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本項目研發(fā)了一種可穿戴式的智能血壓手表，其大小、重量均與普通手表相似，能夠佩戴在手腕部位。該血壓手表外通過檢測手腕部位的光電容積脈搏波信號，并使用獨特的生理信號分析技術(shù)，實現(xiàn)無袖帶的血壓連續(xù)測量，獲得收縮壓、舒張壓、心率、心血管系統(tǒng)健康分數(shù)等生理參數(shù)值。當今社會，高血壓人群普遍化、年輕化，而傳統(tǒng)的袖帶式的血壓計不能實現(xiàn)連續(xù)測量，且無法隨身攜帶。而如何在日常生活中對自身的血壓情況進行實時便捷的監(jiān)測，成為了一個難題。本項目研發(fā)的血壓手表，目標就是為了解決日常生活中血壓實時檢測的難題，為高血壓患者和亞健康人群提供戴在手上的血壓計。

智能蜜網(wǎng)技術(shù)是一種新興的基于主動防御的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)，目前日益受到人們的關(guān)注，發(fā)展前景廣闊。蜜罐是一種網(wǎng)絡(luò)安全資源，它通過監(jiān)視入侵者的活動，使用戶能夠分析研究入侵者所掌握的技術(shù)、使用的工具以及入侵的動機， “知己知彼, 百戰(zhàn)不殆”,只有在充分了解對手的前提下, 我們才能更有效地維護互聯(lián)網(wǎng)安全，而蜜罐和蜜網(wǎng)技術(shù)為捕獲黑客的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為, 并深入分析黑客提供了基礎(chǔ)。智能蜜網(wǎng)項目以數(shù)據(jù)捕獲和分解，用戶上網(wǎng)行為模擬和惡意代碼分析為核心。開放真實的web服務(wù)，F(xiàn)TP服務(wù)，telnet服務(wù)等。系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)存儲，智能分析，被動蜜網(wǎng)，主動蜜網(wǎng)，模擬用戶子網(wǎng)，郵件子網(wǎng)，連接控制，數(shù)據(jù)捕獲，管理區(qū)域等9個模塊。蜜網(wǎng)服務(wù)數(shù)據(jù)有一定的吸引力，吸引黑客對蜜網(wǎng)的攻擊。蜜網(wǎng)中預(yù)留一些操作系統(tǒng)和服務(wù)的漏洞，來實現(xiàn)攻擊誘騙。在黑客不察覺的情況下，收集攻擊方式和惡意代碼樣本。模擬用戶的正常上網(wǎng)行為，訪問web服務(wù)，F(xiàn)TP下載，訪問郵箱等等，收集一些惡意腳本和惡意代碼。搭建真實的郵件服務(wù)器，并在互聯(lián)網(wǎng)上傳播該服務(wù)器的郵箱地址，引誘惡意郵件發(fā)送者向該地址發(fā)送帶有惡意代碼的郵件。 URL獲取與分析模塊通過可配置的多種途徑自動獲

? 本項目是基于MultiFLEX2-AVR單片機，通過若干傳感器檢測場地，并自主控制機械臂完成自主尋找并抓取收集網(wǎng)球的功能的智能系統(tǒng)。獲得2011全國機器人大賽二等獎。

項目概況 智能語音報警系統(tǒng)是采用計算機多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、故障診斷技術(shù)和軟件技術(shù)開發(fā)的軟件產(chǎn)品。系統(tǒng)的硬件平臺可采用獨立的系統(tǒng)，也可直接使用計算機控制系統(tǒng)的監(jiān)控站（需要在監(jiān)控站上加裝聲卡、音箱）。 本項目處于國內(nèi)先進水平，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)。主要特點 SoundAlarm系統(tǒng)使用多線程技術(shù)，保證了報警信息的采集不受其它任務(wù)的干擾和影響。而在SoundAlarm的數(shù)采線程中使用了DCS數(shù)據(jù)服務(wù)接口，保證與DCS的各操作員站同步獲得報警點的信息。 系統(tǒng)的語音管理線程采用實時任務(wù)管理算法，保證報警語音不會出現(xiàn)漏報和誤報。同時系統(tǒng)的語音管理線程將報警點分為多個等級，實現(xiàn)了語音分級管理，使系統(tǒng)具有分等級報警的特性。 系統(tǒng)的語音播放線程使用Windows多媒體底層驅(qū)動函數(shù)集開發(fā)，保證語音播報占用資源少、運行穩(wěn)定，且使用了防沖突的聲音輸出技術(shù)，保證語音播報過程如被其它進程打斷能自動恢復(fù)。 SoundAlarm系統(tǒng)在正常運行時除操作員控制接口外所有任務(wù)為后臺運行，因而系統(tǒng)的運行占用資源非常少。經(jīng)測試，SoundAlarm軟件在正常運轉(zhuǎn)時如果沒有報警，其CPU占用率平均低于0.5%，瞬態(tài)CPU占用率不超過1%；有報警時其CPU占用率平均低于1%，瞬態(tài)CPU占用率不超過5%。此外，SoundAlarm系統(tǒng)的代碼在內(nèi)存管理上進行了優(yōu)化，系統(tǒng)啟動時根據(jù)報警點數(shù)的配置情況向Windows申請2~2.5M的內(nèi)存，進行獨立的內(nèi)存管理，不會造成系統(tǒng)內(nèi)存過度占用和頻繁內(nèi)存分配造成的資源浪費。技術(shù)指標  SoundAlarm系統(tǒng)在設(shè)計時充分考慮了系統(tǒng)調(diào)試方便、快捷的要求。其調(diào)試方式有：報警點信息一覽、系統(tǒng)測試、單點測試。測試由主窗口（調(diào)試和監(jiān)視窗口）的對應(yīng)按鈕操作進入。由于系統(tǒng)主窗口在操作員級別無法看到，所以調(diào)試時需要專業(yè)工程師以工程師或管理員資格登陸后進行。市場前景 SoundAlarm系統(tǒng)可作為DCS的功能擴展應(yīng)用軟件，能與DCS實現(xiàn)無縫集成。它與DCS的集成可有2種情況：基于數(shù)據(jù)鏈接的集成、基于數(shù)據(jù)鏈接和操作的集成。基于數(shù)據(jù)鏈接的集成情況下，SoundAlarm需自己實現(xiàn)語音報警的確認、禁音操作窗口。該窗口在系統(tǒng)組態(tài)時進行配置。而在基于數(shù)據(jù)鏈接和操作的集成時則由DCS提供相應(yīng)的操作按鈕，此時在系統(tǒng)組態(tài)時可去除SoundAlarm系統(tǒng)自己的控制窗口。 SoundAlarm目前已多個DCS實現(xiàn)了無縫集成，并獲得了成功應(yīng)用。

本研究成果基于目前列車在行駛過程中都要依靠列車員通過肉眼來識別站名，從而提醒乘客。夜間行駛時，列車員容易疲勞，而且對外面的環(huán)境難以識別，工作難度加大，很容易出現(xiàn)報錯、報漏站的情況。對于出門旅行的乘客，對車廂內(nèi)外的溫差也一無所知，下車后很可能會因為所穿衣服不適而帶來不便。對于初到外地的旅客，常常會因為人生地不熟而苦惱，如果能利用在列車上的時間來熟悉自己的目的地，將省時又省錢。

融合物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè) 4.0 和智能制造技術(shù)，我們研發(fā)了一套專門適用于過程監(jiān)控的智能化生產(chǎn)線配套軟硬件，可以完成配合工藝的生產(chǎn)線生產(chǎn)控制、產(chǎn)品質(zhì)量控制、生產(chǎn)線 / 環(huán)節(jié) / 設(shè)備 效能分析，大大降低了人員勞動強度，減少了用工數(shù)量，節(jié)約了成本 。 可根據(jù)企業(yè)定制智能模塊，進行大數(shù)據(jù)分析和展示，為企業(yè)生產(chǎn)全面智能化打好基礎(chǔ)。 一套系統(tǒng)中軟件包括中央控制平臺、數(shù)據(jù)分析平臺和手機查詢 APP 等，硬件以國產(chǎn)自主品牌為核心。該系統(tǒng)已在行業(yè)應(yīng)用了 5 年，穩(wěn)定可靠。

研發(fā)的智能物聯(lián)網(wǎng)采用 Arduino 嵌入式網(wǎng)關(guān)硬件平臺和 IEEE1888 協(xié)議，功能包括： (1) 全功能網(wǎng)關(guān)：既可以向存儲器上報數(shù)據(jù)，也可以從應(yīng)用單元獲取指令。(2) 獨立配置管理模塊： 可以通過配置管理模塊提前設(shè)置網(wǎng)關(guān)參數(shù)。(3) 底層設(shè)備實時控制：服務(wù)器或手機端 APP 向網(wǎng)關(guān)發(fā)送控制命令，網(wǎng)關(guān)接受命令后進行執(zhí)行處理。(4) HTTP 服務(wù)器：能把在線化的傳感器數(shù)據(jù)或狀態(tài)信息長期保存。(5) 數(shù)據(jù)可視化：APP 能讀取設(shè)備數(shù)據(jù)或存儲器內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)，并可視化展示。(6) 支持底層多類型傳感器的 WiFi、BLE4.0、以太網(wǎng)等接入到網(wǎng)關(guān)。

已有樣品/n團隊成功掌握了大面積柔性陣列壓力傳感器的一整套生產(chǎn)工藝， 并在此基礎(chǔ)上開發(fā)了多個應(yīng)用系統(tǒng)， 申報多項知識產(chǎn)權(quán)（13項授權(quán)發(fā)明專利、 8項軟件著作權(quán)登記） ， 研制的柔性陣列壓力傳感器及其終端產(chǎn)品已經(jīng)成功應(yīng)用在競技體育科研、 個性化工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計、 公共安全、 醫(yī)療康復(fù)評估以及運動生物力學研究等領(lǐng)域。

項目成果/簡介:完成團隊簡介：西北大學智能信息處理研究團隊成立于2006年，隸屬西北大學信息科學與技術(shù)學院，主要研究互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)分析和媒體計算相關(guān)理論和技術(shù)，包括醫(yī)療數(shù)據(jù)分析、金融數(shù)據(jù)挖掘、地址生物信息分類、自然語言處理、圖像圖形可視化技術(shù)、智能嵌入式設(shè)備、及軟硬件產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計等。目前有在職教師8名，博士后2名，博士、碩士生60余名，本科創(chuàng)新小組及畢業(yè)設(shè)計學生60余