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成果介紹物聯網感知層測試實驗與評估系統是在863主題項目—物聯網安全感知關鍵技術及仿真驗證平臺的資助下完成。仿真平臺為物聯網感知節點部署后的性能提供一個仿真測試和性能評估的環境，其特點是：不需要部署真實的感知節點。通過對物理信道的建模、無線信號特征建模、電源建模和通信環境建模，能夠最大限度模擬真實環境下的感知節點通信過程。仿真的結果是理論值，可以將感知層測試實驗平臺的數據作為系統的初始值，從而提高仿真的精度。其特點和指標：（1）針對實際應用環境配置參與通信的感知節點屬性和參數，即節點建模；（2）建模感知節點的電源模型；（3）根據用戶的需要選擇節點部署的方式，并可以對節點位置、屬性和參數進行手動調整；（4）能夠加載待測的通信協議；（5）能夠根據部署的拓撲圖產生用戶編程模板；（6）理論上，待測節點的數量不設置上限，但隨著節點數量的增加，PC的處理時間將延長；（7）能夠仿真無攻擊或攻擊情況下，網絡的吞吐量、丟包率、延時、數據傳輸的平均路徑長度、平均能耗和網絡的擴展性等性能；（8）該平臺不受具體應用的限制。技術創新點及參數技術原理：針對物聯網感知層設備規模龐大，部署費時費力，以及部署前很難評估系統性能，部署后加載的協議一旦不符合要求，重新加載成本巨大的問題，研發了該平臺。該成果的主要創新性體現在感知設備和環境等物理特征建模、測試內容和方法、仿真過程和結果的可視化顯示等方面，使得開發的系統簡單、易用，測試過程清晰、透明，測試結果可以分類比較。（1）在感知設備和環境等物理特征建模方面 該項目在感知設備部署環境方面，分別對室內環境和室外環境進行建模。針對室外環境，該團隊主要考慮自由空間的情況下，根據設備部署在平坦區域和非平坦區域的不同進行建模；針對室內環境，該團隊主要根據多徑效應、視距是否阻擋以及不同建筑材料（包括：混凝土墻、混領土樓板、天花板管道、金屬樓梯、厚玻璃、木門和隔墻等）對信號衰減的影響進行建模。在電源建模方面，主要是根據不同廠家的5號電池的放電曲線進行建模，由其放電電流、放電電壓和持續時間來確定電源的剩余電量。在芯片建模方面，根據不同的芯片類型，建模發射功率、接收靈敏度、RSSI、發送速率、工作電流和最小工作電壓等主要參數。（2）在感知層的測試內容和方法方面該平臺主要針對感知層需要評價的性能，如：吞吐量、丟包率、延時、平均路徑長度、能耗和連通度等，設計了其測試方法，新增待測性能可以通過組件的方式擴展。為了實現相關性能測試，首先需要選擇設備類型和部署場景，如圖1和圖2所示。然后進行部署，部署完成后，系統會自動產生5類文件，即：.ned文件，定義了感知設備部署后的拓撲結構，如圖3所示；.msg文件，定義了感知設備之間的通信規則，用戶可以根據實際需要進行修改和自定義；.ini文件，設備一旦部署完成后，其id號和位置坐標將記錄在該文件中，設備移動后，該文件對應的坐標值將自動更新；.h和.cc文件，即用戶待測協議的源文件。一旦感知設備部署完成，平臺自動產生這5類文件的初始框架，用戶只需要寫入待測協議的具體代碼，經編譯器編譯后，即可進入測試環節。具體協議的代碼可根據該項目組編寫的編程指南開發，其開發環境與C語言的開發環境類似，方便易用。（3）在仿真過程和結果的可視化顯示方面一旦待測協議編譯完成，平臺即可開始相關的測試，此時，用戶可以根據需要動態選擇不同的參數，進行測試。開始測試時，平臺將同步顯示協議的通信過程，如圖5所示。根據仿真測試結果，不同的協議可以進行性能對比，如圖4所示為不同協議的網絡平均能耗對比。該平臺可以在無攻擊和無安全機制、無攻擊和有安全機制、有攻擊和無安全機制、有攻擊和有安全機制等四種情況下，評估感知層網絡的性能，并將它們的測試結果進行對比分析。國內外同類技術對比：國際上類似的仿真工具有十種左右，如：TOSSIM，OpenNet，NS2和OMNET等，都是針對傳感器網絡開發，不能仿真技術體制不同的感知設備，沒有對設備、網絡和環境等物理特征建模，而且無法接入實體設備，無法進行虛實結合的仿真測試。即使有些工具可以仿真感知層網路，如：TOSSIM，但是只提供TinyOS傳感網絡的仿真環境，無法仿真系統的安全性能，無法動態添加安全策略和安全模型。而NS2、OpenNet和OMNET雖然可以仿真安全協議，但使用復雜，不易掌握，無法進行多安全機制對比，無法接入實體設備。而且，它們仿真的物理層是理想狀態，造成仿真結果與實際存在較大的差異。

1. 痛點問題 場景、目標對象的感知與語義理解在醫療健康、運動培訓等領域具有廣闊的應用前景，其核心是如何在像素級、對象級、場景級多層次、多尺度表示下實現語義、幾何及空間關系的透徹感知。 現有計算機視覺方法或激光雷達等手段無法同時獲取多個維度的高質量場景與目標信息，同時現有的深度估計、語義分割、位姿估計等相關技術，存在識別精度低、提取不到關鍵信息、應用場景單一等問題，無法滿足大尺度場景應用的需求。 2. 解決方案 團隊提出多模態采集、時空復用編碼攝像方法，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聯建模的動態場景深度估計方法，綜合語義信息、幾何結構信息以及時空間信息進行濾波，實現復雜動態場景的無先驗深度估計，將觀測目標與背景進行區分；提出一套從圖像和視頻中預測目標的位置和姿態的方法，包括迭代匹配的深度網絡、基于物體三維坐標的旋轉/平移解耦、自監督6D模型等，克服了遮擋、光照變化、視覺歧義與數據標注依賴等因素的影響，可以準確估計目標相對相機的 6D 位姿（3D平移量和3D旋轉量）；構建了基于全卷積網絡和興趣區域的多目標實例檢測與分割框架，有效的解決了復雜類別、場景遮擋情況下的多目標實例分割問題，能夠實現同時對場景中多個目標檢測與分析。 合作需求 尋求醫療健康服務、醫療器械等領域有相關技術開發、市場推廣經驗，能推廣本技術落地的高科技企業，可以進行深度合作。

本項目搭建一套基于深度學習技術的列車軌道安全自主感知系統，利用攝像頭，激光雷達毫米波雷達等多傳感器，通過多傳感器融合和物體檢測技術，對軌道安全進行監測感知。通過視覺目標檢測，實現激光雷達點云數據處理和多傳感器數據整合。

本發明通過對非參量CUSUM檢測算法進一步改進并應用到頻譜檢測中，能夠在沒有信號先驗知識與信號出現時刻隨機的條件下，克服現有快速檢測方法的不足，更加快速低地檢測到信號。并能夠根據檢測情況動態調整偏移量，使得檢測延時進一步縮減。

本系統使用時序區域定位技術提供實時安全監測報警服務，應對獨居 老年人發生意外狀況時,得不到及時救助而威脅生命安全的情況。系統一 方面通過紅外傳感器釆集老年人在室內的活動狀況，另一方面通過分析 長期積累的日常活動數據，發現老年人一些規律性較強的生活習慣。以 實時活動狀況和規律性生活習慣為基礎，對老年人在室內的潛在不安全 狀況做出準確判斷并報警。 性能指標：

智能網聯汽車是汽車工業革新的一次重要機遇，也是當前先進技術和 生產力融合的產物。美國汽車工程師學會（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。當前L2級自動駕駛功能已經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技術再升級。主要研究內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、雷達算法面向自動駕駛的多模態融合認知框架

成果簡介在本項目中運用流體力學理論和動力學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作用、 內部的相互轉化、 群體的消散和混合， 整個材料系統近似為不可壓縮， 因此當一個種群的體積分數增長時， 一個或多個其他的種群必須相應的以體積分數的形式轉化為增長的種群。 我們還把這個二元模型變為更細致的三元模型， 除包含等效溶劑， 還將包含 EPS 和細菌兩種組分， 抗菌劑濃度和營養素也被更細致地建模。 并且使用二元和三元模型研

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