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近日，東南大學自動化學院模式識別與智能系統學科組暨教育部重點實驗室“復雜工程系統測量與控制”王雁剛副教授團隊在虛擬現實領域中三維虛擬人重建取得重要進展。團隊首次考慮了帶物體遮擋的三維人體重建難題，重建結果與精度達到了世界一流水平。相關成果以題為“Object-Occluded Human Shape a

成果簡介當前，視頻監控得到了迅速發展。視頻監控普遍存在的問題是：人臉圖像分辨率低下。對于低分辨率的人臉圖像，需要清晰化目標人的人臉圖像和確定監控中目標人的真實身份，這是一個國際性難題。成果應用應用于2008年北京奧運是奧運史上首次將人臉識別技術作為人員身份識別的智能化手段引入其安保工作，是人臉識別技術在華發展的里程碑。 ------摘自人民日報海外版（2012年02月25日） 應用于戶籍查重湛江市對全市6123812張二代證人臉圖像進行人臉識別，共查出12314對重復戶口，查出8名網上逃犯。 對我國人臉識別應用呈現爆發性增長起到了推動作用應用于視頻圖像偵察清華大學在低分辨率人臉圖像重建的新進展：對瞳距大于12像素的人臉圖像進行重建，重建像的人臉識別率為：在10萬異源數據庫中（如二代證數據庫），前100名的識別率大于70%在10萬同源數據庫中，前100名的識別率大于80%

? 計算機圖形學、虛擬現實和電子游戲等領域的快速發展，導致對具有高度真實感的三維模型的需求與日俱增。本項目充分利用鏡面對稱約束，同時利用特征點作為位置約束以及添加透視投影等約束，通過最小化線性約束下的曲面二次目標函數實現曲面重建，最后進行紋理提取，從而獲得逼真的三維模型。該技術具有輸入信息簡單，建模速度快，真實感強等優點，目前已經獲得“基于單幅圖像的光滑對稱曲面重建方法”國家發明專利授權。 

1. 痛點問題 2020年我國鋼材產量超過13億噸，占全球產量的一半以上，同時我國鋼鐵消費市場也是全球第一。現代智能化鋼廠是鋼鐵企業未來的重要發展方向，目前國內主流鋼廠都在大力布局。但作為智能鋼廠的基礎和核心，鋼鐵生產智能設備國內技術能力差距較大，對國外依賴性比較明顯。 2. 解決方案 本項目將最新的光電技術與鋼廠生產需求深入結合，致力于鋼廠關鍵智能感知設備的研發。目前已完成原理驗證和樣機開發的智能設備包括：轉爐煉鋼過程動態監測系統、轉爐內壁智能測量掃描設備、輥道輥在線智能監測系統等。項目還有多項智能設備在研。 本項目的轉爐煉鋼過程動態監測系統，是通過監測爐口火焰光譜和圖像信息，經過人工智能計算，得到煉鋼過程中鋼水溫度、元素含量等參數，實現煉鋼過程實時動態監測。轉爐內壁智能測量掃描設備，是采用激光雷達和數據融合技術，遠距離快速智能掃描轉爐內壁，實現轉爐內壁自動檢測。輥道輥在線智能監測系統，是通過對軋鋼輥道輥電流實時連續監測和智能分析，有效監測和預防輥異常導致的帶鋼或鑄坯表面損傷。 合作需求 本項目下一步發展需求主要集中在與鋼鐵和冶金行業相關企業的技術和產品合作，其次是資本投資、政府政策等方面的扶持。需要的外部資源主要是產業的工程化、產品化資源和市場資源。

項目背景：現有船舶設計及強度評估方法已經處于緩慢發展 階段，但是船舶結構安全事故（尤其是針對大型船舶）卻屢見不 鮮，傳統的技術方法在提升船體結構強度的同時，也直接導致船 舶建造成本和船舶營運成本的快速增加，因此船舶結構安全保障 技術發展已進入一個瓶頸期。類比其他行業如橋梁飛機等，發展 方向已逐漸向智能化監測以及預警及決策轉變。為打破瓶頸，針 對船舶結構安全性的技術方向也應向智能化感知及輔助決策方 向轉變。其中的主要研究要點為智能感知和數字孿生關鍵技術， 技術路徑為構建傳感系統的搭建與優化體系、研究結構狀態智能 感知和數據挖掘方法，建立基于感知數據的載荷反向識別、數字 孿生模型與驅動更新技術，以及基于智能算法的安全評估技術， 該技術不但可以在營運過程中保障船舶結構安全，還可以船舶設 計優化和完善規范有重要的指導意義。該需求技術國內外均處于 初步研究階段，國外船級社 DNV 已有該類產品，但國內尚無同類 產品，并未形成行業壁壘，可實現研究自主化，獲得自主知識產 權，填補國內空白；該產品的研發也有利于實施國家制造業發展、 山東省產業轉型和青島市海洋發展等國家和地方戰略，在搶占行 業高地的同時帶動產業鏈升級。 所需技術需求簡要描述：1.傳感器網絡布局優化及數據采集，硬件傳感網絡布局覆蓋全船結構，最大監測點不小于 128， 最高采樣頻率不低于 500Hz；2.船體結構感知系統智能化數據處 理，實現結構正常狀態數據和異常狀態數據的模式識別；3.船舶 結構智能孿生模型構建及同步演化；4.結構安全在線評估，并提 出結構安全完成任務使命所需的運維處理和運維策略。  對技術提供方的要求:1.在船體結構監測領域具有一定的研 究經驗；2.具備相關領域軟件開發和硬件集成、測試能力；3. 具有相關技術的研發和軟件開發背景；4.具備船級社質量管理體 系認證。 

? 植物在重力引導下的生長稱為植物的向重力性。根向重力是植物適應陸地環境的重要過程。植物向重力性反應的第一步是感受重力信號。目前，關于重力信號感受的機制有兩種假說：一是淀粉平衡石 (statolith) 假說，二是原生質體壓力假說。植物根冠的柱狀細胞和莖的維管束鞘細胞中存在淀粉體，這些淀粉體被命名為平衡石。中柱細胞和內皮層細胞通過淀粉體的沉降來感受重力變化。生長素在調節植物根系向重力作用中發揮重要作用，但生長素促進重力感知的分子機制及隨后的反應尚不清楚。 ? 非損傷微測技術（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通過測定活體動植物組織、細胞與內/外環境間Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交換量的實時變化，揭示基因功能的一種新技術。目前已被103位諾貝爾獎得主所在單位，以及北大/清華/中科院使用。 應對挑戰： 重力研究中對于活體樣品基因功能方面的檢測手段匱乏 樣品檢測過程中樣品重力變化與檢測設備的結合方式是一個難點 重力變化過程中生理指標的實時監測 解決方法： 非損傷重力感知分析系統(GRASS)是基于非損傷微測技術的底層核心技術，是能夠檢測活體樣品基因功能的技術 非損傷重力感知分析系統(GRASS)配有立體可移動旋轉樣品固定裝置，可對樣品施加不同方向的重力并能實時檢測 非損傷重力感知分析系統(GRASS)能夠進行長時間的監測，為重力變化過程中，比較分子、離子流動速率，提供長時間的數據結果 產品介紹 名稱：非損傷重力感知分析系統（GRASS） 型號：NMTG-100 品牌：旭月 產地：中國 功能特點 1.基本功能： 檢測樣品所受重力發生變化時的生理指標變化 配備立體可移動旋轉樣品固定裝置，對樣品施加不同方向的重力 檢測指標：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能參數： 工作電壓：220V 最短檢測周期：5s 離子分子濃度測量精度：10-6M 離子分子流速測量精度：10-12mol·cm-2·s-1 傳感器最小移動距離：1μm 立體顯微成像系統分辨率：1920×1080 3. 軟件參數： 操作界面：中文 檢測指標模塊化可選 離子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文輸入、標記與記錄 可直接輸出流速、濃度數據和折線圖，無需額外換算

本項目將研制一套軟硬件一體化的醫學圖像處理與三維重建系統產品，該產品由三大部分組成，包括： 高性能、大容量、適合處理醫學圖像的硬件平臺； 針對醫學圖像處理裁剪后的專用Linux操作系統；綜合醫學圖像處理與三維重建的醫療專業應用系統。 成果性能：三維重建速度快、重建的圖像真實、精細，操作方便。 應用范圍：CT、MRI等醫學圖像處理與三維重建虛擬手術

成果簡介：計算機圖形學、虛擬現實和電子游戲等領域的快速發展，導致對 具有高度真實感的三維模型的需求與日俱增。本項目充分利用鏡面對稱約束，同時利用特征點作為位置約束以及添加透視投影等約束，通過最小化線 性約束下的曲面二次目標函數實現曲面重建，最后進行紋理提取，從而獲得逼真的三維模型。該技術具有輸入信息簡單，建模速度快，真實感強等優點，目前已經獲得“基于單幅圖像的光滑對稱曲面重建方法”國家發明專利授權。 項目來源：自行開發 技術領域：計算機應用技術，計算

清華大學公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情實時態勢感知與分析系統，對區域疫情數據進行實時動態監測、搜集、分析和可視化，服務各級政府疫情應急的資源調度、態勢研判和決策指揮。該系統在實時播報全國和世界范圍內疫情最新動態的同時，對省級和地市級的人員遷徙比例與分布進行重點信息排查，密切關注人口流動與疫情分布的內在聯系，為疫情跨區域傳播規律和病例溯源提供依據。該系統深入剖析大數據并探查民眾意識和情感傾向，研判民眾主流感情傾向和重點關注事件等疫情相關輿情，以“情感分析拼圖”、“事件文章熱詞云”和“全國輿情熱度”等分析結果為引證，為辟謠和積極引導輿論提供幫助，在國家抗擊疫情最為嚴重困難的時期為大眾的理性思考和科學防備貢獻力量。國疾病預防控制中心以及廣東省、武漢市、合肥市、深圳市、廣州市、佛山市等20多個省市在指揮調度中使用該系統。

自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿熱點，其主要任務是對場景中的視覺要素進行認知，進而推斷出其中包含的場景語義。IMAGINE實驗室近年來相繼從場景構成分析、場景內容推理、場景結構建模等角度對這一問題展開了系統研究，著重探索了融合先驗建模與深度學習的自然場景視覺理解這一問題。大數據具有規模大、種類多、產生速度快、有價值數據密度低等特點。對大數據信息分析具有重要意義，也是目前研究的熱點，其主要任務是利用數據分析的方法從大數據中獲取有價值信息。IMAGINE實驗室近年來結合深度學習前沿技術和傳統數據分析方法進行數據分析和預測，并在海關大數據分析項目和國網電力冰風災害預測項目中進行應用