| 项目名称 | 项目类型 | 项目负责人姓名 | 项目负责人学号 | 项目其他成员信息 | 指导教师姓名 | 指导教师职称 | 项目所属专业类代码 | 项目简介(500字以内) | 项目预期成果 |
| 基于CNN与IOT技术的智慧管家系统研究 | 创新训练项目 | 武斌 | 2022112101 | 李娜/2022112102，李睿/2023119155，杨梦龙/2023112143，陈文俊/2021110455 | 梁楠楠,吴雨桐 | 副教授,助教 |
0809 | 近年来，随着社会需求的发展和科技的不断进步，深度学习（Deeplearning）与物联网技术（Internet of Things）被研究人员广泛研究，智慧管家是以物联网技术为基础，将CNN技术与家庭管理有机地融合在一起，形成一个智能化、一体化为居民家庭生活提供便利和安全保障的现代化城市住宅方案。在这个大数据信息时代里，我们更应该抓住智慧社区、智慧家庭这一契机来进一步发展智能设备行业，让人们能够真正体会到智慧便捷舒适家居环境中带来的是方便和谐美好家园。智能家居现在已经渐渐融入到了人们的生活之中，而传统的智能家居系统有着很高的局限性与弊端，如设备互不兼容、智能性不足、检测物体手段单一、传感器不智能等等。而针对传统智能家居系统的局限性做出的优化在智慧管家的智能化是一个系统工程，在这个大数据时代，物联网技术已经成为人们生活中不可或缺的一部分，我们要将物联网和CNN识别技术有效地结合起来，让智能家居真正的智慧起来变成一套智能控制系统. | 1.项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）；2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| 基于CIM适老化的智慧社区管理系统 | 创新训练项目 | 韦雨露 | 2022110414 | 张贤武/2020112153,邹家辉/2020112159,孟芯羽/2022110409 | 叶春明 | 讲师 |
0809 | 本研究旨在智慧社区综合信息平台的基础上，设计并开发适老化的智慧社区管理系统。具体研究内容包括分析老年人在生活、健康、安全等方面的需求，设计智慧社区管理系统的可行性分析，智慧社区管理系统的功能模块的构建，智慧社区管理系统的数据库设计，智慧社区管理系统的开发基础和开发环境，智慧社区管理系统的高效管理。智慧社区管理系统利用大数据、人工智能等信息技术手段，整合社区各类服务资源，形成基于信息化、智能化管理与服务的社区治理新形态，通过物联网和移动互联网等技术，将社区内的各种设施和服务连接起来，实现信息的共享和交流 | 1.项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）；2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯” 大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| 养老机构中人工智能的应用研究 | 创新训练项目 | 廖美芩 | 2022103122 | 吴书杰/2022110503,沈仲毅/2023116138,柏杨/2020110201,徐冲/2020011328 | 徐旭 | 副教授 |
0809 | 今年政府工作报告中，一个新词汇引发了社会各界广泛关注—“人工智能+”行动。这是“人工智能+”首次被正式写入政府工作报告，标志着我国人工智能技术的发展与应用进入了一个新的历史阶段。政府工作报告中谈到“科技创新实现新的突破”时，肯定了“关键核心技术攻关成果丰硕”，特别提到“人工智能、量子技术等前沿领域创新成果不断涌现”。同时传统的养老服务模式往往受限于人力、资源和时间的局限性，难以满足日益增长且多元化的需求。然而，人工智能技术的合理应用可以有效改变这一现状。通过大数据分析，人工智能可以精准识别每一位老人的生活习惯、健康(脉购CRM)状况和情感需求，为他们量身定制全面、科学、个性化的照护方案。例如，智能床垫监测心率、呼吸频率等生理指标，实时预警异常情况；人工智能语音助手与老年人进行互动交流，提供心理慰藉；智能家居系统则可自动调控环境温湿度、照明等参数，营造舒适宜居的生活空间。由此可见，将人工智能运用于养老领域是帮助老人便捷生活的一大重要措施，也是时代发展的必然趋势。 | 提高生活质量：通过人工智能技术的应用，可以为老年人提供更加智能化、个性化的服务；降低养老成本：通过智能化、网络化的服务方式，可以降低养老服务的人力成本和时间成本；促进社交互动：人工智能养老服务可以提供社交平台，让老年人与其他老年人进行交流互动，环节孤独感 |
| 无人机倾斜摄影和三维建模在古建筑恢复中的应用研究项目 | 创新训练项目 | 刘旭 | 2022110335 | 张志军/202211033，张笛/2021110308毛博/2021110345汪曌/2021141127 | 张万礼 | 教授 |
0809 | 《无人机倾斜摄影和三维建模在古建筑恢复中的应用研究项目》旨在探索先进技术在古建筑保护和恢复中的应用，以提升文化遗产保护的效率和质量。本项目将结合无人机倾斜摄影和三维建模技术，通过对古建筑进行全方位、高精度的数字化记录与分析，以实现对古建筑的精准恢复和长期保护。 | 1.项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）；2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| 基于3D CNN-DDPG端到端无人驾驶控制系统的研究 | 创新训练项目 | 彭任 | 2022110416 | 李丽君/2021110425,耿啟/2021110432,胡青青/2021110554,赵永佳/2023119131 | 卢彪,杨君 | 副教授,助理政工师 |
0809 | 无人驾驶技术是近年来发展最快的领域之一，具有广泛的应用前景。目前的无人驾驶系统所面临的一个主要挑战是如何实现准确且高效的环境感知和决策控制，以确保车辆的安全和稳定性。传统的无人驾驶技术通常涉及多个模块和算法，例如图像识别、目标检测、路径规划等。这些方法虽然准确性和可靠性较高，但需要大量的人工设计和手动调整，往往存在很大的局限性。基于深度学习的无人驾驶技术已经取得了很好的进展。使用深度神经网络可以从传感器的海量数据中提取有用的特征信息，从而实现对环境的高效感知和控制决策。3D-CNN-DDPG是一种基于深度强化学习技术的端到端无人驾驶控制系统，可以在无需预定义的规则和策略的情况下，通过与环境交互学习到最优的动作策略，从而实现对车辆的自主驾驶。 | 1.项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）；
2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯” 大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；
3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| 基于深度学习的水肥一体化灌溉系统 | 创新训练项目 | 杨帆 | 2022110422 | 朱丽君/2022110413,李茹茹/2023112123,奚邦涛/2022110419,刘阳/2021110738 | 潘正高 | 教授 |
0809 | 随着科学技术水平的不断提升，将高新科技融入各类生产工作当中对于提升生产质量以及生产效率都有着重要的现实意义。在高新科技的加持下，各产业发展将得到进一步推动，在农田灌溉方面，通过与高新科技的有机结合，农业灌溉模式也由传统的人工粗放灌溉转变为智能节水灌溉。为确保国家农业生产灌溉需求得到充分满足，全面提升智能节水灌溉水平，相关人员应当基于农业生产实际情况，合理设计智能节水灌溉系统。通过对水肥一体化灌溉系统的有效应用，充分满足农作物生长的用水需求，并在一定程度上降低灌溉成本，进而达成节水、优质、增产的效果。为了提高农业生产的效率和智能化水平，提出了一种基于深度学习的水肥一体化灌溉系统。
| 1.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯” 大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竞赛活动；2.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。3.项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少 1 篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）； |
| 基于云存储的城市交通大数据可视化系统 | 创新训练项目 | 吕琪, | 2022110111 | 吴璇娜/2022110110，苏文政/2021024118,张耀/2023116131,杨雨璇/2021041138 | 王孟玉,李麟 | 讲师,助教 |
0809 | 近年来，随着卫星定位技术、LBS 技术以及互联网的不断发展，位置数据被以各种方式收集，交通出行大数据呈爆发式增长。如何高效存储与管理交通大数据、解决交通数据多结构化难题已成为政府管理部门亟待解决的重要问题。随着社会需求的发展和科技的不断进步，云存储技术被研究人员广泛研究，基于云存储的可视化系统快速发展，使得基于云存储的大数据可视化系统研究应用前景将无比广阔。城市交通大数据可视化系统项目的实施旨在应对城市交通管理与规划中的挑战，通过有效地收集、处理和分析交通相关的大数据，提供直观、实时的可视化信息，以支持决策制定和市民服务。可视化系统使得交通管理者能够在地图上直观地查看交通拥堵、高峰时段、事故发生等情况。通过分析历史数据和实时数据，系统可以提供预测性的交通规划建议，以优化交通流动性，减缓拥堵，并提高城市交通的整体效率。 | 项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动 |
| 基于改进YOLOv5算法的茶叶斑病检测研究 | 创新训练项目 | 胡洪 | 2021110750 | 张天阳/2021110731,刘星/2021093120,刘文锦/2022112128 | 黄歆媛,吴孝银 | 助教,副教授 |
0809 | 计算机视觉技术在农业工程领域的应用不断提升，如农作物的杂草识别技术、病虫害识别技术、生长监测技术等。常用的处理方式包括目标分类、目标检测和图像分割。研究发现目标检测和图像分割方法一般针对图片内包含多个目标，且目标较为明显的识别物。由于茶叶病害数据集一张图片内病害类型比较单一且病害形状不一，例如红锈藻病大部分为铁锈色的毛毡状物，藻斑病为黄褐色的斑点且边缘不整齐。研究人员较难对此类目标较小的茶叶病害进行标记，同时目标检测和图像分割方法需要大量人力进行标注，因此通过人工智能技术能较为高效地解决农作物生长生产阶段遇到的问题。针对以上问题，本文提出了一种以YOLOv5网络结构为基础的改进算法。YOLOv5是目前最流行的检测算法之一，该算法在YOLOv4的基础上进行了一些改进，使其在运算时间和检测精度上都有大幅度改善。 | （1）参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯” 大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竞赛活动；（2）省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。（3）项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少 1 篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）； |
| 基于Shamir与AES算法的文件加密系统 | 创新训练项目 | 张奎颍 | 2022112140 | 杨东雪/2022110130,张贤文/2020112152,郑含玉/2021110431,李永赢/2021110217 | 张志伟 | 副教授 | 0809 | 随着信息技术的飞速发展，数据安全和隐私保护变得日益重要。传统的加密方法往往依赖于单一的密钥，一旦密钥丢失或被盗取，整个加密系统将面临巨大的风险。针对上述问题，本作品旨在通过Shamir门限秘密共享算法与AES加密算法的融合，构建一个更为安全的文件加密系统。其中，Shamir门限秘密共享算法将密钥分割成多个子密钥并分发给不同的用户，只有通过对规定数量的子密钥的组装才能恢复出完整的密钥。同时，利用AES加密算法对Shamir子密钥进行加密，确保子密钥在传输和存储过程中的机密性。在两个加密算法的加持下，提高了密钥传输的安全性以及数据恢复的抗干扰性。通过灵活的密钥管理机制，在简化密钥管理流程的基础上，更提高了加解密过程中的容错性和高可用性。 | （1）项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）；（2）参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯” 大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；（3）省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| 基于RFID识别的畜牧业智能养殖系统 | 创新训练项目 | 何俊 | 2022110112 | 段启涵/2022110123赵思怡/2022110404张海涛/2021110310郑灏楠 /2023112144
| 姜飞 | 教授 |
0809 | RFID技术是一种无线射频识别技术，它通过无线电波自动识别目标并获取相关数据。RFID技术主要由三部分组成：标签、阅读器和天线。标签是附着在物体上的标识，用来存储物体的信息。物联网技术在畜牧行业的应用已成为推动产业发展的重要力量，它不仅能够提高畜牧业的生产效率，还能够实现资源的节约和环境的可持续发展。 | 1.项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”(不得以用稿通知作为结项材料)；2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“ 挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书;国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| 基于深度学习的砀山梨病虫害识别与检测系统 | 创新训练项目 | 张愉涵 | 2022080223 | 任学俊/2021118128,胡婷婷/2021110410,蒲明智/2021110749,张世玺/2022086145 | 晏铭,辛政华 | 助教,教授 |
0809 | 近年来，国家大力提倡乡村振兴，为了响应国家的号召，因此针对砀山梨产量和品质下降的问题，开发一套高效、准确的砀山梨病虫害识别与检测系统以提升农业生产效率，降低农药使用量和减少果农损失，促进可持续农业发展。本项目利用深度学习技术，依托YOLOV5、卷积神经网络等先进的深度学习算法，训练大量标注好的病虫害图像数据，建立精准的深度学习识别模型。该模型能够实时分析输入的梨树图片，快速准确地识别出是否存在病虫害，并指出具体的病害类型或虫害种类。之后将模型部署到桌面端和移动端。该系统可以通过上传图片或视频检测画面中发病砀山梨的疾病，框选出发病区域，并在右侧具体显示对应疾病的具体信息、危害病症、传播途径、发病条件和治理方法等信息。此外还可以调用本地摄像头或外接摄像头进行实时检测画面中发病砀山梨的疾病，实时查看梨树的状况，帮助农民和科技工作者快速识别砀山梨病虫害并采取应对措施。 | 1.项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”(不得以用稿通知作为结项材料)；2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书;国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| 深度学习驱动的草莓采摘机器人与流水线分装系统 | 创新训练项目 | 陈萍 | 2023115109 | 陈洁/2023111118
张仕远/2020110554
韩香/2021091108
李弘毅/2021118114 | 李松州 | 助教 |
0809 | 首先，让草莓采摘机器人通过搭载深度学习算法，使用语义分割DeepLabV3+技术实现草莓垄距测量，并利用yolov5 及OpenCV等技术准确识别成熟的草莓，并自动进行采摘，机器人配备了双目摄像头，能够监测草莓的生长状态和位置，从而避免对未成熟的草莓造成损害。同时，流水线分装系统与草莓采摘机器人紧密配合，实现了采摘后的自动化分装。机器人将采摘下来的草莓输送到流水线分装系统中，我们首先使用labelimg进行数据集的收集，然后系统会根据yolov5训练的模型将劣质，损坏的草莓剔除，继而通过质量传感器将草莓分为大小果进行分装。通过深度学习算法的优化，系统能够准确判断草莓的品质，并将其分装到相应的容器中，提高产品的一致性和品质。此外，本项目还开发了一种界面由QT&Tkinter开发的智观测系统，用于监控和控制整个产业链的运行。该系统通过各类传感器和物联网技术，实时采集大棚内的温度、土壤湿度、光照等环境参数，以及草莓的生长情况和采摘进度等信息。基于深度学习算法，系统能够对这些数据进行分析和预测，提供决策支持和优化方案，帮助农民提高生产效率和经济效益。 | 1.项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）；2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| Grapes Defender“保卫葡萄” ———基于TensorFlow的葡萄病虫害图像识别系统的研究 | 创新训练项目 | 王永恒 | 2022110238 | 王洁/2022110217 | 李雪竹 | 教授 |
0809 | 葡萄作为一种重要的经济作物，在全球范围内具有广泛的种植和消费。近年来，随着葡萄种植技术的不断改进与完善，葡萄产业的发展取得了显著成果。在种植面积、产量和品种上均有明显提升，越来越多的特殊品种葡萄逐渐受到关注。葡萄消费市场不断扩大，消费者对葡萄及其制品的需求不断增长，葡萄汁等其他葡萄制品的消费量也在逐年上升。尽管葡萄产业取得了一定的成果，但仍面临一些挑战，如病虫害防治。通过技术应用，可以更精确地分析葡萄的生长状况，勘测病虫害的发生，并提供有效的治理措施。本研究提出了一个基于TensorFlow的葡萄病虫害图像识别框架，并研发了葡萄病虫害识别系统。系统结合了深度学习和计算机视觉技术，首先收集了大量的葡萄病虫害图像和11种葡萄疾病的图像数据，然后应用TensorFlow框架进行深度学习模型的训练。最后，实现了在实时条件下准确地识别出各种葡萄病虫害，并提供相应的治疗建议。本研究为实现“保卫葡萄”提供了一种新的解决方案，具有易于使用和部署的优点和高效准确的识别能力，可以广泛应用于葡萄种植与生产过程，帮助农民及时发现并控制病虫害，降低农药使用量，提高葡萄产量和质量，实现葡萄种植的可持续发展。 | 1.项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）；2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯” 大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| DeepRecover-基于深度学习的安卓数据恢复 | 创新训练项目 | 戴磊 | 2022112108 | 孙宇/2022110215,董合心/2021118109,孙露/2023119136,张晨/2023111107 | 凌军 | 讲师 |
0809 | "DeepRecover-基于深度学习的安卓数据恢复"项目，由戴磊担任项目负责人，旨在开发一种基于深度学习技术的创新训练项目，以高效准确地从Android设备中恢复丢失的数据。随着智能手机成为人们生活中不可或缺的工具，用户数据丢失问题日益突出，而传统的数据恢复方法往往需要获取ROOT权限且过程复杂，因此本项目采用深度学习方法快速识别和恢复数据。项目团队利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，通过智能分析手机数据来提升数据恢复的效率和准确性；同时，自然语言处理（NLP）技术的应用使用户交互更加直观便捷。项目面临的挑战包括无ROOT权限下的数据恢复、不明或损坏数据的恢复、用户体验的提升、数据恢复速度的提升以及广泛的设备兼容性。研究实施路径涵盖理论研究、模型设计、系统开发和实验验证等关键步骤。项目预期成果为在省级及以上期刊发表学术论文至少1篇，参加相关竞赛活动，并取得相应培训证书。预计经费预算为5000元，用于支持项目研发和测试所需的资料费、调研费、硬件费、成果印刷费和论文版面费。 | ①项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少 1 篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）；②参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯” 大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；③省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| 基于CNN的疲劳驾驶检测应用的研究 | 创新训练项目 | 陶敏豪 | 2022110507 | 夏坤/2023112108,倪梓涵/2023111243,俞晓飞/2022110502,陶然/2022110501
| 余晓永 |
副教授 |
0809 | 基于CNN的疲劳驾驶检测应用研究项目致力于通过先进的卷积神经网络技术，实现对驾驶员疲劳状态的准确识别与预警。该项目旨在通过科技手段提升驾驶安全性，降低因疲劳驾驶引发的交通事故风险。在项目实施过程中，我们利用摄像头实时捕捉驾驶员的面部图像，并通过预处理技术提取关键特征。随后，采用深度学习方法，利用CNN模型对这些特征进行高效学习和分析，从而准确判断驾驶员是否处于疲劳状态。我们构建了包含多种驾驶场景下疲劳与非疲劳状态样本的大型数据集，用于模型的训练和验证。通过不断优化模型结构和参数，我们提高了疲劳驾驶检测的准确率，并降低了误报率。此外，我们还将研究如何结合其他传感器数据（如车辆状态、驾驶员行为等），进一步提高疲劳驾驶检测的可靠性和稳定性，提供更精准的预警和干预措施。综上所述，基于CNN的疲劳驾驶检测应用研究项目具有重要的实际应用价值。通过该项目的实施，我们将为提升驾驶安全、减少交通事故做出积极贡献。同时，我们也期待通过该项目的研究成果，推动人工智能技术在交通领域的更广泛应用和发展。
| （1）项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少 1 篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）（2）参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯” 大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；（3）省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| 基于正则化ResNet50残差网络模型的路面凝冰识别与预警系统 | 创新训练项目 | 何佳莉 | 2022087120 | 潘琦/2022080212,杨润琦/2021110106,张雅婷/2021110155,王姜平/2022031112 | 周玮 | 副教授 |
0809 | 湿冷环境下的路面凝冰问题是我国季节性冰冻地区常见的公路气象灾害，路面凝冰可能造成车辆追尾、侧翻等导致重大人员伤亡，本项目基于深度学习卷积神经网络（ResNet50）算法对路面试件的凝冰图像进行处理以及训练分析，进而基于物联网5G的应用、以功能强大且搭载摄像头的路面监控系统为输入端，对路面凝冰图像进行采集和传输，并利用Matlab软件实现凝冰特征标记及系统开发，且后期考虑用python优化，最终实现用户输入一张路面图像便能得出该区域路面是否凝冰的结果。本项目将神经网络技术应用于道路凝冰领域，具有功能强大，图像直观，便于升级，成本较低等优点。 | 1.项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）；2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| 多色、多材料3D打印解决方案及配套装置开发 | 创新训练项目 | 许康瑞 | 2021110721 | 梁文婷/2023116101,孙怡雯/2023111232,胡睿/2021110722 | 沈书豪 | 讲师 |
0802 | 3D打印是快速成型技术的一种，是一种以数字模型文件为基础，运用金属或塑料等可粘合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术。与传统制造业通过模具、车铣等机械加工方式对原材料进行定型、切削以最终生产成品不同，3D打印大大降低了制造的复杂度，使生产制造得以向更广的生产人群范围延伸，也实现了小规模制造的成本有效降低。但多色FDM3D打印技术仍然不成熟。多色FDM3D打印解决方案稳定性差、耗材浪费巨大、打印时间和换色时间非常长，面对广大消费者，市场仅有拓竹的AMS系统能够支持多色打印，但该系统因为方法设计和机械结构的问题，仍然存在稳定性差、大量浪费和超长打印时间的问题，并且严格意义上来说，该系统采用一套挤出和热端设备，并不能进行多材料打印。而美国prusa公司的XL系列打印机虽然采用TOOLChange技术能够实现多色、多材料打印，但其因设计问题存在对刀精度的损失，打印质量较差，并且售价机器高昂，即便如此它甚至不支持中国地区。针对以上痛点，我团队目的在于设计开发出一种简便稳定、高效、高质量、低成本的多色及多材料3D打印解决方案，能够高效稳定的生产彩色模型，这样让3D打印能够直接生产出彩色的模型，使其不仅具有结构功能性，而且具有美学意义，如此便可能将3D打印技术普遍应用于消费者市场，将会让普通群众都享受到3D技术带来的便利和乐趣。通过对多色、多材料3D打印技术的研究可以推动传统工业制造转向消费者服务，让群众都能感受到“智造”，并且切实运用其为生活服务。 | 1.提交设计软件或产品2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得 课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书4. 获得国家专利（以专利授权证书为准），专利权人为“宿州学院”。 |
| 矿山水环境大数据驱动智能水害防治技术创新研究 | 创新训练项目 | 张宇 | 2022110527 | 陈明辉/2022110538,袁顺/2022110533,何诗锦/2022110524,雷章陈/2022106124 | 邱慧丽 | 副教授 | 0809 | 本项目主要开展矿山水环境大数据驱动智能水害防治技术创新研究，充分运用人工智能技术，致力于研究水源识别综合性解决方案。项目的核心技术架构包括标准化水质数据库管理系统、多元化水源识别模型等模块。项目运用MySQL数据库系统构建标准化水质信息存储平台，对涉及煤矿深部开采的各类水化学数据进行规范化管理。该平台严格遵循数据录入、查询、修改与删除的标准流程，确保数据操作的准确无误，从而形成一个集约化、动态更新的水质资源库。同时构建了一BP神经网络、因子分析及机器学习技术等的水源识别体系。该体系通过深度整合多种先进算法，借助严谨的综合评判逻辑，能够准确识别不同水源的性质特征，并据此做出科学、可靠的水源判别。重要的是识别模型内嵌自学习机制，能够根据持续更新的水样测试数据自动调整与优化，确保模型对水体成分动态变化的适应性，从而实现水源识别的实时性和高准确性。能够实时监测煤矿深部开采过程中的水环境变化，结合识别模型得出的水源性质信息，精准判断潜在的水害风险 | 1.项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）；2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
基于深度学习算法的机器人果树采摘系统研究
| 创新训练项目 | 何蕊 | 2022110328 | 董玉龙/2020110308居芷萱/2022110340张磊/2020110552冯宪东/2020112112
| 许海峰,郭晓燕 | 教授,助理实验师 |
0809 | 基于深度学习算法的机器人果树采摘系统设计立项是一个具有重要意义和广阔前景的研究课题。该系统主要通过使用深度学习算法实现对作物的识别和定位，根据作物的形态、颜色等特征进行分类和判断，确定采摘机器人的操作路径和方式，从而实现自动化采摘。，基于深度学习算法的机器人果树采摘系统研究内容涉及到机器视觉、路径规划、运动控制、状态监测与故障诊断等多个方面，需要综合运用多种技术手段和方法，实现系统的智能化和自动化。基于深度学习算法的采摘控制系统设计项目的特色和创新点主要在于将传感器、相机、深度学习算法和机械控制系统相结合，实现果树自动化采摘，提高采摘的效率和准确性。同时，该系统还具有实时反馈和优化功能，可以根据果 树生长状态进行调整，以适应果树生长变化带来的影响。
| 1
项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项
目有关的学术论文至少 1 篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练
计划项目资助”
2
参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯” 大学生课外学术科技
作品竞赛等省级及以上竟赛活动；
3
省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项
目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| 基于深度学习的网络入侵检测 | 创新训练项目 | 张保顺 | 2022112111 | 周宸/2021118158，洪书源/2022112136，刘文锦2022112128，王德晟/2021118133 | 陈宁宁,崔琳 | 助教,教授 | 0809 | 互联网在政治、金融、文化、通信等领域起着至关重要的作用,是我国关键信息基础设施之一.随着智能终端设备的普及与互联网技术的发展,网络逐渐成为人们工作与日常生活不可缺失的一种工具.然而,在当前日益复杂的网络环境下,网络攻击事件出现的频率逐年增加.根据相关报告显示,仅202l年l月我国境内感染木马或僵尸网络恶意程序的终端就有ll9万余个,遭到篡改、植入后门、仿冒的网站数量在22000个以上.国家信息安全漏洞共享平台(CNVD)收集整理的信息系统安全漏洞高l660个,其中570个为高危漏洞.我国网络安全形势日益严峻,如何采取有效措施来应对层出不穷的网络攻击是我国互联网发展过程中必须解决的问题.深度学习是机器学习领域的一个分支.与传统机器学习技术相比,深度学习的主要目标是学习样本数据的内在规律,在模型构建与特征提取方面效率更高,在处理大规模数据时有更高的准确率.近年来,随着深度学习技术的成熟与火热,越来越多的学者将深度学习应用在网络异常流量检测中,开发出各种CNN,RNN,AE,DBN 等深度学习模型相结合的网络入侵检测系统,在检测海量异常数据与新型网络攻击等方面给出了不俗的表现
| 1.项目组成员为第一作者、宿州学院第一单位在省级及以上期刊上发表与项目有关的学术论文至少1篇，且注明“宿州学院省级/国家级大学生创新创业训练计划项目资助”（不得以用稿通知作为结项材料）；
2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯” 大学生课外学术科技作品竞赛等省级及以上竟赛活动；
3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
| 基于机器视觉的自主辣椒采摘机器人 | 创新训练项目 | 许馨文 | 2023111210 | 李昂/2023111214,余子怡/202311120,程妙柯/202311119/段传义/2021110315 | 孙荣,秦闻博 | 助教,讲师 | 0809 | 《基于机器视觉的自主辣椒采摘机器人》是一款旨在提高农业生产效率、减轻人工采摘负担的自动化机器。通过视觉感知系统、灵活的机械臂和智能控制系统，它能够精确识别成熟的辣椒并进行高效采摘。这一技术有望提高农田产量，降低劳动成本。机器人搭载视觉感知系统、采摘系统、底盘运动系统以及智能控制四大系统。感知系统是通过机器人在机械爪上方配备高分辨率深度相机和图像处理算法，能够精确识别和定位已成熟的辣椒。通过计算机视觉技术，机器人可以判断哪些辣椒已经成熟并准确地进行采摘。采摘系统是通过配备灵活的机械臂和机械爪来实现。机械臂可以根据感知系统传回的辣椒定位数据进行精确抓取和采摘，其具有多自由度和精确控制能力，同时避免对植株和果实造成损坏。机械爪则配备了硅胶柔性爪和剪刀。在摘取辣椒后，底盘系统采用铝合金车架以及履带车结构，搭配激光雷达进行室外导航并按照规定路径进行辣椒采摘。智能控制系统依据ROS 作为整个机器人的控制框架，搭配树莓派上位机进行图像识别处理，处理的数据发送给下位机进行对底盘的操控以及机械臂机械爪的控制。 | 1.针对研究过程中使用的技术手段与路线，发表相关学术论文1篇。2.参加“互联网+”大学生创新创业大赛、“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛。3.省级项目须参加“双创强化班”培训，考核合格取得课程证书；国家级项目须参加“双创精英班”培训，考核合格取得课程证书。 |
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