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1. 痛點問題 場景、目標(biāo)對象的感知與語義理解在醫(yī)療健康、運動培訓(xùn)等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，其核心是如何在像素級、對象級、場景級多層次、多尺度表示下實現(xiàn)語義、幾何及空間關(guān)系的透徹感知。 現(xiàn)有計算機視覺方法或激光雷達(dá)等手段無法同時獲取多個維度的高質(zhì)量場景與目標(biāo)信息，同時現(xiàn)有的深度估計、語義分割、位姿估計等相關(guān)技術(shù)，存在識別精度低、提取不到關(guān)鍵信息、應(yīng)用場景單一等問題，無法滿足大尺度場景應(yīng)用的需求。 2. 解決方案 團(tuán)隊提出多模態(tài)采集、時空復(fù)用編碼攝像方法，獲取大景深、高時空分辨、豐富的精確場景視覺信息；提出一種基于物理空間推理和語義關(guān)聯(lián)建模的動態(tài)場景深度估計方法，綜合語義信息、幾何結(jié)構(gòu)信息以及時空間信息進(jìn)行濾波，實現(xiàn)復(fù)雜動態(tài)場景的無先驗深度估計，將觀測目標(biāo)與背景進(jìn)行區(qū)分；提出一套從圖像和視頻中預(yù)測目標(biāo)的位置和姿態(tài)的方法，包括迭代匹配的深度網(wǎng)絡(luò)、基于物體三維坐標(biāo)的旋轉(zhuǎn)/平移解耦、自監(jiān)督6D模型等，克服了遮擋、光照變化、視覺歧義與數(shù)據(jù)標(biāo)注依賴等因素的影響，可以準(zhǔn)確估計目標(biāo)相對相機的 6D 位姿（3D平移量和3D旋轉(zhuǎn)量）；構(gòu)建了基于全卷積網(wǎng)絡(luò)和興趣區(qū)域的多目標(biāo)實例檢測與分割框架，有效的解決了復(fù)雜類別、場景遮擋情況下的多目標(biāo)實例分割問題，能夠?qū)崿F(xiàn)同時對場景中多個目標(biāo)檢測與分析。 合作需求 尋求醫(yī)療健康服務(wù)、醫(yī)療器械等領(lǐng)域有相關(guān)技術(shù)開發(fā)、市場推廣經(jīng)驗，能推廣本技術(shù)落地的高科技企業(yè)，可以進(jìn)行深度合作。

本項目搭建一套基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的列車軌道安全自主感知系統(tǒng)，利用攝像頭，激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)等多傳感器，通過多傳感器融合和物體檢測技術(shù)，對軌道安全進(jìn)行監(jiān)測感知。通過視覺目標(biāo)檢測，實現(xiàn)激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)處理和多傳感器數(shù)據(jù)整合。

本發(fā)明通過對非參量CUSUM檢測算法進(jìn)一步改進(jìn)并應(yīng)用到頻譜檢測中，能夠在沒有信號先驗知識與信號出現(xiàn)時刻隨機的條件下，克服現(xiàn)有快速檢測方法的不足，更加快速低地檢測到信號。并能夠根據(jù)檢測情況動態(tài)調(diào)整偏移量，使得檢測延時進(jìn)一步縮減。

物聯(lián)網(wǎng)感知大數(shù)據(jù)可信存儲與分析處理平臺（IOT-SeaCloudDM）：針對智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)、車   聯(lián)網(wǎng)中各種采樣數(shù)據(jù)（包括各類傳感器、RFID、條形碼閱讀器采樣的時空相關(guān)數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù)管理需求，  提供一個通用的感知大數(shù)據(jù)處理平臺，對各類相關(guān)的感知采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理，并達(dá)到如下目標(biāo)：（1） 提供 PB~EB 級的感知采樣數(shù)據(jù)存儲、管理與查詢處理。（2） 提供時態(tài) - 空間數(shù)據(jù)、采樣數(shù)值數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘。（3）在此基礎(chǔ)上，為各類智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供基礎(chǔ)軟件支撐。

本系統(tǒng)使用時序區(qū)域定位技術(shù)提供實時安全監(jiān)測報警服務(wù)，應(yīng)對獨居 老年人發(fā)生意外狀況時,得不到及時救助而威脅生命安全的情況。系統(tǒng)一 方面通過紅外傳感器釆集老年人在室內(nèi)的活動狀況，另一方面通過分析 長期積累的日常活動數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)老年人一些規(guī)律性較強的生活習(xí)慣。以 實時活動狀況和規(guī)律性生活習(xí)慣為基礎(chǔ)，對老年人在室內(nèi)的潛在不安全 狀況做出準(zhǔn)確判斷并報警。 性能指標(biāo)：

智能網(wǎng)聯(lián)汽車是汽車工業(yè)革新的一次重要機遇，也是當(dāng)前先進(jìn)技術(shù)和 生產(chǎn)力融合的產(chǎn)物。美國汽車工程師學(xué)會（SAE）則將智能汽車分為Level 0 - Level 5共6個等級，級別越高代表車輛的自動駕駛程度越高。當(dāng)前L2級自動駕駛功能已經(jīng)普遍配備在市場車型中。L3級自動駕駛在我國部分城市 開啟試運營。L4級智能駕駛需要在感知層，決策層和控制層實現(xiàn)技術(shù)再升級。主要研究內(nèi)容有輕量化車道檢測模型G-NET、智能避障算法、ADAS算法、相機的逆透視技術(shù)、雷達(dá)算法面向自動駕駛的多模態(tài)融合認(rèn)知框架

成果簡介在本項目中運用流體力學(xué)理論和動力學(xué)方程提出了一種單流體多組元模型，它包含了一個可以適用于多組元的模型框架， 可以處理不同生物膜菌種相互之間的動力學(xué)作用、 內(nèi)部的相互轉(zhuǎn)化、 群體的消散和混合， 整個材料系統(tǒng)近似為不可壓縮， 因此當(dāng)一個種群的體積分?jǐn)?shù)增長時， 一個或多個其他的種群必須相應(yīng)的以體積分?jǐn)?shù)的形式轉(zhuǎn)化為增長的種群。 我們還把這個二元模型變?yōu)楦?xì)致的三元模型， 除包含等效溶劑， 還將包含 EPS 和細(xì)菌兩種組分， 抗菌劑濃度和營養(yǎng)素也被更細(xì)致地建模。 并且使用二元和三元模型研

本發(fā)明基于壓縮感知理論將將測量的信號通過1比特量化，去掉了之前被測信號能量為1的假設(shè)，通過循環(huán)迭代的公式最小化凸的替代函數(shù)，最終恢復(fù)出要測量的信號，相比于之前相關(guān)算法明顯的提高的信號的恢復(fù)精度。