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本發明公開了一種城市軌道交通層級救援站多目標選址方法，該方法通過構建救援站網絡?脆弱性評價?脆弱度分級?確定覆蓋度函數?建立適用于城市軌道交通層級救援站規劃決策的多目標選址模型?算法設計，從經濟性、高效性、覆蓋全面性三方面出發，提升救援站選址方法的準確性和合理性，最終實現快速救援響應、高效物資供應，不僅能有效降低救援網絡的建設維護成本，同時能保證突發事件的高效及時救援，可為軌道交通企業提供具有不同決策偏好的選址決策方案，滿足實際選址工作的需要。

本發明公開了一種故障環境下城市軌道交通列車的輔助定位系統，包括RFID信息標簽模塊、RFID閱讀器、紅外發射器及紅外傳感器，通過使用RFID技術進行行駛區間內的車輛多重定位，不僅能夠在列車行駛時檢測到列車的位置信息、推算出行駛的速度、車輛行駛方向，還可以在列車通過后推算出列車行駛加速度，較為準確的評判出列車的動態運行狀態，保證線路運輸安全，實現列車安全間隔控制；同時采用紅外感應技術和RFID技術共同完成停車定位操作，使列車在信號系統故障環境下能夠及時將信息傳給工作人員，降低信號系統故障帶來的影響和損失，使列車停車進站較為準確，滿足軌道交通企業對定位設備布設的實際需求。

本發明公開了一種城市軌道交通區間乘客交通流狀態判別方法，通過計算區間乘客交通流狀態判別參數??區間斷面滿載率，通過區間乘客交通流狀態參數的時間序列構建，構造狀態參數有序樣本序列，以最優分割聚類法進行類別劃分，保證了樣本的時序性與狀態的連續性,將參數樣本相近的統計時段歸為一類，提出目標線路區間乘客交通流狀態劃分方案,并依據參數閾值進行區間乘客交通流狀態類別判定，準確判別乘客交通流狀態，有利決策者及時準確地掌握客流運行狀態及其客流變化規律，為日常調度和工作做好準備。

本城市電網規劃輔助決策軟件是在地理信息系統平臺上開發的，含有城市電力空間負荷預測、變電站規劃、高壓配電網規劃和中壓配電網規劃等功能模塊。該軟件根據城市發展規劃和電力負荷發展的實際情況，采用了先進的優化算法，規劃結果比傳統的僅依靠工程師經驗進行規劃的方案更科學、更符合城市電網依賴地理條件的特點。 該軟件功能全面，能夠進行城市電網的單階段規劃和多階段規劃，能同時對新城區和老城區進行電網規劃，規劃的新建變電站選址無需提供預選的變電站站址，并且可以處理已有變電站的擴容問題。 在該軟件中，強大的地理信息系統管理著城市電網規劃所需的地理信息數據，有效地解決了傳統規劃方式中路徑、空間負荷分布等基礎數據不精確的問題，提高了規劃方案的準確度，具有輸入方便、界面友好、報表美觀等優點，能分層顯示各類數據（包括不同規劃階段的空間負荷預測數據和規劃方案），規劃結果能同時以圖形和報表給出，大大減輕了規劃人員的勞動強度，提高了撰寫規劃報告的效率，為城市電網規劃提供了可靠的決策依據。

隨著我國社會經濟發展和人民生活水平的提高，城市居民對重塑慢行系統、提升城市空間品質提出了更高的要求。共享單車作為一種便捷、高效、綠色的新型出行方式，是解決城市短距離出行和"最后一公里"難題的重要工具。本文以一種新的視角，應用共享單車騎行軌跡數據從騎行行為角度對騎行環境進行研究。以龍崗區為例，首先對街道騎行行為的時空間分布特征進行了研究，發現騎行行為在時間上主要集中在早晚高峰時段，在空間分布上主要集中在地鐵和公交的接駁站點和龍

機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數據，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結構化模型重建、人機交互等功能模塊，實現高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、技術分析 創新性： 機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數據，通過點云語義分割、點云影像配準、實景三維模型重建、建筑物單體結構化模型重建、人機交互等功能模塊，實現高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設的自動化程度，推進實景三維中國建設進程。系統主要由兩部分功能模塊組成：自動化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統模塊。其中自動建模模塊由點云影像自動配準、實景三維模型重建、點云濾波、點云分類、建筑物單體化分割、建筑物結構化模型重建等軟件子模塊構成。系統支持DEM、DOM、實景三維模型、建筑物LoD1至LoD3模型等多種產品生產；支持多核、多CPU、多GPU架構的任務并行化管理，支持搭建點云、影像、模型數據庫，支持人機交互進行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關鍵問題： LiDAR點云與傾斜影像異源異構數據配準問題，點云影像數據難以聯合應用； 單一數據源三維信息與紋理信息不全，高質量模型結果依賴高精度數據輸入，導致數據獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實景三維模型重建自動化程度低，低精度自動結構化模型成果難復用，而手動模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實景三維數據制作單位高度依賴國外軟件，國產化難。 先進性： 當前，國內90%以上地形級實景三維數據制作測繪單位都基于國外軟件進行三維重建，而城市級實景三維模型則重度依賴全人工手動勾繪且需調用國外專業三維建模軟件，模型重建學習成本極高、軟件針對性不強而效率低下。 機載LiDAR與航空影像聯合城市三維建模系統軟件系統以高精度、高效率、高自動化程度城市級實景三維模型重建為首要目標。軟件系統具備高精度點云影像配準模塊提供異源數據聯合應用基礎；采用LiDAR點云約束的多視影像密集匹配策略實現高精度、全覆蓋三維數據輸入以實現高質量實景三維模型重建；采取地面點濾波、非地面點地物分類、目標地物單體實例分割遞進式流程得到建筑物等地物單體化三維數據；優化自動結構化模型重建與人工干預的結構化建模流程，無需額外依賴專業建模軟件；提供針對建筑物結構化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達標的自動模型可復用，三維點云端、二維影像端可獨立或聯合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動編輯模式。 獨占性： 系統主要搭建兩條生產路線，以適應不同地域模型精度要求差異、不同應用時間響應要求。其一是以LiDAR點云為主的快速建筑物結構化模型重建，經過點云分類、建筑物實例分割、結構化模型重建等步驟構建人工地物結構化模型，并利用配準后多視影像對模型紋理映射，此生產線主要產品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結構化模型、典型地物真實色彩點云等輕量基礎數據；其二是在LiDAR點云約束下生成高精度密集匹配點云構造高質量實景三維模型，并在此基礎上提取建筑物單體三角網數據，經過模型簡化抽象得到建筑物LoD3模型，此生產線主要產品包括實景三維模型、建筑物LoD3模型等城市級實景三維數據要素。 此外，軟件系統支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產麒麟(V4/V10)等多操作系統中運行，已階段性實現國產化。

本發明涉及城市設計規劃，提供在城市規劃設計中識別城市風貌要素，通過建立城市在地建筑風貌案例庫、理論分析、實驗數據采集、數據公式分析、實際校正等手段，精準識別城市風貌要素的權重關系。 一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、成果簡介 本發明涉及城市設計規劃，提供在城市規劃設計中識別城市風貌要素，通過建立城市在地建筑風貌案例庫、理論分析、實驗數據采集、數據公式分析、實際校正等手段，精準識別城市風貌要素的權重關系。依靠要素分類簇群的數值為基準，動態平衡城市風貌控制區內的各類風貌要素的控制比例，科學系統地指導城市風貌規劃設計和保護的一種基于VR結合眼動跟蹤的城市風貌特征識別的方法。 在當前大力宣揚城市特色文化的背景下，為了突出地域風貌特色，許多城市常將具有一定城市地域文化代表性的舊城或歷史街區進行整治和修復，城市風貌識別是開展城市風貌保護及塑造工作的重要基礎。這是利用數字技術來感知、認知城市，進而科學精細化挖掘和智慧化發展城市風貌的新方法，該技術用于城市風貌特征要素分區和精細化識別、監控和提升，為城市風貌規劃管理提供科學系統的指導建議。

本項目以污水處理廠存在能源消耗高，二次污染等問題，針對污水體量龐大，復雜多變量，多相體系的數據信息滯后，強耦合，非線性等問題，采取學科交叉方式與物理學院、智能學院合作開發新型水質傳感器，開發信息處理系統，多變量耦合神經網絡系統，深度學習和算法，構建污水處理智能控制關鍵技術，儀器和設備。為污水廠的智能節能減排創造提供技術支持。

項目成果/簡介:本項目以污水處理廠存在能源消耗高，二次污染等問題，針對污水體量龐大，復雜多變量，多相體系的數據信息滯后，強耦合，非線性等問題，采取學科交叉方式與物理學院、智能學院合作開發新型水質傳感器，開發信息處理系統，多變量耦合神經網絡系統，深度學習和算法，構建污水處理智能控制關鍵技術，儀器和設備。為污水廠的智能節能減排創造提供技術支持。應用范圍:該技術主要應用于給水處理系統和污水處理系統的智能控制。效益分析:項目的研究已經進行了多年， 2017 年投資 1500 萬元在南開大學津南校區建立了 1000 噸/日污水處理廠， 為傳感器的應用和示范創造十分有利的條件。