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技術優勢 智慧水利大數據平臺項目成果包括- -套軟件產品“水文與水庫大壩安全監測大數據平臺”和兩類算法，即“水庫入庫流量預測算法”和“智能水庫防洪調度算法”。 1)水文與水庫大壩安全監測大數據平臺:該平臺基于傳感器網絡采集水庫水文信息和大壩的各個核心區域的壓力、位移、沉降等信息，基于大數據分析技術和可視化方法，設計實現了一種面向水庫大壩安全監測的可視分析軟件平臺。 2)水庫入庫流量預測算法:水庫入庫流量預測是精細化水庫調度的基礎，現有的基于水文模型的庫流量預測方法對流域的適應能力較弱，預測精度難以滿足精細化調度的應用需求。該項目基于歷史水文數據，采用深度學習技術，對水庫的入庫流量進行滾動預測。結合智能化的時間序列決策方法，能夠實現對水庫的智能化管理調度。 3)智能水庫防洪調度算法:汛期的水庫防洪調度是水庫管理中面臨的重要問題。該項目針對水庫防洪調度中的上下游安全問題建立多目標優化模型，采用計算智能方法對模型求解獲得精細化的水庫防洪調度方案。與現有工程實踐中基于規則的水庫防洪調度不同，該方法不依賴于水利專家的經驗，能夠提供更加精細化的水庫防洪調度方案。 智慧水利大數據平臺——功能模塊圖 大壩安全檢測指揮中心數據大屏——水庫大壩一張圖 系統主要功能模塊

南京大學電子智慧型服務機器人創新研究院融合AI+5G技術，研發出智慧服務機器人“小融”代替銀行大堂經理，實現客戶業務辦理流程自動化，與中國工商銀行合力開展智慧銀行建設，在避免人人接觸同時實現業務快速辦理，提高了服務效率。智慧服務機器人“小艾”代替醫院導醫人員完成導診、分診等工作，有效避免了原有醫護人員與患者直接接觸而發生交叉感染的可能，降低病毒傳播的風險。

技術優勢智慧水利大數據平臺項目成果包括- -套軟件產品“水文與水庫大壩安全監測大數據平臺”和兩類算法，即“水庫入庫流量預測算法”和“智能水庫防洪調度算法”。1)水文與水庫大壩安全監測大數據平臺:該平臺基于傳感器網絡采集水庫水文信息和大壩的各個核心區域的壓力、位移、沉降等信息，基于大數據分析技術和可視化方法，設計實現了一種面向水庫大壩安全監測的可視分析軟件平臺。2)水庫入庫流量預測算法:水庫入庫流量預測是精細化水庫調度的基礎，現有的基于水文模型的庫流量預測方法對流域的適應能力較弱，預測精度難以滿足精細化調度的應用需求。該項目基于歷史水文數據，采用深度學習技術，對水庫的入庫流量進行滾動預測。結合智能化的時間序列決策方法，能夠實現對水庫的智能化管理調度。3)智能水庫防洪調度算法:汛期的水庫防洪調度是水庫管理中面臨的重要問題。該項目針對水庫防洪調度中的上下游安全問題建立多目標優化模型，采用計算智能方法對模型求解獲得精細化的水庫防洪調度方案。與現有工程實踐中基于規則的水庫防洪調度不同，該方法不依賴于水利專家的經驗，能夠提供更加精細化的水庫防洪調度方案。智慧水利大數據平臺——功能模塊圖大壩安全檢測指揮中心數據大屏——水庫大壩一張圖系統主要功能模塊應用前景隨著水利信息化的發展，物聯網技術、人工智能技術和大數據技術的廣泛應用，智慧水利逐漸成為可能，智慧水利大數據平臺的建設正處于蓬勃發展的歷史時期。該研究成果面向水庫管理中的信息化和智能化問題展開研究，提供了基于物聯網的大壩數據采集，基于大數據處理和可視分析技術的大壩安全監測和基于計算智能技術的水庫入庫流量預測與智能水庫防洪調度解決方案。項目研究成果包括科研成果論文和軟件產品，研究成果成熟度較高,具備良好的市場轉化潛力。

智慧燈桿是未來智慧城市建設的重要組成部分，可為智慧城市提供必備的供電資源、發達的通信網絡及無線網絡等，節省供電線路建設、支撐桿建設等。系統集成攝像頭、充電樁、語音播報、應急呼叫、LED顯示屏、PM2.5/溫濕度/噪音檢測儀等設備。 智慧燈桿是基于互聯網、物聯網、云平臺、智能控制、傳感及視頻流分析等技術，為城市綜合管理提供規范、高效的智能化解決方案。 當前主流智慧燈桿多采用添加各類傳感器的方式，實現功能的擴展，該方法造成工程成本、維護工作量增加及自身防盜難以保障等問題。因

智慧公路物聯網系統通過在公路廣泛部署低成本的集成多種傳感器的具有通信功能的智慧無線信標產品實時獲取路況信息，實現車流量、車速、車型的實時精準時空統計，通過設備的廣泛部署實現高精度、大范圍的精準監測，為智能交通系統高效管理與養護提供交通與環境態勢的精準監測、識別和態勢預測，為交通決策提供科學依據與數據支持。其次針對公路場景下定位誤差較大等問題，采用 GPS 定位、慣性導航與物聯網感知設備結合的新型多重組合定位方法，通過車路協同實現車道級的高精定位，優化車輛偏離預警等功能，為車輛提供準確的位置信息及導航與綜合服務功能。最后通過車路協同環境下車載終端、路側多源異構傳感器協作環境數據采集、多維度感知融合與超視距全局環境態勢構建，實現智能交通系統全息實時交通、路況環境感知及智能網聯汽車超視距精準環境感知與精準定位。智慧公路物聯網系統旨在突破制約高速公路智能車路協同系統集成應用的重大共性關鍵技術，開展典型示范應用，提升高速公路的智能化水平和服務品質，促進全國范圍大規模推廣。 目前，如圖 1 所示，技術成果已經研發出第三版樣機。樣機已經小批量生成并在齊魯高速、長安大學測試場進行了實際部署測試。此外，項目組正在對第三版樣機進行改造升級，全力打造穩定性更強功能更加豐富的第四版樣機。 圖 1 第一版樣機；第二版樣機；第三版樣機 主要技術指標 1. 節能增收 20% 通過對城市邊緣交通環境及流量等數據的智能分析，優化燈光使用場景。該系統在滿足車輛日夜間安全行車條件下，工程綜合節能可達 20%。 2. 交通流量增加 20% 通過對交通運行安全風險預警及控制策略處理模塊將路段監測數據匯總后，根據車流密度、速度、流量、各級風險事件結合其它傳感器數據，包括上游主線流量、匝道流量、公路氣候數據、環境數據、消防系統數據等，進行大數據綜合分析研判。 構建算法模型，自動制定和優化的控制策略，通過智能預警發布及綜合自動管控系統進行預警發布和綜合自動管控。為管理者實時預警的同時，將預警、誘導信息和控制指令自動發布于上游路段、匝道區段的可變信息標志、可變限速標志、車道線主動發光標志等，對交通流速及交通流量進行有效調控及誘導。綜合評估能增加 20% 交通流量。 3. 減少交通事故 30% 任何異常事件報警被觸發時，系統同時依據預案自動將異常事件聯動燈光預警、可變信息標志、可變限速標志、車道指示標志等自動發布預警給司乘人員，實現對車流車速的動態調控和誘導，增加公路通容量，減少交通擁堵，防止二次事故和連環事故的發生。 實踐證明，采用該系統，至少可以降低公路安全事故 30%，同時提高交通流量，進而降低交通污染，均衡交通流平順性，信息的及時推送，降低駕駛員駕駛緊張感，提高了駕駛員的舒適性，可以整體有效提高交通運輸設施安全水平及服務水平。 4. 100% 信息覆蓋 全自動監測傳感器都可以實現對整條公路的全面信息覆蓋。 5. 對接智能網聯駕駛 a. 提供智能網聯車實時交通圖，推薦進場事件和速遞協調； b. 告知智能網聯車輛風險，實時定位公路中的駕駛風險，將這些風險傳達給下游智能網聯車輛； c. 為智能網聯車提供車道級交通數據，警告即將來到的交通擁堵； d. 識別相關車道的駕駛風險，促使智慧駕駛車輛提前做出反應； e. 為智能網聯駕駛提供超視距感知、惡劣天氣環境下的精準感知，促進智能網聯車早日實現大規模商用。

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智慧校園解決方案整體上遵循以下的原則進行規劃。 以平臺為框架，無縫集成學校已建和今后新建的業務應用系統。 在符合國家教育部和行業標準的體系指導下，建設本校的數字化校園數據標準，以數字化校園平臺為框架，無縫集成學校已建和新建的業務應用系統，促進數據利用的最大化。把數據交換集成、用戶管理、統一身份認證、業務數據整合、信息資源展示等都融合起來，以標準、數據、應用、用戶作為重點要素為主線進行規劃和建設。 遵循全面規劃、分步實施的原則，為學校的數字化校園持續建設打下良好基礎。 遵循全面規劃、分步實施的原則，在充分保障學校現有投資（業務系統、服務器設備等）下，制定數字化校園的信息標準，建設數字化校園基礎平臺，以及各系統之間的接口標準與規范，對今后業務系統的建設與整合打下建設的基礎。 先進性原則 系統設計采用先進的數字化校園理念、先進技術和先進的系統工程方法。建設一個可持續發展的、具有先進性、開放性的大學數字化校園。 擴展性原則 系統架構設計合理，考慮對于未來的發展，設計充分考慮今后擴展的要求。包括與其它應用系統之間的互聯以及系統的擴容能力等，在滿足現有系統互聯的前提下，能夠很好的適應未來信息系統增長的需要。 系統安全性原則 在系統軟設計與建設中，充分考慮系統的安全，包括數據安全、網絡安全，傳輸安全，管理安全等。 高校數字校園建設規劃，以人為本、面向服務、信息互通、數據共享，能提供及時、準確、高效、隨時隨地的校園信息化服務，“提供滿足跨部門的業務管理、面向全校用戶便捷的信息服務”。通過“管理化+服務化”的思路幫助學校實現由傳統應用系統以管理為核心，轉向前端以服務為核心。實現學校各類資源的整合和配置優化，提高學校的管理水平和辦學效率，使高校信息化應用達到較高水平。

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