所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：采用深度学习模型检测人流密度，适用于公共场所人流检测。中国作为世界人口最多的国家，每逢节假日，大量的公众场所都人满为患，经常造成拥挤，不仅影响人们出行的舒适度，也带来了严重的安全隐患。采用深度学习的视频检测终端产品可以检测人流数。智能终端设备满足高寒地区要求，工作温度-40℃~+70℃，低功耗，不受温度、湿度、地域和时间的影响；采用红外光源辅助技术，产品性能和准确率不受光照（白昼、黑天、阴天、雨天）影响，24 小时准确率不变化；智能分析设备采用深度学习模型检测人流密度，具有抗偏移、远程升级功能；人流统计的准确率不受服装颜色、头发的颜色、帽饰、背包等因素影响。可以自动检测出指定视频区域内通过人员的出/入方向，双向计数，准确率不低于 95%；智能终端设备满足高寒地区要求，一旦技术成熟，可以直接应用到其他有类似需求的地域。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：针对新能源客车监控行业，实现高吞吐量和高稳定性的消息数据处理。技术指标：（1）单条消息 1k 字节，单机实现 5w/s 消息数据吞吐能力；（2）可多机扩展，线性提升系统吞吐能力；287（3）单机日稳定吞吐量不低于 10 亿条；（4）多机热切换，正常运行时间在 99.9%以上；（5）Redis 的内存数据库断电数据丢失率小于 100 条。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：部署在移动核心网内，对移动互联网数据内容和用户行为进行审计和管控。面对移动互联网日益突出的信息安全问题，市场迫切需要一款适合当下移动互联网业务发展的审计和监控类产品，提供高性能、智能化的数据内容和用户上网行为审计与管控功能，促进移动互联网产业快速、健康的发展。本项目开发的“移动互联网内容审计与行为监控系统”是一种部署在移动核心网内，对移动互联网上传输的数据内容和用户上网行为进行审计和管控的软硬件系统。产品形态至少包括三台专用安全硬件设备（一台用于采集和审计 Ga、Gn 接口或 RP 接口流量数据；一台用于存储和挖掘分析审计日志；另外一台部署在 Gi 或 Pi 接口，用于对用户上网行为进行管控。三台设备之间以级联方式进行通讯，如果采集点流速过大，可增加审计分析设备来满足处理能力上的需求）。整个产品的软件系统集成了基础网络协议还原子系统、应用层协议还原子系统、数据内容与上网行为审计子系统、数据内容审计日志挖掘分析子系统、上网行为审计日志挖掘分析子系统、上网行为管控子系统以及审计分析与管控结果可视化子系统等七个关键子系统。同时还包括用户管理子系统、系统管理子系统、配置管理子系统以及审计日志挖掘分析协作接口等辅助功能模块。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：集成多个关键子系统，实现网络安全监测与分析的紧密集成型产品。本项目开发的“基于多维审计的网络安全态势分析与预警系统”是一种无缝连接的、多功能部件紧密集成、相互协作的网络安全监测与分析类产品。产品形态包括两台专用安全硬件设备（一台用于网络信息审计，一台用于进行安全态势分析，两台设备以级联方式进行通讯）和一套主机信息审计软件。整个产品的软件系统集成了主机信息审计子系统、网络信息审计子系统、信息采集与预处理子系统、安全事件关联分析子系统、脆弱性分析子系统、安全态势评估与分析子系统、安全态势预警子系统及安全态势可视化子系统等八个关键子系统。同时还包括用户管理子系统、系统管理子系统等辅助功能模块。各子系统模块化开发，以组件方式集成。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：提供网络安全态势信息的分布式采集、处理，提高态势信息获取效能，实现网络安全性分析。本项目提出了大规模网络安全态势信息的分布式采集、分布式处理模型，提高了态势信息获取的效能，突破了大规模系统态势信息生成的关键技术--融合分析技术，最后演示样机功能模块通过典型模拟环境验证。项目完成后可以达到的技术指标：支持主干万兆、接入千兆的网络处理能力；扩大了系统支持的网络规模：主机数不少于 10000 台；系统具有认知功能，能对未知的网络安全事件特性进行学习；系统具有信息关联融合能力，通过多类采集器之间的关联融合分析，能够分析网络的运行状态和安全状态；全网安全态势生成时间达到 3 分钟；系统采用分布式的部署结构；系统采用 B/S 架构，具有友好可视化界面；技术成熟度达到 5 级，即演示样机功能模块通过典型模拟环境验证。项目突破的关键技术有：分布式大规模网络的网络安全态势模型生成方法；跨系统、跨区域的态势信息共享技术；基于数据特征、面向用户的态势信息融合分析组织模型；多角度网络安全态势评估技术和多粒度网络安全态势预测技术。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：构建自律可恢复系统理论模型，实现分布式系统的失效预防和系统恢复。本项目突破了以下几项关键技术：（1）理论参考模型：构建了一种以失效预防和系统恢复为目标的自律可恢复系统理论参考模型，通过分级恢复模式，使系统具有一定的自我感知和环境适应能力。（2）失效自愈调控技术：从分布式系统失效恢复决策问题入手，提出一种部分可观察随机决策 POMDP 模型，采用局部线性嵌入算法对高维、稀疏失效数据矩阵进行非线性映射，实现失效提前预判，减少或避免人为干预。（3）事件实时记录与分析技术突破了大量实时非覆盖存储、系统快照、互助日志和异地日志挖掘等技术，有针对性地对网络运行状况进行实时跟踪和记录，从中发现隐藏的安全问题。（4）微重启恢复技术 通过对软件系统二进制文件结构的分析与动态修改，建立系统应用的恢复结构，并将系统划分为多个递归重启域，依照恢复结构图递归重启直到失效最终解决，使系统具有更高的自恢复性能。（5）任务热插拔恢复技术：通过对运行组件的实时监视获取任务组件状态信息，定位失效组件，并采用代理、动态装载、反射等技术实现组件热插拔，实现软件的在线升级与恢复。（6）悔改恢复技术：采用三“R”技术，即“Rewind”，“Replay”和“Repair”，通过检查点设置和回卷恢复这两个过程使系统恢复到正常状态，实现对人为操作故障的恢复。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：应用云计算和数据挖掘技术，提高物流配送和监管的效率、安全性、便捷性和智能化水平。国内物流行业仍然是以粗放式发展为主，没有将先进的云计算和数据挖掘、信息融合技术应用到物品运输和监管当中。现代物流信息技术的落后严重制约了配送效率，而同时将使车流量越来越大，从而影响到交通的顺畅。私家车也由于没有一个实时的可靠的路径指示，导致走弯路、走错路，这也就加重了交通的负担。同时，类似蔬菜、水果、冷鲜品的运输需要保证车内货物的温湿度，急需通过车辆监控系统实现对货物信息的获取。哈尔滨工程大学自动化工程研究所将先进的云计算和数据挖掘、信息融合技术应用到物品的运输和监管当中，通过对基于物联网的云技术与 MAS（多智能体系统）的数据交互网络设计、对海量运输信息进行数据挖掘，构建计算机辅助决策系统，提高客户支援水平。将其应用到物流配送和监管当中，力求从效率、安全、便捷、智能四个方面提高物流系统的整体水平。在提高货物安全性的同时，节省配送时间，增加经济效益。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：专用嵌入式结构实现高分辨率视频图像的读取、显示、存储、记录等功能。嵌入式高分辨率图像处理系统主要实现高分辨率视频图像的读取、显示、存储、记录、目标识别及环境感知等功能，将大量的图像处理运算过程从通用的PC 机构架的设备设备体系转移到以 FPGA、DSP 等为处理核心的专用嵌入式结构中；实现了设备的小型化；强化了设备的专用功能；提高了数据处理的速度和实时性；以给 PC 机系统直接提供成熟的中间数据或结论。嵌入式高分辨率图像处理系统指标达到图像分辨率 4096×3072 像素，帧率 25fps。嵌入式高分辨率图像处理系统具有处理视频图像的分辨率高、处理能力强、实时性好、体积小、工作稳定可靠等优点可以广泛应用在机器人等无人平台视频信息处理、视频监控、视觉导航、虚拟现实等领域。嵌入式高分辨率图像处理系统以应用为中心，以计算机技术为基础，并且软硬件可定制，适用于各种应用场合，具有很强的实用价值和广阔的应用前景。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：安装在海洋探测浮标上，实现视域观察、船体目标识别和告警功能。海洋浮标图像信息采集系统由全景视觉取景系统、嵌入式视频数据处理及数据通讯系统两部分组成。系统安装在海洋探测浮标上，实现浮标周围一定距离范围内的视域观察，具有观察范围内船体目标识别和告警功能，同时能够将获取到的图像信息，根据观察需求通过网络接口，将全幅图像和局部图像输出到图像传输装置，实现浮标周围视域范围内的监视。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：采用高帧频、高分辨率图像采集，实现高速运动目标的实时视频记录与监测。高速运动目标实时视频记录装置采用自主研发的高帧频、高分辨率图像采集、压缩与动态记录嵌入式并行处理系统，实现了 500fps、1024×1024 像素，数据率大于650MB/s的10min长时间数据实时记录功能。并利用全景视觉系统“水平视场无死角、成像一体化、360 度大视场、旋转不变性、可空间球面坐标定位、图像沉浸感强”等优点，实现了一种新型的高速运动目标运动监测技术，能够有效解决由于观测点运动引起的监测视场变化而导致监测任务失败的问题。高速运动目标实时视频记录装置得到应用，多次出色完成监测任务，充分验证了技术成果的有效性和实用性。该装置具有体积小、成本低、方便使用、环境适应能力强等显著优点。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：实现现场多种信号采集、处理及状态检测，适用于船舶、海洋工程等信息技术领域。防爆型信号采集及适配装置具备系统自检、信息采集、超限报警、协议转换、双冗余实时切换、参数设置及显示等功能，采用壁挂式减振安装方式，实现现场多种信号的采集、处理及工作状态检测，并能够将采集到的信息转换成标准格式，以 CAN 总线形式输出。防爆型信号采集及适配同时可以实现系统中分布式 CAN总线数据的采集以及 CAN 总线信号向双冗余网络报文的智能整合和变送。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工程大学

成果简介：应用全景视觉技术，实现旋翼共锥度全方位、全尺度测量，提升直升机旋翼试验能力。将全景视觉技术应用到旋翼共锥度测量系统中，实现对直升机旋翼径向、环向任意位置点上的共锥度测量。由于全景视觉可以一次性获取直升机旋翼旋转过程中整个旋转平面内的图像，将桨毂所装配全部旋翼的旋转姿态真实的包含在一幅高分辨率图像中，真正实现了旋翼共锥度的全方位、全尺度的测量，其测量结果不但能够实现旋翼的共锥度特性分析，而且还能为旋翼的挥舞、振动、气动特性分析提供试验数据。本项目研究成果在直升机旋翼动平衡试验台及直升机上得到成功应用，表现出了显著的技术优势。应用表明：直升机旋翼共锥度动态测量系统测量精度高、实时性强、运行稳定可靠、构件模块化、便于安装、使用及维护，具备机载安装能力，对新型旋翼研制以及现有旋翼参数性能优化提供有效的直观数据及技术支撑，极大提升我国直升机旋翼的试验能力，同时充分利用测量系统具备全方位环境观察和空间定位能力，将有望成为直升机桨毂/旋翼系统的组成部分，从而大幅提高直升机的整体智能化水平。