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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

本發明公開了一種基于點云與影像數據的三維可視化方法和系統，其中方法的實現包括：采集目標場景的影像數據和點云數據；對點云數據進行上采樣，將上采樣后的點云數據投影到影像數據中進行融合，對進行融合后的點云數據進行著色，得到彩色點云數據；利用彩色點云數據進行三維渲染，得到目標場景的三維可視化模型。本發明實現了從數據采集和融合到最終渲染顯示的點云三維可視化，有助于激光點云技術的拓展，提高了點云數據對于普通用戶的可訪問性和

圍繞未來能源需求特性辨識、場站/設備智能監測、能效優化管理3項核心內容，開展研究并提出以下3個核心創新點，創新點一為基于數據驅動的需求側用能行為特性辨識及容量價值評估方法，有效解決了需求側用能行為特性分析難度大、精確度差、有效性低的問題，為能源電力系統容量規劃和優化投資提供了科學依據；創新點二為基于數據挖掘計算的多元設備狀態監測與需求側能效優化技術，解決了需求側用能設備運行狀態監測能力差、管控水平低的問題，實現提質增效；創新點三為基于數據高效融合計算的場站環境監測及虛擬現實交互技術，有效解決了各種環境參數大量冗余導致的監測結果誤差大的問題。 平臺可應用于包括智能設備制造與銷售、能源設備在線監測、能源設備全壽命周期管理、能源站點智慧運行維護、用能負荷預測、能質能效分析與應用等。

項目成果具有很強的技術先進性和市場推廣潛力，受到專家高度評價。

本發明（專利號ZL 201510665184.8，2018/9/21授權）涉及一種基于HOOK 的云存儲應用加密數據包破解方法，分析云存儲客戶端程序，找到需要設置HOOK 點的函數，通過獲取并且修改API傳入的參數，進而返回結果，獲取云存儲客戶端與服務器進行通信的數據明文。本發明適用各種語言實現的云存儲客戶端，對于認證的方式沒有特殊要求，具有廣泛的兼容性；不受用戶網絡環境的影響，無需在客戶端和服務器之間增加代理服務器、不受客戶端Certification pinning 安全技術的限制，具有廣泛的適用性。

一種云數據隱私保護安全重加密方法，包括數據擁有者把明文數據進行加密后放置到云端，云服務 提供商對密文進行存儲和相關操作；數據使用者得到訪問授權后，對數據進行請求，云服務提供商得到 數據請求后反饋給數據擁有者；數據擁有者獲得數據使用者的數據請求信息參數，產生重加密密鑰，并 發送給云服務提供商；云服務提供商用重加密密鑰加密數據擁有者放置在云端的密文數據，得到重加密 密文；數據使用者從云平臺上下載重加密密文，根據自己的私鑰解密重加密密文，得到所需的明

區塊鏈是實現智慧城市、智慧醫療、電子政務等的核心前沿技術，具有可追溯性、可驗證性特點，為生產生活提供強公信力、高透明度、弱中心化的統一數據平臺。然而現有的區塊鏈平臺存在查詢效率低、數據可搜索性差、以及應用開發接口的易用性差等問題。 針對上述問題，項目結合分布式數據庫技術，設計實現關系型區塊鏈數據庫系統。具體的，如下圖所示，項目針對區塊鏈數據的底層存儲結構，設計高效的數據轉換方法，實現區塊鏈數據的關系模式存儲；項目研究關系型交易的鏈上事務管理機制，構建支持 SQL 的區塊鏈應用開發平臺；項目創新區塊鏈數據共享方法，基于分布式關系型數據庫的訪問控制與事務管理機制，實現負載均衡的區塊鏈數據共享。面向智慧城市、智慧醫療、電子政務等場景，將上述技術突破融入聯盟鏈結構，增強聯盟鏈數據的易用性、可搜索性和數據共享的效率，建立支持 SQL 的區塊鏈數據庫系統。目前系統仍處在研發階段，預計 2021 年底完成研發。 主要技術指標 （1）支持 TPC-C、TPC-H 等數據庫主流測試； （2）數據讀取效率相較傳統關系型數據庫損失小于 15%； （3）數據庫寫效率相較傳統關系型數據庫損失小于 50%。

華棲云與浙大深度聯合，創新智慧教學新模式，將傳統課堂搬上云端，實現線上、線下、混合式教學、智慧學習等多樣化學習方式，構建集數字化教學組織、實施、分析和評價一體的智慧教學生態。

團隊以深地工程地質災害預警與防控為切入點，將微震監測、智能云與新型支護技術相融合，打造了一套從底層算法到頂層智能物聯網算法完整的解決方案，最終實現了 “精準監測”到“云端預警”再到“智能防控”。  一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 李想 環工院/土木水利 2020.09-2023.06 曾俊 環工院/建筑與土木工程 2019.09-2022.06 馬佳驥 環工院/地質工程 2019.09-2022.06 吉翔 環工院/土木水利 2020.09-2023.06 盧向前 環工院/地質資源與地質工程 2020.09-2023.06 喻妮 環工院/土木工程 2020.09-2023.06 代坤坤 環工院/土木工程 2021.09-2025.06 文倩 商學院/應用經濟學 2019.09-2022.06 彭豐 環工院/土木工程 2020.09-2024.06 李超飛 環工院/地質工程 2020.09-2024.06 宋濤 環工院/地質工程 2017.09-2023.06 張航 環工院/土木工程 2016.09-2022.12 鄧葉林 環工院/土木工程 2019.09-2022.06 馬俊杰 環工院/地質工程 2019.09-2022.06 朱玥 商學院/應用經濟學 2021.09-2023.06 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 馬春馳 環工院/ 無/副教授 隧道與地下工程 李天斌 環工院/ 院長/教授 隧道與地下工程 朱星 環工院 無/副教授 邊坡工程 崔圣華 環工院 無/講師 地質工程 楊曉軒 環工院 無/助教 無 趙偉華 環工院 系主任/副教授 邊坡工程 四、項目簡介 團隊以深地工程地質災害預警與防控為切入點，將微震監測、智能云與新型支護技術相融合，打造了一套從底層算法到頂層智能物聯網算法完整的解決方案，最終實現了 “精準監測”到“云端預警”再到“智能防控”。 根據國家西部大開發、扶貧開發、川藏鐵路、國防重大專項深地工程項目等重大戰略相繼開設，未來將有超過5.2萬億元的市場容量。①自主研發一套以傳感器—采集站—便攜檢測儀—云平臺為一體的高精度的微震監測系統。②基于智能云構架+MOC多輸出技術+BIM，研發了深地災害智能預警與防控云平臺。 ③自主研發了深地災害新型支護裝置。已完成智能預警與防控云平臺的研發設計，以及四個核心設備+三種新型支護裝置的小規模生產，具有專業背景的數據分析團隊已通過云平臺遠程處理監測數據。本項目正對硬件產品進行投入生產，計劃于2023年完成軟硬件的升級，2024年上線深地工程地質災害大數據云平臺，2025年實現掌上云技術。學生團隊已發表30篇高水平論文，申請發明專利18項，新型實用專利12項，軟件著作權5項，獲10余項國家、省部級創新創業類競賽獎勵。依托學校平臺已完成或參與國家、省部級項目10余項，合同總價值超千萬元，并獲得央視報道，引起了國內外社會的高度關注。