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本發(fā)明公開了一種基于多感知數(shù)據(jù)融合的人機自然交互系統(tǒng)，包括MEMS手臂跟蹤裝置、視覺跟蹤裝置，以及安裝在操作者的手掌上的力反饋裝置，上述各裝置由PC終端控制，PC終端包括手臂運動解算模塊、圖像處理模塊、力學(xué)解算模塊和虛擬場景渲染模塊；虛擬場景渲染模塊根據(jù)手臂運動軌跡和手指運動軌跡生成虛擬手臂和手指，力學(xué)解算模塊根據(jù)虛擬手指與虛擬物體的碰觸信息，計算操作者當(dāng)前狀態(tài)下應(yīng)得到的期望反饋力矢量；本發(fā)明可滿足手臂大范圍運動情況下的手臂運動軌跡的跟蹤要求；其次，可通過圖像信息測量操作者手指的運動軌跡，可精確測量手指上多個關(guān)節(jié)的角度；再者，可為操作者提供力反饋和虛擬場景的視覺反饋，增強系統(tǒng)的臨場感、交互性。

配電低壓臺區(qū)泛在感知解決方案，創(chuàng)新提出“變-線-表”一體化拓?fù)浔孀R方法，可實現(xiàn)故障定位和主動推送、戶內(nèi)外停電責(zé)任研判、搶修痕跡化管理、分支線路阻抗監(jiān)測等創(chuàng)新功能，完整實現(xiàn)中低壓配電網(wǎng)一張圖的解決方案。

本技術(shù)成果重點通過研究開放式數(shù)據(jù)交互技術(shù)，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐平臺層面解決異構(gòu)交通數(shù)據(jù)一致性描 述、跨平臺交互等問題；通過研究城市路網(wǎng)多粒度運行狀態(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)交通運行狀態(tài)多粒度獲取等問題；通過實施中心城市交通狀態(tài)感知與分析集成系統(tǒng)開發(fā)與實證測 試，實現(xiàn)面向交通管理與出行的多目標(biāo)多層級交通運行狀態(tài)評價。

成果介紹物聯(lián)網(wǎng)感知層測試實驗與評估系統(tǒng)是在863主題項目—物聯(lián)網(wǎng)安全感知關(guān)鍵技術(shù)及仿真驗證平臺的資助下完成。仿真平臺為物聯(lián)網(wǎng)感知節(jié)點部署后的性能提供一個仿真測試和性能評估的環(huán)境，其特點是：不需要部署真實的感知節(jié)點。通過對物理信道的建模、無線信號特征建模、電源建模和通信環(huán)境建模，能夠最大限度模擬真實環(huán)境下的感知節(jié)點通信過程。仿真的結(jié)果是理論值，可以將感知層測試實驗平臺的數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)的初始值，從而提高仿真的精度。其特點和指標(biāo)：（1）針對實際應(yīng)用環(huán)境配置參與通信的感知節(jié)點屬性和參數(shù)，即節(jié)點建模；（2）建模感知節(jié)點的電源模型；（3）根據(jù)用戶的需要選擇節(jié)點部署的方式，并可以對節(jié)點位置、屬性和參數(shù)進行手動調(diào)整；（4）能夠加載待測的通信協(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，待測節(jié)點的數(shù)量不設(shè)置上限，但隨著節(jié)點數(shù)量的增加，PC的處理時間將延長；（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、數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠骄窂介L度、平均能耗和網(wǎng)絡(luò)的擴展性等性能；（8）該平臺不受具體應(yīng)用的限制。技術(shù)創(chuàng)新點及參數(shù)技術(shù)原理：針對物聯(lián)網(wǎng)感知層設(shè)備規(guī)模龐大，部署費時費力，以及部署前很難評估系統(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。該成果的主要創(chuàng)新性體現(xiàn)在感知設(shè)備和環(huán)境等物理特征建模、測試內(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)簡單、易用，測試過程清晰、透明，測試結(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 該項目在感知設(shè)備部署環(huán)境方面，分別對室內(nèi)環(huán)境和室外環(huán)境進行建模。針對室外環(huán)境，該團隊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)域的不同進行建模；針對室內(nèi)環(huán)境，該團隊主要根據(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）對信號衰減的影響進行建模。在電源建模方面，主要是根據(jù)不同廠家的5號電池的放電曲線進行建模，由其放電電流、放電電壓和持續(xù)時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）在感知層的測試內(nèi)容和方法方面該平臺主要針對感知層需要評價的性能，如：吞吐量、丟包率、延時、平均路徑長度、能耗和連通度等，設(shè)計了其測試方法，新增待測性能可以通過組件的方式擴展。為了實現(xiàn)相關(guān)性能測試，首先需要選擇設(shè)備類型和部署場景，如圖1和圖2所示。然后進行部署，部署完成后，系統(tǒng)會自動產(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)實際需要進行修改和自定義；.ini文件，設(shè)備一旦部署完成后，其id號和位置坐標(biāo)將記錄在該文件中，設(shè)備移動后，該文件對應(yīng)的坐標(biāo)值將自動更新；.h和.cc文件，即用戶待測協(xié)議的源文件。一旦感知設(shè)備部署完成，平臺自動產(chǎn)生這5類文件的初始框架，用戶只需要寫入待測協(xié)議的具體代碼，經(jīng)編譯器編譯后，即可進入測試環(huán)節(jié)。具體協(xié)議的代碼可根據(jù)該項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協(xié)議編譯完成，平臺即可開始相關(guān)的測試，此時，用戶可以根據(jù)需要動態(tài)選擇不同的參數(shù)，進行測試。開始測試時，平臺將同步顯示協(xié)議的通信過程，如圖5所示。根據(jù)仿真測試結(jié)果，不同的協(xié)議可以進行性能對比，如圖4所示為不同協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)平均能耗對比。該平臺可以在無攻擊和無安全機制、無攻擊和有安全機制、有攻擊和無安全機制、有攻擊和有安全機制等四種情況下，評估感知層網(wǎng)絡(luò)的性能，并將它們的測試結(jié)果進行對比分析。國內(nèi)外同類技術(shù)對比：國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，而且無法接入實體設(shè)備，無法進行虛實結(jié)合的仿真測試。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，無法進行多安全機制對比，無法接入實體設(shè)備。而且，它們仿真的物理層是理想狀態(tài)，造成仿真結(jié)果與實際存在較大的差異。

1. 痛點問題 場景、目標(biāo)對象的感知與語義理解在醫(yī)療健康、運動培訓(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、對象級、場景級多層次、多尺度表示下實現(xiàn)語義、幾何及空間關(guān)系的透徹感知。 現(xiàn)有計算機視覺方法或激光雷達(dá)等手段無法同時獲取多個維度的高質(zhì)量場景與目標(biāo)信息，同時現(xiàn)有的深度估計、語義分割、位姿估計等相關(guān)技術(shù)，存在識別精度低、提取不到關(guān)鍵信息、應(yīng)用場景單一等問題，無法滿足大尺度場景應(yīng)用的需求。 2. 解決方案 團隊提出多模態(tài)采集、時空復(fù)用編碼攝像方法，獲取大景深、高時空分辨、豐富的精確場景視覺信息；提出一種基于物理空間推理和語義關(guān)聯(lián)建模的動態(tài)場景深度估計方法，綜合語義信息、幾何結(jié)構(gòu)信息以及時空間信息進行濾波，實現(xiàn)復(fù)雜動態(tài)場景的無先驗深度估計，將觀測目標(biāo)與背景進行區(qū)分；提出一套從圖像和視頻中預(yù)測目標(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)確估計目標(biāo)相對相機的 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)實例檢測與分割框架，有效的解決了復(fù)雜類別、場景遮擋情況下的多目標(biāo)實例分割問題，能夠?qū)崿F(xiàn)同時對場景中多個目標(biāo)檢測與分析。 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)、市場推廣經(jīng)驗，能推廣本技術(shù)落地的高科技企業(yè)，可以進行深度合作。

本項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技術(shù)，對軌道安全進行監(jiān)測感知。通過視覺目標(biāo)檢測，實現(xiàn)激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)處理和多傳感器數(shù)據(jù)整合。

本發(fā)明通過對非參量CUSUM檢測算法進一步改進并應(yīng)用到頻譜檢測中，能夠在沒有信號先驗知識與信號出現(xiàn)時刻隨機的條件下，克服現(xiàn)有快速檢測方法的不足，更加快速低地檢測到信號。并能夠根據(jù)檢測情況動態(tài)調(diào)整偏移量，使得檢測延時進一步縮減。

物聯(lián)網(wǎng)感知大數(shù)據(jù)可信存儲與分析處理平臺（IOT-SeaCloudDM）：針對智慧城市、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空相關(guān)數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù)管理需求，  提供一個通用的感知大數(shù)據(jù)處理平臺，對各類相關(guān)的感知采樣數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一管理，并達(dá)到如下目標(biāo)：（1） 提供 PB~EB 級的感知采樣數(shù)據(jù)存儲、管理與查詢處理。（2） 提供時態(tài) - 空間數(shù)據(jù)、采樣數(shù)值數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析與數(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。