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本技術(shù)成果重點(diǎn)通過研究開放式數(shù)據(jù)交互技術(shù)，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)層面解決異構(gòu)交通數(shù)據(jù)一致性描 述、跨平臺(tái)交互等問題；通過研究城市路網(wǎng)多粒度運(yùn)行狀態(tài)分析技術(shù)，在交通狀態(tài)感知與分析層面解決大 規(guī)模路網(wǎng)交通運(yùn)行狀態(tài)多粒度獲取等問題；通過實(shí)施中心城市交通狀態(tài)感知與分析集成系統(tǒng)開發(fā)與實(shí)證測(cè) 試，實(shí)現(xiàn)面向交通管理與出行的多目標(biāo)多層級(jí)交通運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)。

成果介紹物聯(lián)網(wǎng)感知層測(cè)試實(shí)驗(yàn)與評(píng)估系統(tǒng)是在863主題項(xiàng)目—物聯(lián)網(wǎng)安全感知關(guān)鍵技術(shù)及仿真驗(yàn)證平臺(tái)的資助下完成。仿真平臺(tái)為物聯(lián)網(wǎng)感知節(jié)點(diǎn)部署后的性能提供一個(gè)仿真測(cè)試和性能評(píng)估的環(huán)境，其特點(diǎn)是：不需要部署真實(shí)的感知節(jié)點(diǎn)。通過對(duì)物理信道的建模、無線信號(hào)特征建模、電源建模和通信環(huán)境建模，能夠最大限度模擬真實(shí)環(huán)境下的感知節(jié)點(diǎn)通信過程。仿真的結(jié)果是理論值，可以將感知層測(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)的初始值，從而提高仿真的精度。其特點(diǎn)和指標(biāo)：（1）針對(duì)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境配置參與通信的感知節(jié)點(diǎn)屬性和參數(shù)，即節(jié)點(diǎn)建模；（2）建模感知節(jié)點(diǎn)的電源模型；（3）根據(jù)用戶的需要選擇節(jié)點(diǎn)部署的方式，并可以對(duì)節(jié)點(diǎn)位置、屬性和參數(shù)進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整；（4）能夠加載待測(cè)的通信協(xié)議；（5）能夠根據(jù)部署的拓?fù)鋱D產(chǎn)生用戶編程模板；（6）理論上，待測(cè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量不設(shè)置上限，但隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加，PC的處理時(shí)間將延長(zhǎng)；（7）能夠仿真無攻擊或攻擊情況下，網(wǎng)絡(luò)的吞吐量、丟包率、延時(shí)、數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠骄窂介L(zhǎng)度、平均能耗和網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性等性能；（8）該平臺(tái)不受具體應(yīng)用的限制。技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)技術(shù)原理：針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)感知層設(shè)備規(guī)模龐大，部署費(fèi)時(shí)費(fèi)力，以及部署前很難評(píng)估系統(tǒng)性能，部署后加載的協(xié)議一旦不符合要求，重新加載成本巨大的問題，研發(fā)了該平臺(tái)。該成果的主要?jiǎng)?chuàng)新性體現(xiàn)在感知設(shè)備和環(huán)境等物理特征建模、測(cè)試內(nèi)容和方法、仿真過程和結(jié)果的可視化顯示等方面，使得開發(fā)的系統(tǒng)簡(jiǎn)單、易用，測(cè)試過程清晰、透明，測(cè)試結(jié)果可以分類比較。（1）在感知設(shè)備和環(huán)境等物理特征建模方面 該項(xiàng)目在感知設(shè)備部署環(huán)境方面，分別對(duì)室內(nèi)環(huán)境和室外環(huán)境進(jìn)行建模。針對(duì)室外環(huán)境，該團(tuán)隊(duì)主要考慮自由空間的情況下，根據(jù)設(shè)備部署在平坦區(qū)域和非平坦區(qū)域的不同進(jìn)行建模；針對(duì)室內(nèi)環(huán)境，該團(tuán)隊(duì)主要根據(jù)多徑效應(yīng)、視距是否阻擋以及不同建筑材料（包括：混凝土墻、混領(lǐng)土樓板、天花板管道、金屬樓梯、厚玻璃、木門和隔墻等）對(duì)信號(hào)衰減的影響進(jìn)行建模。在電源建模方面，主要是根據(jù)不同廠家的5號(hào)電池的放電曲線進(jìn)行建模，由其放電電流、放電電壓和持續(xù)時(shí)間來確定電源的剩余電量。在芯片建模方面，根據(jù)不同的芯片類型，建模發(fā)射功率、接收靈敏度、RSSI、發(fā)送速率、工作電流和最小工作電壓等主要參數(shù)。（2）在感知層的測(cè)試內(nèi)容和方法方面該平臺(tái)主要針對(duì)感知層需要評(píng)價(jià)的性能，如：吞吐量、丟包率、延時(shí)、平均路徑長(zhǎng)度、能耗和連通度等，設(shè)計(jì)了其測(cè)試方法，新增待測(cè)性能可以通過組件的方式擴(kuò)展。為了實(shí)現(xiàn)相關(guān)性能測(cè)試，首先需要選擇設(shè)備類型和部署場(chǎng)景，如圖1和圖2所示。然后進(jìn)行部署，部署完成后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生5類文件，即：.ned文件，定義了感知設(shè)備部署后的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如圖3所示；.msg文件，定義了感知設(shè)備之間的通信規(guī)則，用戶可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行修改和自定義；.ini文件，設(shè)備一旦部署完成后，其id號(hào)和位置坐標(biāo)將記錄在該文件中，設(shè)備移動(dòng)后，該文件對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)值將自動(dòng)更新；.h和.cc文件，即用戶待測(cè)協(xié)議的源文件。一旦感知設(shè)備部署完成，平臺(tái)自動(dòng)產(chǎn)生這5類文件的初始框架，用戶只需要寫入待測(cè)協(xié)議的具體代碼，經(jīng)編譯器編譯后，即可進(jìn)入測(cè)試環(huán)節(jié)。具體協(xié)議的代碼可根據(jù)該項(xiàng)目組編寫的編程指南開發(fā)，其開發(fā)環(huán)境與C語言的開發(fā)環(huán)境類似，方便易用。（3）在仿真過程和結(jié)果的可視化顯示方面一旦待測(cè)協(xié)議編譯完成，平臺(tái)即可開始相關(guān)的測(cè)試，此時(shí)，用戶可以根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)選擇不同的參數(shù)，進(jìn)行測(cè)試。開始測(cè)試時(shí)，平臺(tái)將同步顯示協(xié)議的通信過程，如圖5所示。根據(jù)仿真測(cè)試結(jié)果，不同的協(xié)議可以進(jìn)行性能對(duì)比，如圖4所示為不同協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)平均能耗對(duì)比。該平臺(tái)可以在無攻擊和無安全機(jī)制、無攻擊和有安全機(jī)制、有攻擊和無安全機(jī)制、有攻擊和有安全機(jī)制等四種情況下，評(píng)估感知層網(wǎng)絡(luò)的性能，并將它們的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。國(guó)內(nèi)外同類技術(shù)對(duì)比：國(guó)際上類似的仿真工具有十種左右，如：TOSSIM，OpenNet，NS2和OMNET等，都是針對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)開發(fā)，不能仿真技術(shù)體制不同的感知設(shè)備，沒有對(duì)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和環(huán)境等物理特征建模，而且無法接入實(shí)體設(shè)備，無法進(jìn)行虛實(shí)結(jié)合的仿真測(cè)試。即使有些工具可以仿真感知層網(wǎng)路，如：TOSSIM，但是只提供TinyOS傳感網(wǎng)絡(luò)的仿真環(huán)境，無法仿真系統(tǒng)的安全性能，無法動(dòng)態(tài)添加安全策略和安全模型。而NS2、OpenNet和OMNET雖然可以仿真安全協(xié)議，但使用復(fù)雜，不易掌握，無法進(jìn)行多安全機(jī)制對(duì)比，無法接入實(shí)體設(shè)備。而且，它們仿真的物理層是理想狀態(tài)，造成仿真結(jié)果與實(shí)際存在較大的差異。

1. 痛點(diǎn)問題 場(chǎng)景、目標(biāo)對(duì)象的感知與語義理解在醫(yī)療健康、運(yùn)動(dòng)培訓(xùn)等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，其核心是如何在像素級(jí)、對(duì)象級(jí)、場(chǎng)景級(jí)多層次、多尺度表示下實(shí)現(xiàn)語義、幾何及空間關(guān)系的透徹感知。 現(xiàn)有計(jì)算機(jī)視覺方法或激光雷達(dá)等手段無法同時(shí)獲取多個(gè)維度的高質(zhì)量場(chǎng)景與目標(biāo)信息，同時(shí)現(xiàn)有的深度估計(jì)、語義分割、位姿估計(jì)等相關(guān)技術(shù)，存在識(shí)別精度低、提取不到關(guān)鍵信息、應(yīng)用場(chǎng)景單一等問題，無法滿足大尺度場(chǎng)景應(yīng)用的需求。 2. 解決方案 團(tuán)隊(duì)提出多模態(tài)采集、時(shí)空復(fù)用編碼攝像方法，獲取大景深、高時(shí)空分辨、豐富的精確場(chǎng)景視覺信息；提出一種基于物理空間推理和語義關(guān)聯(lián)建模的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景深度估計(jì)方法，綜合語義信息、幾何結(jié)構(gòu)信息以及時(shí)空間信息進(jìn)行濾波，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的無先驗(yàn)深度估計(jì)，將觀測(cè)目標(biāo)與背景進(jìn)行區(qū)分；提出一套從圖像和視頻中預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置和姿態(tài)的方法，包括迭代匹配的深度網(wǎng)絡(luò)、基于物體三維坐標(biāo)的旋轉(zhuǎn)/平移解耦、自監(jiān)督6D模型等，克服了遮擋、光照變化、視覺歧義與數(shù)據(jù)標(biāo)注依賴等因素的影響，可以準(zhǔn)確估計(jì)目標(biāo)相對(duì)相機(jī)的 6D 位姿（3D平移量和3D旋轉(zhuǎn)量）；構(gòu)建了基于全卷積網(wǎng)絡(luò)和興趣區(qū)域的多目標(biāo)實(shí)例檢測(cè)與分割框架，有效的解決了復(fù)雜類別、場(chǎng)景遮擋情況下的多目標(biāo)實(shí)例分割問題，能夠?qū)崿F(xiàn)同時(shí)對(duì)場(chǎng)景中多個(gè)目標(biāo)檢測(cè)與分析。 合作需求 尋求醫(yī)療健康服務(wù)、醫(yī)療器械等領(lǐng)域有相關(guān)技術(shù)開發(fā)、市場(chǎng)推廣經(jīng)驗(yàn)，能推廣本技術(shù)落地的高科技企業(yè)，可以進(jìn)行深度合作。

本項(xiàng)目搭建一套基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的列車軌道安全自主感知系統(tǒng)，利用攝像頭，激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)等多傳感器，通過多傳感器融合和物體檢測(cè)技術(shù)，對(duì)軌道安全進(jìn)行監(jiān)測(cè)感知。通過視覺目標(biāo)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理和多傳感器數(shù)據(jù)整合。

本發(fā)明通過對(duì)非參量CUSUM檢測(cè)算法進(jìn)一步改進(jìn)并應(yīng)用到頻譜檢測(cè)中，能夠在沒有信號(hào)先驗(yàn)知識(shí)與信號(hào)出現(xiàn)時(shí)刻隨機(jī)的條件下，克服現(xiàn)有快速檢測(cè)方法的不足，更加快速低地檢測(cè)到信號(hào)。并能夠根據(jù)檢測(cè)情況動(dòng)態(tài)調(diào)整偏移量，使得檢測(cè)延時(shí)進(jìn)一步縮減。

物聯(lián)網(wǎng)感知大數(shù)據(jù)可信存儲(chǔ)與分析處理平臺(tái)（IOT-SeaCloudDM）：針對(duì)智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)、車   聯(lián)網(wǎng)中各種采樣數(shù)據(jù)（包括各類傳感器、RFID、條形碼閱讀器采樣的時(shí)空相關(guān)數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù)管理需求，  提供一個(gè)通用的感知大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，對(duì)各類相關(guān)的感知采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理，并達(dá)到如下目標(biāo)：（1） 提供 PB~EB 級(jí)的感知采樣數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理與查詢處理。（2） 提供時(shí)態(tài) - 空間數(shù)據(jù)、采樣數(shù)值數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘。（3）在此基礎(chǔ)上，為各類智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供基礎(chǔ)軟件支撐。

本系統(tǒng)使用時(shí)序區(qū)域定位技術(shù)提供實(shí)時(shí)安全監(jiān)測(cè)報(bào)警服務(wù)，應(yīng)對(duì)獨(dú)居 老年人發(fā)生意外狀況時(shí),得不到及時(shí)救助而威脅生命安全的情況。系統(tǒng)一 方面通過紅外傳感器釆集老年人在室內(nèi)的活動(dòng)狀況，另一方面通過分析 長(zhǎng)期積累的日常活動(dòng)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)老年人一些規(guī)律性較強(qiáng)的生活習(xí)慣。以 實(shí)時(shí)活動(dòng)狀況和規(guī)律性生活習(xí)慣為基礎(chǔ)，對(duì)老年人在室內(nèi)的潛在不安全 狀況做出準(zhǔn)確判斷并報(bào)警。 性能指標(biāo)：

智能網(wǎng)聯(lián)汽車是汽車工業(yè)革新的一次重要機(jī)遇，也是當(dāng)前先進(jìn)技術(shù)和 生產(chǎn)力融合的產(chǎn)物。美國(guó)汽車工程師學(xué)會(huì)（SAE）則將智能汽車分為L(zhǎng)evel 0 - Level 5共6個(gè)等級(jí)，級(jí)別越高代表車輛的自動(dòng)駕駛程度越高。當(dāng)前L2級(jí)自動(dòng)駕駛功能已經(jīng)普遍配備在市場(chǎng)車型中。L3級(jí)自動(dòng)駕駛在我國(guó)部分城市 開啟試運(yùn)營(yíng)。L4級(jí)智能駕駛需要在感知層，決策層和控制層實(shí)現(xiàn)技術(shù)再升級(jí)。主要研究?jī)?nèi)容有輕量化車道檢測(cè)模型G-NET、智能避障算法、ADAS算法、相機(jī)的逆透視技術(shù)、雷達(dá)算法面向自動(dòng)駕駛的多模態(tài)融合認(rèn)知框架