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1.痛點問題 在臨床醫學實踐過程中，會產生醫學圖像、電子病歷、生命組學等多種類型的醫學數據，這些數據能夠從不同角度對患者的病情進行刻畫。因此實現多模態臨床醫學數據的自動化和智能化分析，有利于推動國家健康醫療大數據產業的發展，助力“健康中國”戰略的實施。 我國不同地區醫療水平差異較大，醫療資源在空間上分配不均。某些科室如影像科、病理科有較大的醫師缺口，供需矛盾突出。這種供需不匹配的問題也造成了醫生工作負擔加重，患者等待檢查結果周期變長等諸多問題。在當前情況下，短期內無法通過培養更多的新醫生來緩解醫療資源供需緊張的問題。 為緩解上述問題，目前已有企業推出了基于人工智能的輔助診療產品，但這些產品大都針對單一模態的醫學數據，無法從整體的視角進行輔助診斷和決策，輔助診斷的準確性仍有較大的提升空間。 基于以上痛點問題和產業機遇，我們希望通過技術創新，研發出一套有效的多模態醫學數據智能分析系統，應用“多模態醫學數據+人工智能”的技術模式，緩解當前醫療資源供需緊張的社會問題。 2.解決方案 本項目旨在研發對多模態醫學數據進行有效整合分析的人工智能方法。處理的數據類型包括：患者的醫學圖像、電子病歷、生命組學等多種模態的醫學數據。針對醫學圖像數據，構建目標檢測與分割、特征提取、相似圖片檢索等智能化算法；針對電子病歷數據，構建分詞、醫學實體識別和標準化算法；針對生命組學數據，研究基因突變致病性預測的深度學習算法。上述多模態醫學數據智能分析技術為基礎，研發多模態醫學數據智能分析的系列軟件產品，為醫院提供人工智能輔助診斷等應用產品。 3.合作需求 尋求與醫療機構、醫療設備耗材企業、遠程病理運營企業開展相應的合作。

成果概述：   基于人工智能技術，對來自全市公交車輛的車載視頻進行分析，實時計算出這些公交車量的實際承運人數目，提供給上海市公交中心數據分析平臺?；诂F有公交車載一體機的攝像系統獲取的車內運行的實時視頻信息，運用物聯網通信技術（4G、5G、LORA）匯集來自當前運行的公交車輛的當前視頻圖片，利用基于GPU云并行計算分析支撐技術，實現了基于人工智能技術的大規模公交車輛乘客數目狀態的實時分析方法，實現了支持上萬臺公交車輛乘客數目的實時評估的能力，構建了超大規模數據庫，對接上海交通數據中心，提供實時的全市公交車輛運行乘客狀態的大規模采集分析系統。目前已經在上海逐步展開應用。“公交視頻智能分析系統”已經率先在99路成功試點。支持整個上海市約有1萬3千余輛公交車，若想在整個大城市推廣這一系統，那么至少要實時處理2萬至3萬個車載攝像頭的“海量”信息，利用傳統的視頻分析技術根本無法實現。陳慶奎教授團隊的“視頻圖像實時分析技術”，該技術曾獲得過2項國家自然科學基金的支持、10余項國家發明專利授權、2項上海技術發明獎。目前，國內包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報導此上海十大惠民應用。 知識產權情況：申請2項發明專利。 技術的成熟度:    陳慶奎教授團隊的“視頻圖像實時分析技術”，該技術曾獲得過2項國家自然科學基金的支持、10余項國家發明專利授權、2項上海技術發明獎。目前，國內包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報導此上海十大惠民應用。 相關技術指標：   支持整個上海市約有1萬3千余輛公交車，若想在整個大城市推廣這一系統，那么至少要實時處理2萬至3萬個車載攝像頭的“海量”信息，利用傳統的視頻分析技術根本無法實現。精度達95%。 技術創新點： 1、大規模視頻信息匯集系統； 2、公交車輛視頻圖片預處理系統； 3、基于人工智能技術的公交車運行乘客數目計算模型； 4、基于多攝像源信息的車輛乘客數目評估系統； 5、基于物聯通信的大規模信息匯集系統； 7、基于GPU集群的大規模視頻特征計算技術； 8、基于GPU集群的深度神經網絡大規模視頻特征識別系統； 9、超大規模數據庫系統實現。 知識產權情況： 申請2項發明專利。 技術的成熟度:    陳慶奎教授團隊的“視頻圖像實時分析技術”，該技術曾獲得過2項國家自然科學基金的支持、10余項國家發明專利授權、2項上海技術發明獎。目前，國內包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報導此上海十大惠民應用。

本系統在國內屬首家研制，可推廣到所有熱電廠，以提高工作質量、工作效率、提高科學管理水平

主要研究體外過敏源自動檢測分析儀等的關鍵技術與儀器。圍繞常見疾病的篩查、老年人與病人護理等的需求，提供無創、無輻射、快速的檢測與診斷技術，并研發高性價比的儀器和系統。該系統可以用于無意識老年人、脊髓損傷病人和其他需要進行膀胱容積監測的患者，以及需要通過尿量預測實現對患者尿失禁護理和治療的醫院。本體外過敏原自動檢測儀具有敏感度高、特異性強、操作簡便、分析時間短（<5s）、自動化程度高、定量分級（5-7級）、成本低等特點，既可以適用于社區和基層醫院，也適用于三甲醫院和大型實驗室。目前已完成工程樣機研制,分析時間<5s；定量5-7級。

項目背景：隨著國家政策的引導，城市的發展，各種建 設工程規模不斷擴大，如何搞好現場施工現場管理，降低事 故發生頻率，杜絕各種違規操作和不文明施工現象一直是施 工企業、政府管理部門關注的焦點。利用現代科技，AI 識別 技術，優化監控手段，實現對工地現場的各類問題實現實時 的、全過程的、不間斷的監管。目前在工地智慧監管方面， 已經實現了對人員安全帽、危險區域的入侵等方面的視頻監 控及 AI 分析，但是在對施工周邊圍擋監控、施工現場地面 硬化監控、施工現場物料堆放覆蓋監控、施工現場出入車輛 清洗狀況監控，AI 分析系統無法到達準確及有效的分析。需 要通過建立有效的數據模型，應用 AI 分析算法，實現對以 上問題的準確分析。 所需技術需求簡要描述：1.AI 人工智能機器視覺分析 “深度學習”技術，實現視頻分析、視頻編解碼等技術。2. 采用深度學習，高效識別準確率超 99.5%，支持目標大小閾 值設定，對光線、極端天氣等不同應用場景環境適應性強， 檢測速度快，運算成本低。  對技術提供方的要求:1.具有成功的 AI 識別、深度學習 方面的成功案例。2.對人工智能、大數據分析具有深入的研 究。3.技術方案成熟可靠穩定有創新思維，不涉及知識產權 侵犯。 

本軟件主要功能是版面對象（文字、表格、公式、圖形等）的自動識別，包括版面分割、樣式識別、表格識別、公式識別、圖形解析、文字識別與元數據抽取等?？捎糜跀底謨热葜谱鳎ㄈ琰c讀書熱區檢測）、文件格式轉換（如PDF到EPub）、表單識別與金融文檔處理、數學公式識別與結構化拷貝、題庫構建與試題檢索、漫畫制作與檢索等。目前支持圖像、PS、PDF、Word、EPub、網頁等文件格式，支持圖書、論文、證券研究報告、試題、表單類數據等。

水質分析儀的主要用戶是環境監測、水利水務部門、水處理行業、高校、科研院所、電力鋼鐵化工企業、第三方檢測機構等，可替代大量手工分析勞動。市場主要被美國HACH、德國SEAL、荷蘭SKALAR等進口產品壟斷。但由于儀器結構復雜，操作難度大，多數單位引進后被迫處于閑置狀態。我們與多家單位聯合研制生產的THINKED 7800系列多參數連續流動水質快速分析儀全部性能指標相當或優于進口品牌，易用性優勢特別突出，整機和配件價格優勢明顯，可提供專家級的咨詢服務，售后響應快捷。具有很強的市場競爭力。

承壓設備包括鍋爐、壓力容器及壓力管道，結構強度是關鍵。依據國家相關法規標準要求，結合ANSYS有限元技術，可以進行承壓設備的應力分析設計、疲勞設計及優化設計，確保裝置的經濟性及合理性。同時通過靜態應變測試及動態應變測試技術，進行實驗應力分析，診斷裝置的可靠性。結合裝置缺陷動態聲發射檢測技術，進行裝置損傷剩余壽命預測，確保裝置安全運行。

康復醫療 • 步態分析 NOKOV可實時進行動作數據采集，與三維測力平臺、表面肌電儀、足底壓力測量儀等設備同步，采集行走、跑步等運動學數據。 • 動作損傷防護 捕捉人體易發損傷動作的運動學數據，結合力學、解剖學分析，明確損傷發生的機制，了解可能造成損傷的因素，提出有效的防護方法。 • 假肢矯形 通過對比、模擬正常人數據，探討不同矯形器具在患者康復中的作用。 • 康復評估 提供患者在運動中實時客觀的康復療效評定與偏癱患者、腦癱瘓兒童的定量分析運動學特征。 體育 • 運動裝備設計與研發 通過NOKOV（度量）光學三維動作捕捉系統，可獲取針對受試者穿戴測試裝備時特定動作的數據分析，進而了解到運動裝備的對特定動作生物力學特征的影響及其影響機制。 • 科研和診斷 NOKOV（度量）光學三維動作捕捉系統實現細微動作的精確捕捉和數據分析，比較技術動作的運動學、生物力學特征、動作合理性等，幫助教練員科學量化地分析和糾正運動員的動作，找出正確的訓練方法，提高運動成績。 可用性實驗室/人因工程/人機工效 NOKOV（度量）光學三維動作捕捉系統可以采集研究對象亞毫米級精準的位置信息、路徑形狀和運動行為數據，供進一步進行可用性分析、用戶體驗分析、舒適度分析、用戶行為觀察等人機工效學研究，適應不同大小的實驗空間。

從決策管理、信息中心、教師教學、學生學習等層面進行多維度分析，為校領導提供全校的可視化數據分析。