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綜合視頻業務 “視頻業務化、業務視頻化”以軌道交通場景及業務為基礎，打造“人”和“站”為核心的生態體系，實現以“人”為中心的業務自主決策，以“站”為中心的運營、管理業務自主協同。 智能綜合防汛業務系統 競業達智能綜合防汛業務系統聚焦軌道交通重點防汛部位，通過AIOT協議在前端進行視頻和傳感數據融合，統一傳輸至防汛業務平臺進行數據分析、災情研判和預警預報，進一步通過移動端實現防汛處置信息上傳下達與記錄提報，提供防汛業務閉環管理，切實提高防汛監測及預警能力，提升防汛事件處置效率。 客流統計分析及預警系統 競業達自主研發的大客流統計分析及預警系統，通過深度學習算法模型準確地檢測區域乘客數量并輸出客流密度熱力圖，使地鐵管理人員更加客觀、準確地掌握車站內治安動態，以便科學做出決策，保證乘客能夠安全、有序的乘坐地鐵出行。 視頻存儲壓縮數據智能管理系統 公司自主研發的視頻數據智能壓縮管理系統是以人工智能為基礎、專注于視頻及圖像處理的創新型產品。可在不改變幀率、不改變視頻分辨率、不改變時長、不損失特征點、不影響后續AI智能分析等條件下實現高清視頻平均10倍以上無損壓縮，壓縮后視頻文件大小平均為原文件大小的1/10。 新一代智能視頻分析系統 競業達致力于深入研究和探索動態視頻分析、人體姿態分析、人體行為分析、視頻質量診斷、場景分析等前沿AI技術，重點突破AI算法的精準度和實用性。同時，以人工智能圖像識別技術為核心，打造云邊端一體化的新一代智能視頻分析系統。 綜合安防業務 以安檢、門禁、周界報警、巡更核心子系統為基礎支撐，構建安全生態體系； 充分利用AI+IoT+AR技術，實現安全態勢全面感知，安全事件自主識別； 以安全運營數據為驅動，打造軌道交通安全決策平臺，真正實現決策科學、處置高效、安全可靠。 綜合安防平臺 通過AI、物聯網、云計算、大數據等技術實現安全環境智能感知、安全資源實時可視、安防系統一體聯動、用信息化精細管控、重點部位全面掌握、應急處置科學有效。 智慧視頻 依托計算機科學與機器視覺、人工智能、云存儲、云計算、容器化等多種技術，結合軌道交通場景化智能應用。增強安全預警能力，降低安全隱患，同時節省人力物力資源。 智慧安檢 結合AI判圖、生物特征識別、行為分析、出行大數據分析等多種人工智能技術，確保地鐵運行及乘客的安全，實現安檢場景精細化管控。 周界報警 新型周界報警系統采用“被動防護”+“主動探測”的方式，結合智能AI場景攝像機實現周界報警系統防護功能。具備對防區長距離監測、高精度定位、高環境耐受等功能。 出入口控制 采用智能人臉識別門禁設備，具有生物識別、視頻應用、可視對講等多樣化功能，確保地鐵正常安全運營，防止非授權人員進入限制區。使出入口管理更精準、更安全、更高效。 智能巡更 系統采用新型智能手持巡更終端、智能APP、動態二維碼、云平臺管理等技術，遵循使用者、管理者的實際需求，具有高效、實用、易于管理等特點。 智慧運維業務 積極布局建設后市場，面向乘客提供全方位體驗，面向維保提供智能運維數據支撐，面向站務提供全景管控，面向管理提供決策支持。 以智能傳感、智能視頻為核心，將算法模型輕量化、模塊化，形成以AI+IoT協同方案，真正實現場景化、視頻化、運維化。 智能監測傳感器 基于傳感器、RFID、物聯網傳輸等技術，采用一體化全數字傳感器感知車站端側主要設備關鍵部件的全息特征，對其進行在線監測。 多系統接入網關 基于多專業模型，采用多種算法建立動態權重自適應的評價模型，云邊協同的運維技術下載到網關進行使用，實現綜合運維。 可視化移動終端 系統將報警信息及報警視頻推送至所負責該報警類別的部門值班員手持端，提示并輔助值班員前往處置，提高運維事件處置效率。 物聯網中臺 物聯網中臺實現面向業務統一數據出口和統一查詢邏輯，提高數據的使用效率，為深層次物聯網應用提供算法和模型的運作基礎。 大數據分析算法 基于大數據、機器學習等實現設備狀態綜合分析、系統日志分析、運行趨勢分析、指標關聯、多維分析等分析功能。 智慧綜合運維平臺 結合各專業智慧運維需求，為各專業智慧運維提供統一的運維應用程序框架，為各專業智慧運維業務提供統一的應用集成環境和客戶端操作界面。

1.通過“書法教學儀+書法服務器+臨摹書法桌+學生書寫儀”構建高端書法教室。 2.教師下發數字字帖和資源，書生書寫視頻采集與回傳教師。 3.學生使用傳統筆墨紙硯，配合數字字帖進行摹帖和臨帖。 4.全程記錄所有學生的書寫過程，教師大屏多窗口展示、回放與講解。 5.學生統一學習，讀帖賞貼、臨摹練習、書法知識學習。

對于城市軌道交通，再生制動能量的充分利用是實現節能的重要措施。其中，超級電容儲能系統是目前極具競爭力的解決方案。它的主要功能包括提高再生制動能量利用率，降低牽引能耗，減少再生失效，抑制網壓波動。北京交通大學開發了車載和地面兩種類型的超級電容儲能系統樣機。掌握了儲能系統優化配置、大功率雙向DC/DC變流器、超級電容充放電控制、能量管理策略等關鍵技術。該系統也可應用于工程機械、電動工具等其他領域。

成果簡介： 針對已修建和即將修建的淺埋城市公路隧道，模擬與實測不同通風運營模式（自然、橫向、縱向，半橫向）下，隧道內空間三維的汽車尾氣（行車工況）與火災煙氣（火災工況）的分布特征，結合當地氣候條件、地形條件、交通量狀況，開展多因素敏感性分析，給出既滿足尾氣排放又滿足煙氣安全的通風優化策略；針對不同制式地鐵車站及區間隧道，采用SES地鐵環控軟件、fluen

智慧教育AIGC信創一體機是集pc端暢學杏林，手機端掌上金課為一體，結合高質量知識圖譜、國產通用大語言模型和自主芯片算力的3級全信創AIGC服務器。響應教育部高校教育質量控制建設號召，結合OBE教育理念將BOPPPS教育模式，應用于學生手機端，教師在課堂中把控五步關鍵環節，激活學生4種互動狀態，保障繼教課程質量。構建起智學、智教、智管、智評“四位一體”服務平臺，推動全終端、全受眾、全空域、全時域、全場景、全連接的“六全式”融合教學模式改革。 豐富的課程資源：匯聚成都中醫藥大學1200門優秀本科課程，包括國家一流課程、省級一流課程、名師講堂等，全校師生可以選擇學習。提供全面的中醫藥數字教學資源，涵蓋電子教材、視頻講座直播課堂和在線測試等功能，方便師生隨時訪問。 特色AI教學工具：主要特色通過集成的AI教學工具，實現線上線下混合式學習，提高教學效率，并促進教學方法的。允許教師通過AI出題、AI答疑、AI微課功能協助開展教學，提高備課、教學效率。學生則可通過AI助學功能，利用語音或文字輸入進行提問和獲取智能答疑。 可視化“教學督導”：圍繞課程教學質量，搭建“學生畫像”、“教師畫像”教學評價，提供校內、校外業務相統一的督導巡課平臺。創建校外專家評審鏈接，在外網環境下，點擊鏈接即可訪問平臺進行督導巡課。 智慧教育AIGC信創一體機一體機集大模型Agent軟硬件、算法和數據處理多維層級靈活部署，搭載鯤鵬920處理器，支持8張Atlas300i加速卡超強算力，結合多核高效鯤鵬架構，提供高效AIGC大語言模型推理和數據處理及安全保護體系。 讓高校智慧教育快速實現：智慧教育AIGC信創一體機在手，教育創新與數字化轉型的藍圖便觸手可及。

以服務區域產業人才培養體系為目標，校企雙輪驅動數字化產業高質量發展，聯合政府、行業、企業、學校一同打造，大數據驅動下的產教融合基地、智慧產業學院、虛擬仿真實訓室為在校生、行業產業人員雙師培訓等，支撐高質量數字經濟人才培養。

以全息書法技術為基礎的新一代數字書法教學系統 創云版書法互動教室的特點： 學生端采用互動專用護眼屏，特殊成像技術，可同步接受教室端推送的電子字帖、碑帖、例字、大師書寫視頻、教師現場書寫示范直播，同時學生端可自主獨立操作，查詢臨摹、自主創作學習、在線提交作業以及上網查找資料等。 該方案集教與學全程數字化，師生同步互動，老師在教學軟件上可以看到并記錄每一位學生的書寫過程和書寫結果，隨時調出來進行講評，在大班教學過程中可以實現老師對每一個學生的關注與知道，掌控課堂秩序，提升課堂效果。適用于教室進行自主授課，并將授課內容實時同步到學生端，實現海量碑帖同步臨摹，在教師端和學生端互動的同時，還可借助本系統進行自主學習、臨摹、創作、為書法教育開辟了全新的授課方式。

利用農業生態工程技術，實現重金屬污染農田土壤的安全和高 效利用，工礦污染區土壤重金屬等污染物的生態阻斷，降低和消除重金屬的環 境毒害效應。我國重金屬污染面積占耕地面積 20%以上，工礦企業場地污染嚴重。 隨著經濟發展和社會環境意識不斷提高，污染治理和土壤保護工作將日益受到 各級政府和廣大人民群眾的重視，重金屬污染土壤生態工程治理技術（綠色原 位修復）將具有廣闊的應用前景。 技術特點與優勢：重金屬污染物年度年均下降 5%以上；土壤質量和生產潛 力得到恢復；生產效益（產值）比治理前提高 15%以上。綠色技術，治理與利用 同步，阻斷污染危害，保持和提高土壤生產效率。 

長期以來，大型板帶粗軋機生產中一直存在著軋件下扣頭現象，影響了軋件后續道次的正常咬入，對軋機、輥道等設備形成較大的沖擊、降低了設備壽命；嚴重時，會使軋件卡死，造成主傳動接軸破斷和齒輪座傾翻等重大事故。造成了巨大的經濟損失，嚴重影響了生產。 本項工作通過在線工藝參數、力能參數及軋制溫度的綜合測試和試驗，找出了軋件扣頭生成的主要原因。摸清了形成扣頭的條件和下扣變形的規律，首次提出了軋件扣頭與上下輥之間力矩不均勻分配、軋制壓下量、軋制線高度、輥徑差與軋件發生下扣之間的定量關系。上述成果填補了軋制理論中的空白，對完善軋機設計和控制理論具有重要理論意義。為控制軋件扣頭的措施的提出和實施提供了科學依據。 基于上述理論提出了控制軋件扣頭問題的技術措施方法。該方法在不改變鋼坯加熱條件的前提下，通過適當調配軋制線高度，并匹配軋機的壓下量和輥徑差等參數即可控制軋件扣頭問題。這一方法不需增加設備投入，即可基本消除軋件扣頭現象，并將上下輥力矩不均控制在10%以內。 該項成果曾通過湖北省技術鑒定，被評定為國際領先水平，并獲得武漢市科技成果二等獎。 自1996年4起此項成果已成功應用于生產。

工業染料廢水的處理及環境水中染料污染的去除越來越為人們所關注。因此各種生物降解及物理-化學方法，如絮凝、催化氧化、 膜過濾和吸附等，都被用于染料廢水的處理，其中吸附去除法因其經濟、高效、操作簡便，應用最為廣泛。本項目涉及的 Fe3O4 磁納米顆粒，與純 Fe3O4 納米顆粒相比，吸附能力更強，可用于清除染料廢水中的陰離子染料分子，此外，吸附了染料分子的磁納米顆粒可通過使用外部磁鐵迅速去除，不會引起二次污染。能為染料污染的清除提供一種高效便捷經濟的工具。