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本項目研發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，實現無袖帶的血壓連續測量，獲得收縮壓、舒張壓、心率、心血管系統健康分數等生理參數值。當今社會，高血壓人群普遍化、年輕化，而傳統的袖帶式的血壓計不能實現連續測量，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測，成為了一個難題。本項目研發的血壓手表，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。

智能蜜網技術是一種新興的基于主動防御的網絡安全技術，目前日益受到人們的關注，發展前景廣闊。蜜罐是一種網絡安全資源，它通過監視入侵者的活動，使用戶能夠分析研究入侵者所掌握的技術、使用的工具以及入侵的動機， “知己知彼, 百戰不殆”,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網安全，而蜜罐和蜜網技術為捕獲黑客的網絡攻擊行為, 并深入分析黑客提供了基礎。智能蜜網項目以數據捕獲和分解，用戶上網行為模擬和惡意代碼分析為核心。開放真實的web服務，FTP服務，telnet服務等。系統包含數據存儲，智能分析，被動蜜網，主動蜜網，模擬用戶子網，郵件子網，連接控制，數據捕獲，管理區域等9個模塊。蜜網服務數據有一定的吸引力，吸引黑客對蜜網的攻擊。蜜網中預留一些操作系統和服務的漏洞，來實現攻擊誘騙。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行為，訪問web服務，FTP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器，并在互聯網上傳播該服務器的郵箱地址，引誘惡意郵件發送者向該地址發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球的功能的智能系統。獲得2011全國機器人大賽二等獎。

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

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，而且對外面的環境難以識別，工作難度加大，很容易出現報錯、報漏站的情況。對于出門旅行的乘客，對車廂內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。

融合物聯網、工業 4.0 和智能制造技術，我們研發了一套專門適用于過程監控的智能化生產線配套軟硬件，可以完成配合工藝的生產線生產控制、產品質量控制、生產線 / 環節 / 設備 效能分析，大大降低了人員勞動強度，減少了用工數量，節約了成本 。 可根據企業定制智能模塊，進行大數據分析和展示，為企業生產全面智能化打好基礎。 一套系統中軟件包括中央控制平臺、數據分析平臺和手機查詢 APP 等，硬件以國產自主品牌為核心。該系統已在行業應用了 5 年，穩定可靠。

研發的智能物聯網采用 Arduino 嵌入式網關硬件平臺和 IEEE1888 協議，功能包括： (1) 全功能網關：既可以向存儲器上報數據，也可以從應用單元獲取指令。(2) 獨立配置管理模塊： 可以通過配置管理模塊提前設置網關參數。(3) 底層設備實時控制：服務器或手機端 APP 向網關發送控制命令，網關接受命令后進行執行處理。(4) HTTP 服務器：能把在線化的傳感器數據或狀態信息長期保存。(5) 數據可視化：APP 能讀取設備數據或存儲器內的歷史數據，并可視化展示。(6) 支持底層多類型傳感器的 WiFi、BLE4.0、以太網等接入到網關。

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工藝， 并在此基礎上開發了多個應用系統， 申報多項知識產權（13項授權發明專利、 8項軟件著作權登記） ， 研制的柔性陣列壓力傳感器及其終端產品已經成功應用在競技體育科研、 個性化工業產品設計、 公共安全、 醫療康復評估以及運動生物力學研究等領域。

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學院，主要研究互聯網+、大數據分析和媒體計算相關理論和技術，包括醫療數據分析、金融數據挖掘、地址生物信息分類、自然語言處理、圖像圖形可視化技術、智能嵌入式設備、及軟硬件產品開發設計等。目前有在職教師8名，博士后2名，博士、碩士生60余名，本科創新小組及畢業設計學生60余