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項(xiàng)目背景：現(xiàn)有船舶設(shè)計(jì)及強(qiáng)度評估方法已經(jīng)處于緩慢發(fā)展 階段，但是船舶結(jié)構(gòu)安全事故（尤其是針對大型船舶）卻屢見不 鮮，傳統(tǒng)的技術(shù)方法在提升船體結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的同時，也直接導(dǎo)致船 舶建造成本和船舶營運(yùn)成本的快速增加，因此船舶結(jié)構(gòu)安全保障 技術(shù)發(fā)展已進(jìn)入一個瓶頸期。類比其他行業(yè)如橋梁飛機(jī)等，發(fā)展 方向已逐漸向智能化監(jiān)測以及預(yù)警及決策轉(zhuǎn)變。為打破瓶頸，針 對船舶結(jié)構(gòu)安全性的技術(shù)方向也應(yīng)向智能化感知及輔助決策方 向轉(zhuǎn)變。其中的主要研究要點(diǎn)為智能感知和數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)， 技術(shù)路徑為構(gòu)建傳感系統(tǒng)的搭建與優(yōu)化體系、研究結(jié)構(gòu)狀態(tài)智能 感知和數(shù)據(jù)挖掘方法，建立基于感知數(shù)據(jù)的載荷反向識別、數(shù)字 孿生模型與驅(qū)動更新技術(shù)，以及基于智能算法的安全評估技術(shù)， 該技術(shù)不但可以在營運(yùn)過程中保障船舶結(jié)構(gòu)安全，還可以船舶設(shè) 計(jì)優(yōu)化和完善規(guī)范有重要的指導(dǎo)意義。該需求技術(shù)國內(nèi)外均處于 初步研究階段，國外船級社 DNV 已有該類產(chǎn)品，但國內(nèi)尚無同類 產(chǎn)品，并未形成行業(yè)壁壘，可實(shí)現(xiàn)研究自主化，獲得自主知識產(chǎn) 權(quán)，填補(bǔ)國內(nèi)空白；該產(chǎn)品的研發(fā)也有利于實(shí)施國家制造業(yè)發(fā)展、 山東省產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和青島市海洋發(fā)展等國家和地方戰(zhàn)略，在搶占行 業(yè)高地的同時帶動產(chǎn)業(yè)鏈升級。 所需技術(shù)需求簡要描述：1.傳感器網(wǎng)絡(luò)布局優(yōu)化及數(shù)據(jù)采集，硬件傳感網(wǎng)絡(luò)布局覆蓋全船結(jié)構(gòu)，最大監(jiān)測點(diǎn)不小于 128， 最高采樣頻率不低于 500Hz；2.船體結(jié)構(gòu)感知系統(tǒng)智能化數(shù)據(jù)處 理，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)正常狀態(tài)數(shù)據(jù)和異常狀態(tài)數(shù)據(jù)的模式識別；3.船舶 結(jié)構(gòu)智能孿生模型構(gòu)建及同步演化；4.結(jié)構(gòu)安全在線評估，并提 出結(jié)構(gòu)安全完成任務(wù)使命所需的運(yùn)維處理和運(yùn)維策略。  對技術(shù)提供方的要求:1.在船體結(jié)構(gòu)監(jiān)測領(lǐng)域具有一定的研 究經(jīng)驗(yàn)；2.具備相關(guān)領(lǐng)域軟件開發(fā)和硬件集成、測試能力；3. 具有相關(guān)技術(shù)的研發(fā)和軟件開發(fā)背景；4.具備船級社質(zhì)量管理體 系認(rèn)證。 

? 植物在重力引導(dǎo)下的生長稱為植物的向重力性。根向重力是植物適應(yīng)陸地環(huán)境的重要過程。植物向重力性反應(yīng)的第一步是感受重力信號。目前，關(guān)于重力信號感受的機(jī)制有兩種假說：一是淀粉平衡石 (statolith) 假說，二是原生質(zhì)體壓力假說。植物根冠的柱狀細(xì)胞和莖的維管束鞘細(xì)胞中存在淀粉體，這些淀粉體被命名為平衡石。中柱細(xì)胞和內(nèi)皮層細(xì)胞通過淀粉體的沉降來感受重力變化。生長素在調(diào)節(jié)植物根系向重力作用中發(fā)揮重要作用，但生長素促進(jìn)重力感知的分子機(jī)制及隨后的反應(yīng)尚不清楚。 ? 非損傷微測技術(shù)（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通過測定活體動植物組織、細(xì)胞與內(nèi)/外環(huán)境間Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交換量的實(shí)時變化，揭示基因功能的一種新技術(shù)。目前已被103位諾貝爾獎得主所在單位，以及北大/清華/中科院使用。 應(yīng)對挑戰(zhàn)： 重力研究中對于活體樣品基因功能方面的檢測手段匱乏 樣品檢測過程中樣品重力變化與檢測設(shè)備的結(jié)合方式是一個難點(diǎn) 重力變化過程中生理指標(biāo)的實(shí)時監(jiān)測 解決方法： 非損傷重力感知分析系統(tǒng)(GRASS)是基于非損傷微測技術(shù)的底層核心技術(shù)，是能夠檢測活體樣品基因功能的技術(shù) 非損傷重力感知分析系統(tǒng)(GRASS)配有立體可移動旋轉(zhuǎn)樣品固定裝置，可對樣品施加不同方向的重力并能實(shí)時檢測 非損傷重力感知分析系統(tǒng)(GRASS)能夠進(jìn)行長時間的監(jiān)測，為重力變化過程中，比較分子、離子流動速率，提供長時間的數(shù)據(jù)結(jié)果 產(chǎn)品介紹 名稱：非損傷重力感知分析系統(tǒng)（GRASS） 型號：NMTG-100 品牌：旭月 產(chǎn)地：中國 功能特點(diǎn) 1.基本功能： 檢測樣品所受重力發(fā)生變化時的生理指標(biāo)變化 配備立體可移動旋轉(zhuǎn)樣品固定裝置，對樣品施加不同方向的重力 檢測指標(biāo)：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能參數(shù)： 工作電壓：220V 最短檢測周期：5s 離子分子濃度測量精度：10-6M 離子分子流速測量精度：10-12mol·cm-2·s-1 傳感器最小移動距離：1μm 立體顯微成像系統(tǒng)分辨率：1920×1080 3. 軟件參數(shù)： 操作界面：中文 檢測指標(biāo)模塊化可選 離子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文輸入、標(biāo)記與記錄 可直接輸出流速、濃度數(shù)據(jù)和折線圖，無需額外換算

提出一種漢克爾矩陣掃描的圖像置亂方法，算法實(shí)現(xiàn)簡單，置亂度高，通用性強(qiáng)，并且能抵抗一定的攻擊，可以很好的用于信息隱藏的預(yù)處理和圖像加密，而且可以滿足數(shù)字圖像加密和隱藏的魯棒性要求。

煤炭氣化，即在一定溫度、壓力下利用氣化劑與煤炭反應(yīng)生成潔凈合成氣（CO、H2的混合物），是實(shí)現(xiàn)煤炭潔凈利用的關(guān)鍵，可為煤基化學(xué)品（合成氨、甲醇、烯烴等）、整體煤氣化聯(lián)合循環(huán)發(fā)電（IGCC）、煤基多聯(lián)產(chǎn)、直接還原煉鐵等系統(tǒng)提供龍頭技術(shù)，為現(xiàn)代能源化工、冶金等行業(yè)的技術(shù)改造和節(jié)能降耗提供技術(shù)支撐。 多噴嘴對置式干煤粉加壓氣化技術(shù)是世界上最先進(jìn)的氣流床氣化技術(shù)之一。干煤粉經(jīng)四個對置的噴嘴彌散后進(jìn)入氣化爐（可以是耐火磚為襯里，也可以以水冷壁做襯里）內(nèi)，與氧氣反應(yīng)生成含CO、H2和CO2的合成氣，從氣化爐出來的粗合成氣經(jīng)新型洗滌冷卻室、混合器、旋風(fēng)分離器和水洗塔等設(shè)備的洗滌和冷卻后進(jìn)入后序工段；氣體洗滌設(shè)備內(nèi)的黑水則經(jīng)高溫?zé)崴M(jìn)行熱量回收和除渣后成為灰水再返回氣體洗滌設(shè)備內(nèi)，全氣化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)零排放。 該技術(shù)煤種適應(yīng)性廣，如果采用水冷壁襯里，則可氣化灰熔點(diǎn)超過1500℃的煤種，具有廣闊的應(yīng)用前景。 該技術(shù)工藝指標(biāo)先進(jìn)，以耐火磚襯里氣化爐、北宿精煤進(jìn)料為例，其合成氣中（CO+H2）含量89%～92%，碳轉(zhuǎn)化率>98%，與水煤漿進(jìn)料相比，比氧耗降低16%～21%、比煤耗2%～4%。該技術(shù)生產(chǎn)強(qiáng)度大，專利實(shí)施許可費(fèi)低。

利用多機(jī)器人和多模態(tài)視覺傳感器有效探索與感知復(fù)雜 環(huán)境的三維結(jié)構(gòu)，進(jìn)而理解和分析三維場景。研究從多源異 構(gòu)的機(jī)器人定位與建圖等環(huán)境感知方面、多模態(tài)融合的前景 分割、顯著性檢測和目標(biāo)檢測等場景分析方面取得突破。

清華大學(xué)公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情實(shí)時態(tài)勢感知與分析系統(tǒng)，對區(qū)域疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時動態(tài)監(jiān)測、搜集、分析和可視化，服務(wù)各級政府疫情應(yīng)急的資源調(diào)度、態(tài)勢研判和決策指揮。該系統(tǒng)在實(shí)時播報(bào)全國和世界范圍內(nèi)疫情最新動態(tài)的同時，對省級和地市級的人員遷徙比例與分布進(jìn)行重點(diǎn)信息排查，密切關(guān)注人口流動與疫情分布的內(nèi)在聯(lián)系，為疫情跨區(qū)域傳播規(guī)律和病例溯源提供依據(jù)。該系統(tǒng)深入剖析大數(shù)據(jù)并探查民眾意識和情感傾向，研判民眾主流感情傾向和重點(diǎn)關(guān)注事件等疫情相關(guān)輿情，以“情感分析拼圖”、“事件文章熱詞云”和“全國輿情熱度”等分析結(jié)果為引證，為辟謠和積極引導(dǎo)輿論提供幫助，在國家抗擊疫情最為嚴(yán)重困難的時期為大眾的理性思考和科學(xué)防備貢獻(xiàn)力量。國疾病預(yù)防控制中心以及廣東省、武漢市、合肥市、深圳市、廣州市、佛山市等20多個省市在指揮調(diào)度中使用該系統(tǒng)。

自然場景視覺感知與理解是人工智能的前沿?zé)狳c(diǎn)，其主要任務(wù)是對場景中的視覺要素進(jìn)行認(rèn)知，進(jìn)而推斷出其中包含的場景語義。IMAGINE實(shí)驗(yàn)室近年來相繼從場景構(gòu)成分析、場景內(nèi)容推理、場景結(jié)構(gòu)建模等角度對這一問題展開了系統(tǒng)研究，著重探索了融合先驗(yàn)建模與深度學(xué)習(xí)的自然場景視覺理解這一問題。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、種類多、產(chǎn)生速度快、有價值數(shù)據(jù)密度低等特點(diǎn)。對大數(shù)據(jù)信息分析具有重要意義，也是目前研究的熱點(diǎn)，其主要任務(wù)是利用數(shù)據(jù)分析的方法從大數(shù)據(jù)中獲取有價值信息。IMAGINE實(shí)驗(yàn)室近年來結(jié)合深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，并在海關(guān)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目和國網(wǎng)電力冰風(fēng)災(zāi)害預(yù)測項(xiàng)目中進(jìn)行應(yīng)用

01. 成果簡介 本成果涉及一種多模態(tài)觸覺感知裝置，屬于機(jī)器人傳感器技術(shù)領(lǐng)域。與人類相似，機(jī)器人感知外界環(huán)境最真實(shí)、穩(wěn)定、便捷的方式便是通過機(jī)器人手觸摸，機(jī)器人手的感知能力決定了機(jī)器人是否能夠正確認(rèn)知外界環(huán)境以及機(jī)器人的操作精度、成功率等。在新一代機(jī)器人手中，傳感裝置已逐漸趨于陣列化、多功能化和集成化。目前常見的觸覺傳感器有壓阻式、電容式、光電式等，它們都存在密度難以提高、電路處理復(fù)雜等問題。為了克服以上不足，近年出現(xiàn)了基于視覺的觸覺傳感裝置，具有結(jié)構(gòu)簡單、信息豐富等優(yōu)勢。目前基于視覺的觸感裝置仍存在性能提升空間。 本項(xiàng)目將感溫變色油墨材料應(yīng)用于觸感裝置，感知機(jī)器人操作過程中的溫度[1]。同時提出一種基于微視覺的觸覺三維力檢測方法，通過采集觸覺接觸區(qū)域內(nèi)彈性體的形變圖像的變化，采用一系列圖像處理方法，并且使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合的技巧，定性并且定量的刻畫物理世界中的觸覺、滑覺等，從而提供了一種多模態(tài)觸覺感知裝置，可以得到三維接觸力、接觸物體表面的溫度及紋理等多種模態(tài)信息[2]。本裝置打破了傳統(tǒng)觸覺感知裝置單模態(tài)信息采集的現(xiàn)狀，可在同一感知裝置中集成受力、紋理、溫度等信息的測量，檢測觸覺、滑覺、壓覺三維接觸力，獲得高精度的接觸紋理信息，實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)信息的測量，并將這些信息綜合到對一個物體的識別、抓取操作中，使機(jī)器人更加智能化、人性化。本裝置具有實(shí)時性好，檢測穩(wěn)定，檢測誤差小，檢測精度高的優(yōu)點(diǎn)。 圖1. 基于微視覺的多模態(tài)觸覺感知裝置結(jié)構(gòu)圖圖2. 結(jié)合多模態(tài)觸感裝置的機(jī)械手02. 應(yīng)用前景 本成果技術(shù)可應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人、智能機(jī)器人、人機(jī)協(xié)作、醫(yī)療康復(fù)等領(lǐng)域，應(yīng)用前景廣泛。03. 知識產(chǎn)權(quán) 本成果核心技術(shù)已申請發(fā)明專利3項(xiàng)。04. 團(tuán)隊(duì)介紹 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)致力于研究具備自主決策和學(xué)習(xí)能力的機(jī)器人操作技能學(xué)習(xí)系統(tǒng)。團(tuán)隊(duì)包括孫富春、方斌、劉華平、宋亦旭四位教師，專注智能機(jī)器人靈巧精準(zhǔn)操作研究，研制了擬人觸覺的傳感裝置、多模態(tài)穿戴交互裝置、殘疾人假肢靈巧手、仿人感知靈巧手和變剛度軟體手，在本領(lǐng)域發(fā)表論文40余篇，申請專利20余項(xiàng)，獲得IROS2016機(jī)器人靈巧操作比賽冠軍、IROS2017服務(wù)機(jī)器人操作比賽亞軍、WRC2016最佳科技創(chuàng)新獎等。同時團(tuán)隊(duì)和河北清華發(fā)展研究院合作成立了人工智能及機(jī)器人研究中心，共同推動智能機(jī)器人的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。05. 合作方式 技術(shù)許可。06. 聯(lián)系方式 郵箱：[email protected]， [email protected]

研究意義1. 視覺感知是高鐵、自動駕駛車輛、無人航行器等自動化設(shè)備實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知的重要手段。2. 對運(yùn)動狀態(tài)下產(chǎn)生的圖像模糊進(jìn)行復(fù)原是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。3. 運(yùn)動模糊對于基于視覺的目標(biāo)檢測算法的檢測能力具有顯著影響。 研究目標(biāo) 本研究相機(jī)在直線運(yùn)動狀態(tài)下前進(jìn)速度與目標(biāo)檢測算法在產(chǎn) 生的模糊圖像上檢測能力的關(guān)系。通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行具體關(guān)系的 研究與分析。對模糊圖像應(yīng)用合適的去模糊算法，觀察并分 析去模糊后目標(biāo)檢測能力的變化。

Anter是以安全協(xié)作、自主運(yùn)動、智能感知、行為決策為核心功能的多模態(tài)感知復(fù)合機(jī)器人。她開創(chuàng)了機(jī)器人協(xié)作、運(yùn)動、感知決策的柔性工作模式，擺脫傳統(tǒng)機(jī)器人位置固定、任務(wù)固定的結(jié)構(gòu)化環(huán)境工作方式，適用于科研教育、工業(yè)移動作業(yè)、物流分揀、倉儲管理、安防巡檢、醫(yī)療服務(wù)、智慧零售等領(lǐng)域。