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本實用新型是公共交通智能監控裝置，包括公共交通智能信息終端 和監控中心軟件平臺。公共交通智能信息終端由基于 ARM 的嵌入式 裝置為核心，集成了公交報站器模塊、全球定位裝置(GPS)模塊、溫 度濕度測量模塊、人數統計模塊、GPRS 通信模塊等，并分別與嵌入 式裝置連接。公共交通智能信息終端與監控中心軟件平臺通過通信網 絡(包括 GPRS 無線通信網絡和廣域網 Internet)進行連接通信。公共 交通智能信息終端采集公交車輛內人數、溫度、濕

研究成果在采集路網交叉口實時交通流量數據的基礎上，由網絡通訊系統將交通流數據傳送到指揮控制中心，中央計算機依據區域交叉口車流量、車流密度、車速、延誤、停車率等指標計算形成各個交叉口的優化信號配時，生成控制方案，再網絡通訊系統控制各個交叉口的信號配時、相位等參數，進行交叉口相位選取調試，從而提高路網的通行能力，提高城市交通管理與控制及服務水平。 該智能交通控制系統組成如下:數據采集設備、通訊設備、控制設備和交通信號控制機等設備。 可實現的主要功能有:交通流數據采集、分析；優化并通過網絡通訊系統進行交叉口信號配時；形成交叉口渠化設計方案；評價交叉口通行能力和道路服務水平。主要技術指標:w 控制范圍:   半徑8kmw 交叉口數量: 30信號燈組數: 180

?  成果簡介：研究成果在采集路網交叉口實時交通流量數據的基礎上，由網絡通訊系統將交通流數據傳送到指揮控制中心，中央計算機依據區域交叉口車流量、車流密度、車速、延誤、停車率等指標計算形成各個交叉口的優化信號配時，生成控制方案，再網絡通訊系統控制各個交叉口的信號配時、相位等參數，進行交叉口相位選取調試，從而提高路網的通行能力，提高城市交通管理與控制及服務水平。?  項目來源：自行開發?  技術領域：先進制造

?  成果簡介：研究成果在采集路網交叉口實時交通流量數據的基礎上，由網絡通訊系統將交通流數據傳送到指揮控制中心，中央計算機依據區域交叉口車流量、車流密度、車速、延誤、停車率等指標計算形成各個交叉口的優化信號配時，生成控制方案，再網絡通訊系統控制各個交叉口的信號配時、相位等參數，進行交叉口相位選取調試，從而提高路網的通行能力，提高城市交通管理與控制及服務水平。?  項目來源：自行開發?  技術領域：先進制造

本技術通過交通系統宏觀及微觀兩個層面，即不僅考慮交通設施的空間布局形式，同時還考慮交通參與者（駕駛員、騎行者、行人等）在這些交通設施的使用特性，綜合評估該系統的使用效果。在國內首次提出了同時應用復雜度以及通行效率兩個指標綜合評價交通設施的效率與安全性，不僅可對新建交通設施建成之后其使用效果與工作性能提出預評估，還可對改建設施存在的問題與安全隱患提出有針對性的診斷方法，從而在交通系統出現擁堵及發生交通事故之前做到有效地預防，最終提高交通系統的效率與安全性， 降低該系統的能耗與尾氣排放，促進整個城市交通

成果簡介：研究成果在采集路網交叉口實時交通流量數據的基礎上，由網絡通訊系統將交通流數據傳送到指揮控制中心，中央計算機依據區域交叉口車流量、車流密度、車速、延誤、停車率等指標計算形成各個交叉口的優化信號配時，生成控制方案，再網絡通訊系統控制各個交叉口的信號配時、相位等參數，進行交叉口相位選取調試，從而提高路網的通行能力，提高城市交通管理與控制及服務水平。 項目來源：自行開發 技術領域：先進制造 應用范圍：適合有電子系統生產經歷和系統集成的應用能力的企業。

業界首個針對AI在極端和對抗環境下的算法安全性檢測與加固的工具平臺“對抗樣本”成新型病毒，算法安全問題亟待解決隨著人工智能技術的高速發展，人工智能在諸多場景正逐漸替代或協作著人類的各種勞動，它們可以成為人類的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機器視覺作為AI時代的基礎技術，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創業公司共同追逐的熱點。然而在機器視覺諸多主流應用場景的背后，往往也藏著由技術性缺陷導致的算法安全風險。例如，在一些訓練數據無法覆蓋到的極端場景中，自動駕駛汽車的識別系統可能出現匪夷所思的決策，危害乘車人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業的輔助駕駛和自動駕駛系統就都曾出現過類似致人死亡的嚴重事故。并且這類極端情形也可能被惡意制造并利用，發動“對抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機構就曾經通過3D技術打印出能讓自動駕駛“無視”的障礙物，讓車輛面臨撞擊風險。而以上攻擊之所以能成功，主要是機器視覺和人類視覺有著很大的差異。因此可以通過在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動改變(即上述故意干擾的“對抗樣本”)，就能導致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進一步發展，AI算法模型將運用金融決策、醫療診斷等關鍵核心場景，這類AI“漏洞”的威脅將愈發凸顯出來。近年來，包括清華大學人工智能研究院院長張鈸院士、前微軟全球執行副總裁沈向洋等均提倡要發展安全、可靠、可信的人工智能以及負責任的人工智能，其中AI的安全應用均是重點方向。而且，AI安全作為新興領域，在開源社區、工具包的加持下，對抗樣本等攻擊手段日益變得復雜，相關防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對抗樣本等算法漏洞檢測存在較高的技術壁壘，目前市面上缺乏自動化檢測工具，而大部分企業與組織不具備該領域的專業技能來妥善應對日益增長的惡意攻擊。從安全測評到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網絡安全時代，網絡攻擊的大規模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團隊希望通過RealSafe平臺打造出人工智能時代的“殺毒軟件”，幫助企業高效應對人工智能時代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺主要支持兩大功能模塊：模型安全測評、防御解決方案。其中，模型安全評測主要為用戶提供AI模型安全性評測服務。用戶只需接入所需測評模型的SDK或API接口，選擇平臺內置或者自行上傳的數據集，平臺將基于多種算法生成對抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數、擾動量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評分及詳細的測評報告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶提供模型安全性升級服務，目前RealSafe平臺支持五種去除對抗噪聲的通用防御方法，可實現對輸入數據的自動去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對抗噪聲。根據上述的模型安全評測結果，用戶可自行選擇合適的防御方案，一鍵提升模型安全性。另外防御效果上，根據實測來看，部分第三方的人臉比對API通過使用RealSafe平臺的防御方案加固后，安全性可提高40%以上隨著模型攻擊手段在不斷復雜擴張的情況下，RealSafe平臺還持續提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶獲得實時且自動化的漏洞檢測和修復能力。準確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應對算法威脅 考慮到公眾對于對抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺特意選取了公眾最為熟知的人臉比對場景(人臉比對被廣泛用于金融遠程開戶、刷臉支付、酒店入住登記等場景的身份認證環節)提供在線體驗。并且，為了深入研究“對抗樣本”對人臉比對系統識別效果的影響，RealAI 團隊基于此功能在國內外主流 AI 平臺的演示服務中進行了測試。實測證明，“對抗樣本”可以極大的干擾人臉比對系統的識別結果，而測試的這幾家互聯網公司平臺開放的人臉比對API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業在落地人臉識別應用時的選擇，如果他們的人臉比對技術存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應用場景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內的企業高效應對算法威脅，RealSafe平臺具備以下兩大優勢：·  組件化、零編碼的在線測評：相較于ART、Foolbox等開源工具需要自行部署、編寫代碼，RealSafe平臺采用組件化、零編碼的功能設置，免去了重復造輪子的精力與時間消耗，用戶只需提供相應的數據即可在線完成評估，學習成本低，無需擁有專業算法能力也可以上手操作。·可視化、可量化的評測結果：為了幫助用戶提高對模型安全性的概念，RealSafe平臺采用可量化的形式對安全評測結果進行展示，根據模型在對抗樣本攻擊下的表現進行評分，評分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺提供安全性變化展示，經過防御處理后的安全評分變化以及模型效果變化一目了然。從數字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產品隨著機器學習模型不斷的升級演化，“對抗樣本”已經演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導自動駕駛汽車拐進逆行車道、胸前張貼一張對抗樣本貼紙在監控設備下實現隱身……因此，除了針對數字世界的算法模型推出安全評測平臺，RealAI團隊也聯合清華大學AI研究院圍繞多年來積累的領先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產品，為更多場景保駕護航。比如通過佩戴帶有對抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機的面部解鎖，通過在胸前張貼特制花紋實現在AI監控下的“隱身”，以及通過在車輛上涂裝特殊花紋躲避AI對車輛的檢測。發現類似新型漏洞的同時，RealAI也推出相應的防御技術，支持對主流AI算法中的安全漏洞進行檢測，并提供AI安全防火墻對攻擊AI模型的行為進行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來，隨之而來的安全風險也將越來越多樣化，尤其近年來因AI技術不成熟導致的侵害風險也頻頻發生，可以說，算法漏洞已逐漸成為繼網絡安全、數據安全后又一大安全難題。所幸的是，以RealAI為代表的這些頂尖AI團隊早已開始了AI安全領域的征程，并開始以標準化的產品助力行業降低應對安全風險的門檻與成本。此次上線RealSafe人工智能安全平臺是RealAI的一小步嘗試，但對于整個行業而言，這將是人工智能產業邁向健康可控發展之路的一大步。?

本實用新型涉及智能電器技術領域，具體涉及一種可控智能安全吹風機，包括風機和電熱絲，還包括微控制器、風機驅動模塊、電熱絲驅動模塊、溫度傳感器和電源模塊，電源模塊為其他各部分供電，溫度傳感器靠近電熱絲設置，用于采集電熱絲的溫度，風機驅動模塊、電熱絲驅動模塊和溫度傳感器分別與微控制器電連接，風機驅動模塊與風機電連接，電熱絲驅動模塊與電熱絲電連接，風機驅動模塊和電熱絲驅動模塊均采用PWM軟開關分別對風機和電熱絲進行控制。該吹風機采用可控裝置實現智能化，用微處理器對溫度傳感器進行讀取，用PWM軟開關技術實現電機調速和對發熱絲溫度的控制，此實用新型具有安全、耐用、簡便等特點。

本系統采用現場道路交通信息視頻圖像流量分析系統、現代通信及GIS等信息技術集成應用，綜合打造一個智能交通信息采集與發布系統，為廣播、電視、互聯網、移動終端、政府部門提供實時交通綜合信息，達到交通信息資源的交互共享和廣泛應用。系統提供智能視頻終端，同時處理4路圖像. 智能視頻終端可以自動識別道路、自動檢測計算通過的車輛數、車道占有率、平均車速、車輛排隊長度及等待時間、交通擁塞判斷及報警。平均正確識別率白天>96%.夜間>85%.智能交通信息發布系統以WEB方式按時段統計車流量、平均車速、車道占有率、車輛排隊長度及等待時間等數據，其結果以地圖的形式表示，公眾可以通過上互聯網或者手機WAP瀏覽，獲得實時交通資訊。該項目獲鎮江市“331”計劃支持。 

項目利用新一代的大數據 深度學習技術，實現了加油站現場智能監管系統，具有卸油區智能管控、財務室智能管控、加油區智能管控、現場智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，對人員操作合規性進行智能檢測與識別 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 項目利用新一代的大數據 深度學習技術，實現了加油站現場智能監管系統，具有卸油區智能管控、財務室智能管控、加油區智能管控、現場智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，對人員操作合規性進行智能檢測與識別，將以查視頻回放的結果型安全管控模式，轉變為控制關鍵作業環節的過程型管控模式，實現了安全關口前移 服務規范管理 智能數字化分析，提高了全站精細化管控能力以及管理層科學決策、信息決策能力。可應用于能源、電力、制造業等與人員安全以及操作流程合規性密切相關的行業。