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配電低壓臺區泛在感知解決方案，創新提出“變-線-表”一體化拓撲辨識方法，可實現故障定位和主動推送、戶內外停電責任研判、搶修痕跡化管理、分支線路阻抗監測等創新功能，完整實現中低壓配電網一張圖的解決方案。

本技術成果重點通過研究開放式數據交互技術，在基礎數據支撐平臺層面解決異構交通數據一致性描 述、跨平臺交互等問題；通過研究城市路網多粒度運行狀態分析技術，在交通狀態感知與分析層面解決大 規模路網交通運行狀態多粒度獲取等問題；通過實施中心城市交通狀態感知與分析集成系統開發與實證測 試，實現面向交通管理與出行的多目標多層級交通運行狀態評價。

成果介紹物聯網感知層測試實驗與評估系統是在863主題項目—物聯網安全感知關鍵技術及仿真驗證平臺的資助下完成。仿真平臺為物聯網感知節點部署后的性能提供一個仿真測試和性能評估的環境，其特點是：不需要部署真實的感知節點。通過對物理信道的建模、無線信號特征建模、電源建模和通信環境建模，能夠最大限度模擬真實環境下的感知節點通信過程。仿真的結果是理論值，可以將感知層測試實驗平臺的數據作為系統的初始值，從而提高仿真的精度。其特點和指標：（1）針對實際應用環境配置參與通信的感知節點屬性和參數，即節點建模；（2）建模感知節點的電源模型；（3）根據用戶的需要選擇節點部署的方式，并可以對節點位置、屬性和參數進行手動調整；（4）能夠加載待測的通信協議；（5）能夠根據部署的拓撲圖產生用戶編程模板；（6）理論上，待測節點的數量不設置上限，但隨著節點數量的增加，PC的處理時間將延長；（7）能夠仿真無攻擊或攻擊情況下，網絡的吞吐量、丟包率、延時、數據傳輸的平均路徑長度、平均能耗和網絡的擴展性等性能；（8）該平臺不受具體應用的限制。技術創新點及參數技術原理：針對物聯網感知層設備規模龐大，部署費時費力，以及部署前很難評估系統性能，部署后加載的協議一旦不符合要求，重新加載成本巨大的問題，研發了該平臺。該成果的主要創新性體現在感知設備和環境等物理特征建模、測試內容和方法、仿真過程和結果的可視化顯示等方面，使得開發的系統簡單、易用，測試過程清晰、透明，測試結果可以分類比較。（1）在感知設備和環境等物理特征建模方面 該項目在感知設備部署環境方面，分別對室內環境和室外環境進行建模。針對室外環境，該團隊主要考慮自由空間的情況下，根據設備部署在平坦區域和非平坦區域的不同進行建模；針對室內環境，該團隊主要根據多徑效應、視距是否阻擋以及不同建筑材料（包括：混凝土墻、混領土樓板、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、放電電壓和持續時間來確定電源的剩余電量。在芯片建模方面，根據不同的芯片類型，建模發射功率、接收靈敏度、RSSI、發送速率、工作電流和最小工作電壓等主要參數。（2）在感知層的測試內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。為了實現相關性能測試，首先需要選擇設備類型和部署場景，如圖1和圖2所示。然后進行部署，部署完成后，系統會自動產生5類文件，即：.ned文件，定義了感知設備部署后的拓撲結構，如圖3所示；.msg文件，定義了感知設備之間的通信規則，用戶可以根據實際需要進行修改和自定義；.ini文件，設備一旦部署完成后，其id號和位置坐標將記錄在該文件中，設備移動后，該文件對應的坐標值將自動更新；.h和.cc文件，即用戶待測協議的源文件。一旦感知設備部署完成，平臺自動產生這5類文件的初始框架，用戶只需要寫入待測協議的具體代碼，經編譯器編譯后，即可進入測試環節。具體協議的代碼可根據該項目組編寫的編程指南開發，其開發環境與C語言的開發環境類似，方便易用。（3）在仿真過程和結果的可視化顯示方面一旦待測協議編譯完成，平臺即可開始相關的測試，此時，用戶可以根據需要動態選擇不同的參數，進行測試。開始測試時，平臺將同步顯示協議的通信過程，如圖5所示。根據仿真測試結果，不同的協議可以進行性能對比，如圖4所示為不同協議的網絡平均能耗對比。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，評估感知層網絡的性能，并將它們的測試結果進行對比分析。國內外同類技術對比：國際上類似的仿真工具有十種左右，如：TOSSIM，OpenNet，NS2和OMNET等，都是針對傳感器網絡開發，不能仿真技術體制不同的感知設備，沒有對設備、網絡和環境等物理特征建模，而且無法接入實體設備，無法進行虛實結合的仿真測試。即使有些工具可以仿真感知層網路，如：TOSSIM，但是只提供TinyOS傳感網絡的仿真環境，無法仿真系統的安全性能，無法動態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議，但使用復雜，不易掌握，無法進行多安全機制對比，無法接入實體設備。而且，它們仿真的物理層是理想狀態，造成仿真結果與實際存在較大的差異。

本項目搭建一套基于深度學習技術的列車軌道安全自主感知系統，利用攝像頭，激光雷達毫米波雷達等多傳感器，通過多傳感器融合和物體檢測技術，對軌道安全進行監測感知。通過視覺目標檢測，實現激光雷達點云數據處理和多傳感器數據整合。

本發明公開了一種基于線結構光的水下目標三維重建技術。本方法有效降低了由于水中懸浮物、海水對光的吸收和散射、非均勻光場等對探測精度的影響，完成了大角度、遠距離的水下目標三維信息提取，實現了水下遠距離、高精度、實時的目標三維探測。水下目標三維探測技術可為海洋資源開發、水下工程建設和水下軍事應用等領域等所需的水下探測技術提供重要的方法和參考?？梢詾槿祟愄峁┖线m的觀察通道，將水下被探測目標的外型顯示為人眼可判斷的圖像或視頻信息，以此來完成對水中信息的收集或者為下一步的研究及應用提供有價值的基礎數據信息。

? 激光掃描技術是一種嶄新的三維空間數據采集方法。相對于二維影像，激光掃描所獲的三維點云具有精度高、密度大、信息豐富等優勢，已成為國內外地理信息產業、城市規劃、環境監測等各種社會領域不可或缺的重要空間參考數據。本系統所提供的全自動/半自動化功能覆蓋了從點云前期處理（如瀏覽、分區、編輯、坐標系轉換）、到點云分類（地形、道路、植被、人造物體等）、特征（點、線、面、自定義）提取、直至最終三維場景創建的全部數據流程。本系統所涉及的部分關鍵技術，如金字塔式空間數據庫、基于語義的特征識別、全自動化影像

一、項目簡介 當前虛實融合技術面臨的重大挑戰可以歸結為以下兩個關鍵科學問題：（1）非配合虛實環境的無縫融合與交互自然呈現。（2）云環境下虛實融合環境的語義理解、統一表達與應用軟件快速定制。為解決上述兩個關鍵科學問題和技術瓶頸，本項目重點研究了自然虛實融合呈現的硬軟件技術和裝置，構建虛實融合應用流程框架和規范，創新云軟件定制和服務模式，實現應用示范。充分利用移動、穿戴式設備的多傳感器優勢以及云端結合方式進行三維結構的重建、語義標注、識別理解與信息關聯。 二、前期研究基礎 目前已發表論文10篇，包括4篇期刊論文等（包括TIP、TMM等權威期刊論文）。申請專利3 項。 三、應用技術成果 1）基于搜索的圖像深度估計，相對誤差低于傳統方法，對訓練集的需求小于基于深度學習的方法。 Make3D數據集的深度估計結果2）基于雙模深度玻爾茲曼機（DBM）的三維場景物體檢測框架，給出了RGBD訓練數據不足的難題，流程如下 3）基于序列約束的哈希算法在不同比特率情況下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果

隨著現代神經外科手術和神經重癥技術、理念和診療系統的發展，越來越多嚴重腦損傷患者得以幸存，但因此維持于嚴重意識障礙狀態下的患者也越來越多，如何準確判斷患者的意識水平和預測患者能否蘇醒就愈加重要。

本發明公開一種可視化重建膝關節交叉韌帶的方法，包括數據采集、統一坐標系、交叉韌帶空間坐標提取、可視化影像重建交叉韌帶、影像測量等步驟；本發明可實現CT及MRI的數字化融合，簡單有效，可以指導膝關節韌帶手術，且不會增加病員負擔。