主办方：江苏省技术产权交易市场江阴分中心、江阴高新区技术转移服务中心

协办方：上海交大技术转移中心（江阴）分中心

活动详情：本期推荐8个上海交通大学的最新人工智能科研成果项目。

本期项目简介

项目一：AI糖尿病视网膜病变辅助诊断系统

项目简介： DeepDR技术利用深度学习实现糖尿病视网膜病变智能辅助诊断，瞄准中国和世界范围内的最大慢病人群——糖尿病患者人群的精准筛查与防治痛点。该技术通过深度学习和强化学习实现了对于眼底图像的自动判片和辅助诊断功能，极大降低了基层医院医生的诊断难度和工作负荷，开辟了糖尿病的慢病管理以及精准防控的新路径。DeepDR这一具有中国特色，世界领先的糖尿病视网膜病变智能辅助诊断解决方案凝聚上海交通大学与上海市第六人民医院的多年合作结晶，不仅已经在多家医院实现落地应用，而且该项目作为“一带一路”联合实验室平台建设项目得到上海市科委和国际糖尿病联盟（IDF）的大力支持。

项目二：增强现实与增强智能的交互系统

项目简介：将计算机生成的三维虚拟内容与物理世界无缝融合，可为人们提供新型的交互界面、交互内容和交互体验，并且利用机器智能来增强人类智能。本项目围绕构建虚拟现实与物理现实相交融的增强智能的交互系统，开展了多项研究，例如基于机器学习与数据驱动高效地生成基于物理的流体动画，新型的移动增强现实系统从二维创意手绘画中自动创建三维模型和动画内容，面向汽车智能导航的增强现实抬头显示系统，基于增强现实的样机装配辅助系统，面向中学STEM教育的虚实融合实验教学环境等。

项目三：智能芯片设计与芯片/系统设计的智能化

项目简介：GPU是深度神经网络训练的核心芯片技术。代表性成果包括GPU可变延迟机制，GPGPU RF增强技术，是目前国内唯一在体系结构顶级会议发表GPU相关研究的团队。利用神经网络万能近似器的特点，研究了首个多模型多任务AI融合的加速框架，涵盖神经网络架构设计、训练算法与加速器芯片设计，提出首个硬件友好的神经网络压缩技术，为自动驾驶、智能检测识别提供低功耗、高性能、低延迟的硬件解决方案。

项目四：虚拟现实自闭症/老年痴呆症辅助诊疗系统
项目简介：孤独谱系障碍（自闭症）和阿兹海默症（老年痴呆症）是两类儿童和老年人群中常见并且难以治愈的精神类疾病，我国两类疾病的患者数量均近千万人，且在迅速增加中。本研究利用虚拟现实技术的沉浸性、交互性和想象性，设计了针对自闭症儿童的“接受-测试-训练-融合”以及针对老年痴呆患者的“熟悉-诊断-训练”流程，并开发了辅助诊断和训练系统，在实际应用中取得了较高的诊断准确率和良好的辅助治疗效果，能够为减轻两类精神类疾病为患者和家庭带来的痛苦做出有益贡献。

项目五：生物医学大数据的人工智能理解

项目简介：生物医学大数据的快速积累，改变着医学与生物传统研究模式，也带来了巨大的发展机遇与挑战。研究组致力于利用人工智能方法深入理解生物医学大数据，基于测序、图像等数据探索分子功能以及生命体的奥秘。针对生物医学数据的复杂特点展开深入的理论分析与探讨，提出了一系列的模式识别和学习算法，并成功应用于蛋白质功能与相互作用预测、生物医学图像与视频处理、生物网络建模等方面。目前已发布30余个免费在线工具，为50余个国家的相关科学家累计提供在线计算服务上千万次。

项目六：司机警觉度检测系统
项目简介：疲劳驾驶会带来严重的交通事故，造成较大的人员伤亡，对疲劳状态的检测由来已久，但是常见的基于图像的疲劳检测具有一定的滞后性。脑电信号和眼动信号都是生理信号，能够客观、准确地反映出司机的状态，及时发出预警。团队搭建了能够模拟多种路况、天气的模拟驾驶系统，构建回归模型预测疲劳状态。也在校园内进行实际情况模拟，使用构建好的模型对疲劳状态进行了研究；同时，我们通过和铁科院合作，采集了高铁司机出乘前和退乘后的数据，对高铁司机的疲劳状态进行了建模分析。

项目七：高速智能AGV平台
项目简介：基于全线控技术的AGV平台是实现特定场景下AGV车辆智能驾驶的关键。本项目设计开发了基于全线控技术的高速AGV平台，即采用线控驱动、线控制动和线控转向技术；基于四轮独立驱动方案，开发了独特的底盘稳定性控制技术；研究车辆轨迹跟踪技术，采用低计算复杂度方法，保证控制的精确性和实时性。本AGV平台在车辆动力学测试、厂区环境中物料调配和城市复杂环境中物流配送等均具有广阔的应用空间。

项目八：智慧客流分析系统
项目简介：随着经济的发展，人类活动呈现出数量多、密集程度大的趋势，安全事故逐年递增，因此，对于人群数量、密集程度及活动趋势的监控预测尤为重要。研究院承担的国家重点研发计划课题组在人群数量分析方面取得重要进展。创新性地加入跨空间尺度的一致性约束，巧妙地利用对抗生成方法，让具有相同目标的模型相互“协作”而有不同目标的模型互相“竞争”，根本上突破了传统的基于目标检测的人群密度估计方法无法处理高密度、大遮挡、高动态人群的瓶颈，最终生成更清晰的人群密度图像。

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