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本項(xiàng)目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集服務(wù)支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務(wù)的商業(yè)運(yùn)營新模式。針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中普遍存在的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標(biāo)準(zhǔn)化輸出等多個(gè)環(huán)節(jié)，把經(jīng)過質(zhì)量分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對(duì)接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對(duì)多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務(wù)器；重點(diǎn)研究基于小目標(biāo)的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)對(duì)智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計(jì)算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。3）數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)安全機(jī)制。4）智能運(yùn)維：開發(fā)一套基于移動(dòng)APP的智能運(yùn)維系統(tǒng)，為運(yùn)維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項(xiàng)目完成了對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運(yùn)維等一系列工程實(shí)現(xiàn)。應(yīng)用范圍: 1、智能網(wǎng)關(guān)： 開發(fā)基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對(duì)多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置服務(wù)器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現(xiàn)有系統(tǒng)的對(duì)接 有效感知能力： 實(shí)現(xiàn)基于圖像的AI視覺感知能力，重點(diǎn)研究基于小目標(biāo)的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數(shù)據(jù)安全 現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試配置能力： 具有現(xiàn)場(chǎng)WiFi調(diào)試功能，方便安裝和運(yùn)維人員現(xiàn)場(chǎng)配置和檢測(cè) 軟件和通信標(biāo)準(zhǔn)版本現(xiàn)場(chǎng)升級(jí) 2、AI模型管理系統(tǒng) 需要實(shí)現(xiàn)對(duì)智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計(jì)算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實(shí)例庫分類和管理、檢測(cè)樣本管理等 模型計(jì)算和管理 算力管理：對(duì)算力的統(tǒng)籌，外部算力的對(duì)接等 算法管理：自主開發(fā)算法的管理和調(diào)動(dòng)，外部算法的調(diào)用和對(duì)接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經(jīng)應(yīng)用的情況的統(tǒng)計(jì)分析 設(shè)備管理 設(shè)備的AI模型配置能力、AI推演過程的監(jiān)控、AI推演結(jié)果的跟蹤采集和分析 3、數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理 數(shù)據(jù)有效性管理 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是否按時(shí)上傳、上傳數(shù)據(jù)是否符合要求、是否為非法數(shù)據(jù) 告警輸出：把告警信息進(jìn)行分類，并推送給相關(guān)的運(yùn)維系統(tǒng) 數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估 按照標(biāo)準(zhǔn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的質(zhì)量分析，為后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用提供參考依據(jù) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 格式標(biāo)準(zhǔn)化：完善采集時(shí)間、地點(diǎn)、單位等屬性， 輸出標(biāo)準(zhǔn)化：按照標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)池進(jìn)行對(duì)接 數(shù)據(jù)安全 區(qū)域性部署：可以應(yīng)用戶要求部署在其內(nèi)網(wǎng) 并行部署：可以通過并行部署，網(wǎng)關(guān)上聯(lián)多個(gè)服務(wù)器，確保用戶的可靠性需求 數(shù)據(jù)回滾能力：可以應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定期限內(nèi)的回滾，保證數(shù)據(jù)在一定時(shí)間段內(nèi)不丟失 4、智能運(yùn)維 開發(fā)一套基于移動(dòng)APP的智能運(yùn)維系統(tǒng)，為運(yùn)維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 運(yùn)維人員管理 對(duì)運(yùn)維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務(wù)管理 對(duì)部署的硬件和相關(guān)工作環(huán)境定期巡查的任務(wù)制定、下發(fā)、執(zhí)行過程和結(jié)果的記錄和管理 臨時(shí)故障處理 對(duì)系統(tǒng)自動(dòng)告警和現(xiàn)場(chǎng)突發(fā)狀況的應(yīng)急處理能力，包括人員調(diào)配、處理流程提示和建議、相關(guān)情況處置參考案例、后續(xù)統(tǒng)計(jì)追蹤等。網(wǎng)關(guān)核心板實(shí)物照片

本項(xiàng)目研發(fā)了一套完整的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集服務(wù)支撐技術(shù)，提供了數(shù)據(jù)采集集成服務(wù)的商業(yè)運(yùn)營新模式。針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過程中普遍存在的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網(wǎng)絡(luò)安全傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和標(biāo)準(zhǔn)化輸出等多個(gè)環(huán)節(jié)，把經(jīng)過質(zhì)量分析和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，作為產(chǎn)品對(duì)接到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)的數(shù)據(jù)池，供后續(xù)數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析。整套技術(shù)包括4大模塊：1）智能網(wǎng)關(guān)：基于具有AI能力CPU的智能網(wǎng)關(guān)，完成對(duì)多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數(shù)據(jù)前置云服務(wù)器；重點(diǎn)研究基于小目標(biāo)的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)對(duì)智能網(wǎng)關(guān)中視覺AI感知中的模型計(jì)算和管理，該系統(tǒng)可以統(tǒng)一部署也可以部署的用戶指定的內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器中。3）數(shù)據(jù)管理和標(biāo)準(zhǔn)化處理：數(shù)據(jù)有效性管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)安全機(jī)制。4）智能運(yùn)維：開發(fā)一套基于移動(dòng)APP的智能運(yùn)維系統(tǒng)，為運(yùn)維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量和數(shù)據(jù)的有效性。 如圖所示，項(xiàng)目完成了對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的傳感、傳輸、管理、輸出和設(shè)備運(yùn)維等一系列工程實(shí)現(xiàn)。

本項(xiàng)目聚焦于鋰電池管理系統(tǒng)在智能化監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵痛點(diǎn)，尤其擬面向電池容量衰減預(yù)測(cè)、SOC/SOH估計(jì)不準(zhǔn)、電池剩余時(shí)間不準(zhǔn)確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構(gòu)建融合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的電池狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，擬實(shí)現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計(jì)的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)的智能水平與安全性。 解決方案方面，項(xiàng)目基于實(shí)地檢測(cè)磷酸鐵鋰電池充放電數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，采用輕量級(jí)線性回歸模型及改進(jìn)型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模優(yōu)化，并結(jié)合特征工程技術(shù)提高預(yù)測(cè)精度。同時(shí)，設(shè)計(jì)適用于邊緣計(jì)算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺(tái)實(shí)時(shí)運(yùn)行，降低對(duì)計(jì)算資源的依賴。 在競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)方面，項(xiàng)目成果具備算法輕量化、部署便捷、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高、兼容性強(qiáng)等特點(diǎn)，特別適用于電力儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車等對(duì)安全性和可靠性要求高的場(chǎng)景。相比傳統(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準(zhǔn)估算SOC/SOH，降低維護(hù)成本。 目前項(xiàng)目成果已在合作企業(yè)內(nèi)部?jī)?chǔ)能設(shè)備中開展應(yīng)用測(cè)試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度提升40%左右，電池健康度準(zhǔn)確度提升40%左右，系統(tǒng)響應(yīng)及時(shí)，具備較高實(shí)用性和推廣價(jià)值。專家評(píng)審一致認(rèn)為，該項(xiàng)目在智能電池管理系統(tǒng)方向具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)際應(yīng)用前景。

本系統(tǒng)通過抽象一般的信息管理需求而開發(fā)的通用信息管理系統(tǒng)。具有系統(tǒng)管理功能和身份認(rèn)證 與授權(quán)功能，支持用戶自定義所需管理信息的結(jié)?構(gòu)，能夠適應(yīng)對(duì)于多數(shù)信息進(jìn)行管理的需求。

強(qiáng)智AI一卡通綜合管理平臺(tái)，針對(duì)傳統(tǒng)校園一卡通運(yùn)營弊端，以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、人臉識(shí)別等為核心，搭建“一卡一碼一賬號(hào)”無感支付的新型一卡通平臺(tái)，對(duì)學(xué)校食堂消費(fèi)、水電繳費(fèi)、門禁管理、圖書館管理、校車服務(wù)、校內(nèi)醫(yī)療、自助文印等進(jìn)行一體化運(yùn)營和管理，完善學(xué)校管控，為廣大師生提供便利的校園生活，實(shí)現(xiàn)更便捷、更開放、更安全、更協(xié)同的現(xiàn)代化校園生活。

AI心理情緒識(shí)別系統(tǒng)1.多模態(tài)信號(hào)采集：人臉動(dòng)態(tài)圖像、腦電信號(hào)采集、語音情感檢測(cè)。2.功能模塊包含：情緒檢測(cè)、情緒檔案、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、用戶管理、系統(tǒng)設(shè)置功能模塊。3.系統(tǒng)基于情緒心理學(xué)相關(guān)理論，結(jié)合面部表情的二維情感空間分析技術(shù)、腦電信號(hào)的狀態(tài)分析、語音的三維情感空間分析三種模態(tài)相互融合疊加技術(shù)，檢測(cè)人心理情緒狀態(tài)，提高其檢測(cè)準(zhǔn)確度。3.    基于攝像頭面部情緒識(shí)別技術(shù)，可以實(shí)時(shí)分析人體面部所包含的情緒狀態(tài)。通過非接觸式的實(shí)時(shí)視采用 AI 人工智能學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合心理學(xué)，通過對(duì)被測(cè)試人員 60秒的測(cè)試，能夠獲取相關(guān)心理/心理指標(biāo)。幫助被測(cè)試人員了解自己的心理健康狀況，并且引起人們重視心理健康，從而在工作、學(xué)習(xí)、生活當(dāng)中提高身心健康。并且通過定期測(cè)試，能夠獲取個(gè)體、準(zhǔn)確的進(jìn)行心理危機(jī)預(yù)警，顯示被測(cè)人員心理危機(jī)測(cè)試報(bào)告，提醒心理醫(yī)生重點(diǎn)關(guān)注。用戶在進(jìn)行注冊(cè)登錄后，根據(jù)語音提示可直接進(jìn)入測(cè)試界面進(jìn)行情緒識(shí)別。點(diǎn)擊測(cè)試按鈕，調(diào)整好站立位置，臉部朝向屏幕，人臉錄入即可完成測(cè)試，測(cè)試完成即可生成測(cè)試報(bào)告并能打印報(bào)告。4    基于腦電生物傳感器狀態(tài)檢測(cè)、實(shí)時(shí)展示人體腦波原始狀態(tài)指標(biāo)以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8個(gè)EEG參數(shù)。5.    采用任務(wù)態(tài)模式進(jìn)行語音情感分析，測(cè)試者按照系統(tǒng)設(shè)定的特定語境信息進(jìn)行朗讀來進(jìn)行情感分析。6.    檢測(cè)結(jié)束后可實(shí)時(shí)出具“心理生理狀態(tài)分析結(jié)果報(bào)告”，其中包括被測(cè)試人員信息、檢測(cè)時(shí)間、12維度心理生理情緒數(shù)據(jù)，包含正面情緒（平衡、自信心、活力、調(diào)節(jié)水平），負(fù)面情緒（攻擊性、壓力、緊張、可疑），生理參數(shù)（抑制、神經(jīng)質(zhì)、消沉、幸福指數(shù)），以及綜合狀態(tài)指標(biāo)：專注度、放松度、疲勞指數(shù)、焦慮指數(shù)、壓力指數(shù)、抑郁指數(shù)等。7.    統(tǒng)計(jì)分析：系統(tǒng)自帶數(shù)據(jù)中心的統(tǒng)計(jì)功能，可以按單位進(jìn)行所有檢測(cè)人員的壓力分布圖及重點(diǎn)關(guān)注人員的信息顯示。8.    檢測(cè)完成后系統(tǒng)自動(dòng)生成檢測(cè)報(bào)告，檢測(cè)報(bào)告需包含每項(xiàng)參數(shù)的檢測(cè)數(shù)據(jù)大小、參考范圍、異常數(shù)據(jù)等，以及用情緒參數(shù)雷達(dá)圖、餅狀圖、直方圖、曲線視圖等多種表示方法。9.    信息查詢功能：管理員可通過多條件查詢功能，只需通過任意一項(xiàng)查詢條件即可快速查詢出與之對(duì)應(yīng)和匹配的測(cè)試者信息，以及該測(cè)試者的歷史測(cè)試記錄，并可對(duì)該測(cè)試者的測(cè)試記錄進(jìn)行縱向和橫向?qū)Ρ龋C合分析該名測(cè)試者的心理健康狀況。9.用戶管理端：以管理員身份登錄該系統(tǒng)可對(duì)用戶進(jìn)行管理。可進(jìn)行添加用戶、刪除用戶、查詢用戶、用戶信息修改、密碼修改、級(jí)別權(quán)限設(shè)置、單位框架搭建、查看用戶報(bào)告，以及導(dǎo)出、打印用戶報(bào)告。10.系統(tǒng)具有特定場(chǎng)合模態(tài)設(shè)置功能，可關(guān)閉和開啟語音檢測(cè)功能。11.視頻檢測(cè)時(shí)面部框具有信號(hào)質(zhì)量檢測(cè)功能，通過不能的顏色在面部框進(jìn)行彩色狀態(tài)提示，同時(shí)具有人臉檢測(cè)判別功能，比如面部不全、距離較遠(yuǎn)等識(shí)別功能

繪畫作品的藝術(shù)風(fēng)格包含畫像的色彩、紋理、筆觸等等，往往很難準(zhǔn)確定義。基于深度學(xué)習(xí)的畫像風(fēng)格遷移讓機(jī)器自行學(xué)習(xí)藝術(shù)家的作品，使得最終輸出的合成圖像呈現(xiàn)出與藝術(shù)家作品一致的風(fēng)格。本演示可以把藝術(shù)家的風(fēng)格遷移到攝像頭捕捉的圖像中，讓平淡的圖像呈現(xiàn)出不一樣的藝術(shù)氣息。（The artistic style of a painting, which includes colors, textures, strokes, etc., is often difficult to define accurately. Deep learning-based portrait style transfer allows the machine to learn the artist's work by itself, so that the final output composite image presents a consistent style with the artist's work. This demo can transfer the artist's style to the image captured by the camera, so that the dull image presents a different artistic atmosphere.）

繪畫作品的藝術(shù)風(fēng)格包含畫像的色彩、紋理、筆觸等等，往往很難準(zhǔn)確定義。基于深度學(xué)習(xí)的畫像風(fēng)格遷移讓機(jī)器自行學(xué)習(xí)藝術(shù)家的作品，使得最終輸出的合成圖像呈現(xiàn)出與藝術(shù)家作品一致的風(fēng)格。本演示可以把藝術(shù)家的風(fēng)格遷移到攝像頭捕捉的圖像中，讓平淡的圖像呈現(xiàn)出不一樣的藝術(shù)氣息。 （The artistic style of a painting, which includes colors, textures, strokes, etc., is often difficult to define accurately. Deep learning-based portrait style transfer allows the machine to learn the artist's work by itself, so that the final output composite image presents a consistent style with the artist's work. This demo can transfer the artist's style to the image captured by the camera, so that the dull image presents a different artistic atmosphere.）

二、成果介紹1、 成果簡(jiǎn)介：（500字以內(nèi)） 本項(xiàng)目針對(duì)國內(nèi)外對(duì)特種高分子樹脂及膜材料的重大需求，在傳統(tǒng)聚芳醚酮和聚醚砜樹脂的基礎(chǔ)上，制備高附加值和高性能的功能型改性聚芳醚樹脂及功能膜材料。具體的研究?jī)?nèi)容和完成情況包括：（1）功能型聚芳醚樹脂合成、化學(xué)改性及放大；（2）適合耐高溫樹脂的膜制備工藝；（3）針對(duì)功能膜材料在分離膜、質(zhì)子交換膜、功能涂層和生物醫(yī)用材料方面的應(yīng)用性開發(fā)。研制