所属分类：电子信息产业

所属单位：中国矿业大学

成果简介：项目团队开发了矿井提升机运行异常隐患视频识别及预警系统，该系统利用图像增强、机器视觉和深度学习技术，实现首绳偏摆、脱槽、跳槽等异常检测，尾绳摆动、缠绕打结等异常检测，隔离木磨损严重、断裂等异常检测，箕斗未放空煤的残留检测，堆煤过量检测，箕斗挂钩检测，提笼旋转器实时监测，设备部件温度监测，绞车房人员离岗、脱岗、睡岗状态稽查等功能，可对矿井提升机系统关键地点、重点部位等重大灾害风险实时检测、精准研判，第一时间对风险隐患进行报警。

所属分类：电子信息产业

所属单位：中国矿业大学

成果简介：煤矿架空乘人装置是煤矿生产中大型的机电设备，负责人员上/下井运输。及时发现并提醒乘坐过程中人员违规行为可以有效从源头降低事故发生的概率。本团队通过自主开发了煤矿架空乘人装置视频AI分析预警系统，该系统深度融合深度学习算法与多模态感知技术，实现温度异常检测及无序排队、追赶猴车、不规范乘坐、未戴安全帽、携带超长超宽物品、乘人距离过近、着装不规范、中途下车等人员违规行为检测功能。

所属分类：电子信息产业

所属单位：中国石油大学

成果简介：具备多种类深度学习框架,支持海量目标特性数据的深度学习挖掘 2. 具备多种深度学习训练识别框架和多种深度学习算法。提供接口支 持训练识别框架的扩展以及算法的扩展。 3. 训练过程的可视化 4. 模 型推荐与优化。前景：可以大大降低深度学习的使用门槛，用于任何需 要深度学习的场景。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工业大学

成果简介：该成果采用自主研发的3D激光扫描技术对物料进行连续性扫描，每秒高达30万测点，为精准掌握物料动态变化提供可靠的数据支撑。该成果可实时计算、感知和记录目标堆体表层三维数据，探测距离高达200m、体积测量精度优于0.1%，搭载高性能旋转云台，拥有360°超大扫描视场，通过多机数据融合算法，能够对大型物料堆体快速建模，输出三维可视化界面的同时可实时计算体积、质量等关键参数，科学管理物料进出，高效率、高质量地实现对物料的精细化管理，为企业实现降本、增效提供抓手。 成果已部署于晋能控股某煤矿生产现场，为生产调度提供了精确高效的仓容信息。该成果作为华为生态伙伴典型案例，携手共同亮相“第二十届中国国际煤炭采矿技术交流及设备展览会”，获得与会人员广泛关注。已部署到寺河矿的混煤场，通过“全场景激光扫描智能盘煤系统”项目的实施，可将盘库损失率下降80%。未来，该成果将应用于水泥厂、火电厂、矿山等诸多场景，具有广阔的应用场景。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工业大学

成果简介：该成果是针对大型筒仓储存物料表面“不规则分布”特点而研发的，用于物位高度分布、物料体积实时精准测量。可广泛应用于粮食仓、煤仓等各种筒形仓内部体积的精准测量，为生产及调度等提供精准数据，是工业自动化及数字化的重要一环。传统的料位计主要采用超声波和毫米波，仅能测试一个点的高度，无法实现整个区域的煤料高度采集，导致数据准确性差。而相较于常规的料位计，该成果的主要优势为采用高精密激光扫描传感器，每秒测量30万个物料表面的坐标数据，从而实现整个区域的堆料高度采集，进而精准测算筒形仓内部体积。 目前该成果已成功应用于国家能源集团生产现场，解决煤炭仓储的料位测定难题，成果已应用于洗选煤生产现场，彻底革新了传统的煤仓管理方式，将长期以来的行业难题转变为基于工业互联网的煤矿应用场景化解决方案，既提高了作业效率，又确保了现场作业的安全，展现出了极高的应用价值和实用效果。产品被黑龙江省工信厅认定为“2024年度黑龙江省首台(套)产品”。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工业大学

成果简介：系统用于面向突发事件时多智能体自主决策社交交互行为参与事件的讨论，以及社交媒体智能体管理平台，用于维护真实社交账号并与发帖演练联通进行真实场景下的发帖。给定一个话题和参与发帖演练的智能体数量，发帖演练系统可以围绕指定话题生成多智能体的发帖策略及发帖内容，预览发帖效果，同时，社交媒体智能体管理平台通过web平台实现智能体的策略修改与行为管理，将模拟结果发布到真实场景下的社交媒体平台中，用于面向突发事件时智能化引导正向舆论。 可用于突发事件快速响应，在突发事件发生时通过生成多智能体的发帖策略及发帖内容，预览发帖效果，实现主流价值观内容认知和精准传播，健全新媒体环境下的舆论引导机制，实现网络媒体内容传播范围和影响力的最大化，提升媒体平台在信息传播引导方面的服务能力与服务质量，借助信息精准传播理论提升主流媒体的吸引力、传播力和影响力，具有广阔的市场前景和巨大的经济效益。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工业大学

成果简介：针对当前社交平台上信息事件态势发展的碎片化、快速化等特点和社交智能体在信息传播中扮演越来越重要角色的问题，本研究团队研制了一套信息感知与智能体传播分析系统，挖掘了网络信息事件发展中热门信息的传播脉络，呈现了信息事件中的热门讨论社区，实现了对社交平台智能体的挖掘分析，进一步计算分析社交智能体集群在信息事件发展传播过程的具体作用和影响。 系统能够及时发现并建模信息事件的中热门内容的传播脉络情况，对在背后推动社交平台信息发展的社交智能体群组进行识别和挖掘，帮助公众和决策者理解网络信息变化的演变过程和潜在推动者。可以为政府机关、企业和研究机构提供强有力的信息支持工具，有效维护网络信息安全和社会稳定。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工业大学

成果简介：《大词林》是一个开放域命名实体知识库自动构建系统，系统从Web搜索结果、在线百科和命名实体字面等多个信息源挖掘命名实体的类别，并从Apriori关联项、后缀上位词、分类层次化和词汇分布表示等多个角度学习获取类别之间的层次化关系。《大词林》以《同义词词林（扩展版）》 为骨架，不断添加命名实体及其层次化类别信息，自动构建开放域命名实体知识库。 大词林作为通用知识库可以提供给任何算法或者系统，用于提供通用或者领域专业知识，用以提升人工智能水平。

所属分类：电子信息产业

所属单位：哈尔滨工业大学

成果简介：团队在监督控制模型与效能评价方法研究和多源异构信息智能处理技术研究2项基础研究基础上，研发了刑事执行协同办案监督控制应用系统平台，形成了包括司法系统内部多级监督、司法检察跨部门协同监督以及司法领域与社会生活融合促进三个方面的刑事执行监督控制总体解决方案，促进司法部门、检察部门的高效协同，实现信息互通共享，加强突发事件的应急处理能力，有力促进公共安全和社会稳定。 该技术可广泛应用于刑事执行监督、大数据法律监督等司法检察领域。已在哈尔滨监狱、松滨监狱、牡丹江监狱及佳木斯监狱开展面上应用示范，在吉林、天津等8省市共计14家单位进行了点上应用示范。

所属分类：电子信息产业

所属单位：浙江大学

成果简介：针对信息系统智能化升级的迫切需求，创新性地提出了结构化大数据智能与数据库的系统性融合方案，成功突破了多项关键技术，包括跨领域异质结构化数据的统一自动化建模方法、新型关系代数理论及统一编程框架等。在此基础上，项目团队成功研制出大规模结构化数据智能计算平台，为现有信息化系统的开发人员提供了强大的结构化大数据智能开发能力，助力原有信息化系统快速升级为信息智能化系统。项目成果已广泛应用到金融、制造、交通、医疗、互联网等行业的千余家企事业单位，为 10 亿多互联网用户提供服务，取得了显著的经济和社会效益。

所属分类：电子信息产业

所属单位：上海交通大学

成果简介：目前电力设备（变压器、开关等）在线监测系统都是基于接触式传感器的在线监测装置，尤其是非原厂商集成的二次在线监测系统，本身可能是个风险点；非接触式监测方式有图像、声音、红外的方式，其中声音方式成本最低，尤其适用于机械振动类设备；声音异常直接反映了设备运行状态的异常工况或者故障。有经验的工作人员可以通过设备发出的声音判别设备的运行状况，甚至还能通过异常声音判断故障的原因。人工智能语音识别算法的成熟应用实现了机器代替人进行不间断、非接触的听声巡检功能。 技术优点： 声音传感实现非接触式，信息采集阶段绝对安全； 声音传感器便宜，成本低于图像及红外； 实现大范围、连续实时监测，实现边缘计算，第一时间预警设备异常； 基于声音诊断的技术与现有电力设备的智能诊断技术形成互补。

所属分类：电子信息产业

所属单位：同济大学

成果简介：轻量化智能巡查系统以模块化车载巡查终端和AI病害识别技术为核心，嵌入了机器视觉、人工智能、振动感知、多特征融合等多项国际前沿的解析算法，单套设备即具备路面表观病害巡查、附属设施巡查、道路舒适度巡查异常颠簸判别、路表异物感知、复杂设施损坏判别(伸缩缝损坏、井盖高差)等多项智能能力，并自动测算位置信息、检测地理围界、匹配历史信息，揭示道路损坏的全流程信息，为道路基础设施数字化运维管理提供决策与管理依据，经济社会效益显著。