电力管廊施工安全管控是电力行业施工管理面临的重要问题，如何通过人工智能与计算机视觉技术方法，实现电力施工安全管理的降本增效，是电力科技研发面临的重要课题。项目通过目标检测、实例分割、人体姿态识别及特征匹配等技术，重点解决电力管廊施工存在的施工人员吸烟等烟火检测、施工人员穿戴检查、安全措施布置检测以及施工人员工作区域监测四个方面的问题，并研发电力管廊智能化管理应用系统，为相关人员提供便捷高效的管理平台。

在全球范围内，碳达峰与碳中和已成为推动经济绿色转型的关键目标。面对空调行业作为碳排放大户的现状，本项目旨在开发一种集数字化和智能化于一体的低碳空调管理系统，以应对全球碳排放问题，并改善传统空调的效率和环保性能。项目集中研究三项核心技术：1）光伏用电预测;2）用户用能习惯感知;3）实时用能态势感知，通过这些技术实现节能减排，并降低运营成本，推动绿色经济发展。

本发明涉及一种基于视频检测的公共场所能源智能控制方法及系统，属于智能照明控制技术领域。包括控制器，控制器的电源端连接电源，控制器的信号输入端通过WIFI模块和MTQQ服务器连接计算机，计算机通过RTSP与视频服务器进行通信，控制器的控制输出端连接继电器驱动模块。本发明能够实现精准识别和监测，提高了远程控制的可靠性和实时性。

为探究大脑的工作机理以及挖掘神经损伤（或发育障碍）所导致的脑功能连接方面的变化，项目组以静息态功能磁共振数据、脑电数据为研究对象，从不同视角构建高阶脑功能连接网络模型，用于全面表达、模拟多个脑区之间深层次连接关系，为自闭症、抑郁症、老年痴呆等脑疾病的辅助诊断提供技术支持。具体来讲，我们目前主要提出三种高阶脑功能网络，从不同视角表达、描述大脑各个脑区之间的功能连接特性。