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成果簡介：隨著國內外對公共安全問題的重視，安全監控在預防和制止危險 行為和事件的發生上起著越來越重要的作用。然而傳統的視頻監控發展到今 天，主要采用回溯性模式，即在危險發生后進行分析和追查，這是因為僅靠 人力去分析難以得到及時有效的處理。而智能化視覺監控的應用，使監控從 回溯性轉變成預防性，利用計算機視覺技術分析理解人的運動，并提供記錄和報警，有助于改善公共場所的安全監控水平。本技術的研究致力于從最本質的圖像運動信息出發，直接獲取高層人體行為信息，避免了中

微電子芯片結構關鍵尺寸（CD）的測試，是保證以集成電路為代表的微電子芯片研制、加工等工藝實現能否滿足設計要求的關鍵測試/分析技術。該技術（OCD）的產業化在國內還是空白，目前我們的系統研究可PK國際先進水平，并已具備產業化轉移的能力。 

南京大學開發了基于新型納米材料的系列專利技術。通過利用含納米材料的檢測分析試劑，檢測的靈敏度，分析準確度等指標大大提高。應用領域包括生物醫學檢測，環境保護檢測，食品安全檢測，法醫檢測等。該系列技術的知識產權涵蓋納米材料的組成，應用方法，規模化生產等各方面。 開發本系列技術的團隊領導人阮剛教授（現代工學院）是中組部國家青年千人專家，在美國的科技產業化工作已獲俄亥俄州立大學創業計劃大賽冠軍，俄亥俄州政府科技創業基金獎勵，美國家自然科學基金委Innovation Corps pro

課題組基于計算電磁學技術，開發了具有自主知識產權的電大復雜目標回波特性仿真分析平臺，可以實現運動或靜止目標的雷達回波特性仿真，并具備群體目標仿真分析能力，可實現復雜局域網環境下的信道確定性建模。 主要技術指標 動態雷達回波在 1 度窗口均值與實測誤差 <3dB 靜態雷達回波峰值誤差 <2dB，均值誤差 <3dB 相關成果 電磁信號傳輸及反射特性分析軟件

一、肺部MRI圖像分析與處理項目背景肺癌是一種常見的惡性腫瘤，在全球范圍內發病率、死亡率極高。磁共振成像（MRI）對人體沒有輻射，且具有多模態信息，其在肺癌早期檢測與診斷中應用逐漸受到關注。研究成果：基于顯著性檢測網絡的肺腫塊檢測、基于多尺度標記點約束的圖像配準、基于深度殘差卷積神經網絡的多模態肺腫塊分割二、乳腺X線圖像分析與處理項目背景乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤，基于乳腺X線圖像的乳腺癌檢測可獲取定量的分析結果，減少醫生自身和相互間的差異，提高閱片的一致性，有助于乳腺癌早期檢測。項目成果：基于Anchor-Free YOLOv3的乳腺腫塊檢測方法、基于雙邊分析的乳腺腫塊檢測方法三、腦電信號分析與處理項目背景癲癇是世界第二大神經系統疾病，基于腦電的癲癇診斷、治療與健康管理是科學界研究的焦點。研究成果：（1）基于人工智能的癇樣腦電在線檢測/預測方法（2）用于癇樣腦電在線檢測的超低功耗小波變換芯片——癲癇診斷（3）面向癲癇發作檢測的可穿戴人工智能芯片——癲癇治療

項目簡介運用有限元方法開展汽車及零部件的結構靜動態特性研究，可進行的研究有：（ 1）結構靜態分析；（ 2）結構動態分析，包括模態分析、頻響分析、譜分析、疲勞分析等；性能指標仿真分析的精度能夠滿足工程需要所處階段成熟

本發明公開了一種直線感應電機穩態特性分析方法，包括如下 步驟：（1）建立直線感應電機的一維磁密分布模型；（2）根據一維 磁密分布模型，計算 y 軸磁通密度；（3）利用磁障面特性，由 y 軸磁 通密度得到電場強度；（4）計算正常磁密行波、入端磁密反射波和出 端磁密反射波的幅值的復數形式；（5）計算正常磁密行波阻抗、入端 磁密反射波阻抗和出端磁密反射波阻抗；（6）計算直線感應電機單相 電路的總阻抗；（7）對直線感應電機在不同穩定狀態下的性能參數進 行分析。本方法明顯降低了直線感應電機電磁特性的分析難度和

1.痛點問題 在臨床醫學實踐過程中，會產生醫學圖像、電子病歷、生命組學等多種類型的醫學數據，這些數據能夠從不同角度對患者的病情進行刻畫。因此實現多模態臨床醫學數據的自動化和智能化分析，有利于推動國家健康醫療大數據產業的發展，助力“健康中國”戰略的實施。 我國不同地區醫療水平差異較大，醫療資源在空間上分配不均。某些科室如影像科、病理科有較大的醫師缺口，供需矛盾突出。這種供需不匹配的問題也造成了醫生工作負擔加重，患者等待檢查結果周期變長等諸多問題。在當前情況下，短期內無法通過培養更多的新醫生來緩解醫療資源供需緊張的問題。 為緩解上述問題，目前已有企業推出了基于人工智能的輔助診療產品，但這些產品大都針對單一模態的醫學數據，無法從整體的視角進行輔助診斷和決策，輔助診斷的準確性仍有較大的提升空間。 基于以上痛點問題和產業機遇，我們希望通過技術創新，研發出一套有效的多模態醫學數據智能分析系統，應用“多模態醫學數據+人工智能”的技術模式，緩解當前醫療資源供需緊張的社會問題。 2.解決方案 本項目旨在研發對多模態醫學數據進行有效整合分析的人工智能方法。處理的數據類型包括：患者的醫學圖像、電子病歷、生命組學等多種模態的醫學數據。針對醫學圖像數據，構建目標檢測與分割、特征提取、相似圖片檢索等智能化算法；針對電子病歷數據，構建分詞、醫學實體識別和標準化算法；針對生命組學數據，研究基因突變致病性預測的深度學習算法。上述多模態醫學數據智能分析技術為基礎，研發多模態醫學數據智能分析的系列軟件產品，為醫院提供人工智能輔助診斷等應用產品。 3.合作需求 尋求與醫療機構、醫療設備耗材企業、遠程病理運營企業開展相應的合作。

成果概述：   基于人工智能技術，對來自全市公交車輛的車載視頻進行分析，實時計算出這些公交車量的實際承運人數目，提供給上海市公交中心數據分析平臺?；诂F有公交車載一體機的攝像系統獲取的車內運行的實時視頻信息，運用物聯網通信技術（4G、5G、LORA）匯集來自當前運行的公交車輛的當前視頻圖片，利用基于GPU云并行計算分析支撐技術，實現了基于人工智能技術的大規模公交車輛乘客數目狀態的實時分析方法，實現了支持上萬臺公交車輛乘客數目的實時評估的能力，構建了超大規模數據庫，對接上海交通數據中心，提供實時的全市公交車輛運行乘客狀態的大規模采集分析系統。目前已經在上海逐步展開應用。“公交視頻智能分析系統”已經率先在99路成功試點。支持整個上海市約有1萬3千余輛公交車，若想在整個大城市推廣這一系統，那么至少要實時處理2萬至3萬個車載攝像頭的“海量”信息，利用傳統的視頻分析技術根本無法實現。陳慶奎教授團隊的“視頻圖像實時分析技術”，該技術曾獲得過2項國家自然科學基金的支持、10余項國家發明專利授權、2項上海技術發明獎。目前，國內包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報導此上海十大惠民應用。 知識產權情況：申請2項發明專利。 技術的成熟度:    陳慶奎教授團隊的“視頻圖像實時分析技術”，該技術曾獲得過2項國家自然科學基金的支持、10余項國家發明專利授權、2項上海技術發明獎。目前，國內包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報導此上海十大惠民應用。 相關技術指標：   支持整個上海市約有1萬3千余輛公交車，若想在整個大城市推廣這一系統，那么至少要實時處理2萬至3萬個車載攝像頭的“海量”信息，利用傳統的視頻分析技術根本無法實現。精度達95%。 技術創新點： 1、大規模視頻信息匯集系統； 2、公交車輛視頻圖片預處理系統； 3、基于人工智能技術的公交車運行乘客數目計算模型； 4、基于多攝像源信息的車輛乘客數目評估系統； 5、基于物聯通信的大規模信息匯集系統； 7、基于GPU集群的大規模視頻特征計算技術； 8、基于GPU集群的深度神經網絡大規模視頻特征識別系統； 9、超大規模數據庫系統實現。 知識產權情況： 申請2項發明專利。 技術的成熟度:    陳慶奎教授團隊的“視頻圖像實時分析技術”，該技術曾獲得過2項國家自然科學基金的支持、10余項國家發明專利授權、2項上海技術發明獎。目前，國內包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報導此上海十大惠民應用。

本系統在國內屬首家研制，可推廣到所有熱電廠，以提高工作質量、工作效率、提高科學管理水平