成分变化和流失的二次污染等问题，达到气体净化及资源化的目标。 技术指标为1、可处理废气指标: 硫化氢气体含量为0～100％（wt）；2、脱硫剂指标: 热稳定性≤200℃，粘度≤100mPa·S，含水量≤20ppm，活性成分≥25％（wt/wt）；3、工艺指标：温度为室温～200℃，压力为常压，空速为200～2000h-1；4、经济指标：脱硫率≥99％，硫磺纯度≥99％，使用寿命≥3年。应用范围为石油炼厂气脱硫，天然气、焦炉煤气脱硫，废水处理末端废气的治理。本项目的核心是应用异相在线分离技术。脱硫剂合成工艺简单且性能稳定，脱硫工艺具有脱硫剂流失性小、节约用水、反应分离一体化、工艺流程短及不造成二次污染的特点，能够替代传统液体脱硫剂，应用于石化炼厂气、天然气、焦炉煤气等的高浓度脱硫，也可以用于石化工业等废水处理末端低浓度有毒废气的现场处理，充分表现出适用范围广、效率高、节水、无二次污染、易再生循环使用等方面的优点，具有重大的环境保护功能，市场前景相当广阔。制作单元化操作设备与工艺，根据不同需求实施单元组合集成，设备投资小，在精细化工及资源环境领域的广泛使用将产生巨大经济效益和社会效益。

随着物联网技术与智能交通技术的发展，用于高速公路或城市内普通公路的道路护栏，作为“智慧城市”的一个重要组成部分，正受到越来越多的关注与重视。通过在护栏上安装低功耗的传感器芯片以及无线信号收发芯片，并配合相关服务器软件，护栏具备了一定的外部事件感知能力、处理能力、无线通信与组网能力，从而实现护栏的智能化。

本成果构建了模块化爆炸物销毁防护装备、系统及方法创新体系，在防爆机理、技术、装备、检测等方面均取得重大突破，并经过100余次的爆炸实验探索与反复测试验证，解决了防爆装备的轻量化、实战化、安全性等重大难题。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 为解决我国爆炸防护的重大难题，项目组一改传统防爆结构“以硬碰硬”的防护方法，创新“以柔抗爆”的柔性复合防爆新思路，后续分别得到了国家自然科学基金、爆炸科学与技术国家重点实验室重点项目等项目的资助。经过持续自主创新和技术攻关，构建了模块化爆炸物销毁防护装备、系统及方法创新体系，在防爆机理、技术、装备、检测等方面均取得重大突破，并经过100余次的爆炸实验探索与反复测试验证，解决了防爆装备的轻量化、实战化、安全性等重大难题。 该成果的技术指标和技术特点如下： ①采用模块化结构，单个重量不大于100kg，整体装备重量不大于200kg。 ②开口尺寸大，开口尺寸≥600mm，能够容纳常见的未爆弹药及带有包装的爆炸物； ③防爆能力强，能够防护3kgTNT当量带有破片的爆炸物，能够对爆炸过程中的冲击波、破片和高温火焰进行有效的防护，安全距离为5米。 该装备目前技术状态已经成熟，建立了小批量的试制生产线，通过了相关检测，已有产品在销售。

物联网可视化连接，大数据分析

甲基丙烯酸缩水甘油酯(GMA) 又称甲基丙烯酸环氧丙酯,是无色透明的液体,密度11074 ,折光率 114480 ,沸点189 ℃, 熔点- 50 ℃, 闪点84 ℃, 色相 (APHA) < 75 ,不溶于水,易溶于有机溶剂,对皮肤和粘膜有刺激性,几乎无毒。由于GMA 分子内既含有碳碳双键,又含有环氧基,具有很高的反应活性,可广泛应用于医药、感光材料,有机合成及聚合物改性等众多领域,所得的产品有优良的防紫外、耐水和耐热等特点,是一种重要的精细化工原料。本项目采取环氧氯丙烷与甲基丙烯酸钠在特定催化剂作用下反应，高收率制备甲基丙烯酸缩水甘油酯。主要原料： 甲基丙烯酸、环氧氯丙烷、碱、催化剂主要设备：普通反应釜及相关的减压蒸馏配套设备小试技术，可技术转移及合作中试开发联系人： 河北工业大学化工学院 王家喜 13389075337