实验室项目介绍:

1. 认知能力评测与促进

        认知改善项目旨在通过多模态数据融合和人工智能技术，评估和提升个体的认知功能。实验室利用多通道感知等方法，监测和评价用户的注意力、记忆力和决策能力。基于大模型和个性化推荐系统，开发认知训练体感游戏，帮助用户改善认知能力，特别是在老年人群和认知障碍患者中具有重要应用价值。

2. 情绪识别

        情绪识别项目专注于通过多模态数据实时识别和评估用户的情绪状态，特别是在运动情况下。实验室结合计算机视觉、自然语言处理和机器学习技术，构建高精度情绪识别模型。该技术可应用于心理健康监测、智能客服和人机交互等领域，为用户提供情绪调节建议和心理干预支持。

3. 内瘘监测

        内瘘监测项目致力于开发非侵入式监测技术，用于评估透析患者的内瘘功能。实验室利用可穿戴感知技术和血流动力学分析方法，实时监测内瘘的血流速度和压力变化情况。通过数据分析和预警算法，及时发现内瘘狭窄或血栓等并发症，为患者提供早期干预建议，改善治疗效果。

4. 全身运动及生理状态感知系统

         该项目旨在通过多模态传感技术，实现对个体全身运动及生理状态的精准感知。实验室整合惯性测量单元（IMU）、肌力传感器（FMG）、心率监测器（PPG）等多种可穿戴设备，实时跟踪人体运动轨迹、肌肉激活情况及生理负荷状态。通过数据分析与模式识别技术，构建个性化运动评估和健康监测系统，广泛应用于运动康复、职业健康管理以及个性化健身指导等领域。

5. 胫骨损伤监测

       胫骨损伤监测项目通过可穿戴传感器和生物力学分析，实时监测运动员、康复患者、特殊人群的胫骨负荷和运动状态。实验室结合先进传感融合技术，评估胫骨损伤风险并提供个性化训练建议。该技术可有效预防运动损伤，加速康复进程。

6. 地灾监测（裂缝、落石、变化）

        地灾监测项目利用视觉传感器和物联网等技术，实时监测地质灾害风险区域的地表裂缝、落石和地形变化。实验室开发了智能预警系统，通过数据分析和深度学习模型，预测地质灾害发生的可能性，为相关部门提供决策支持，减少灾害损失。

7. 瑕疵检测

        瑕疵检测项目专注于利用计算机视觉和深度学习技术，实现工业产品表面缺陷的自动化检测。实验室开发了高精度图像识别算法，可实时检测产品表面的裂纹、划痕和色差等瑕疵。该技术广泛应用于制造业质量控制，提高生产效率和产品合格率。

实验室曾经完成部分项目：

1. 基于无线感知网络的核电站设备监控系统 （曾经完成）

        本项目针对核电站设备监测需求，构建高鲁棒性的无线感知网络系统，以提升设备状态监测的实时性与安全性。针对核电站复杂电磁环境对无线通信质量的影响，研究采用抗干扰调制技术，并结合优化的链路调度与多路径路由策略，确保数据稳定传输。系统利用分布式无线传感器网络，实时采集设备的振动、温度、压力等关键参数，并结合智能分析算法，实现设备状态评估与异常预警。该系统减少了传统有线监测的布线约束，提高了维护便捷性与适应性，可有效增强核电站设备运行的安全性与稳定性。

2.基于惯性和视觉感知的全身体感软硬件系统和3D乒乓江湖游戏

        分别自主研发了十五个惯性节点和网关的全身软硬件同步采集系统，也实现了基于单摄像头的全身动捕系统，并完成了具有云端数据分析功能的乒乓江湖VR游戏，该游戏可以是运动健康、认知促进和情绪调节的基础平台。

小结

         实验室正在进行或可深入拓展的项目涵盖健康监测、运动科学、地质灾害预警、工业检测及核电设备智能监控等多个领域。依托多模态数据融合、人工智能和先进传感技术，这些研究不仅推动了科学理论的发展，也为多个行业提供了创新性的智能监测解决方案。未来，实验室将继续深化研究，探索新的先进感知技术、大模型、人机混合智能等，积极进行成果落地，在夯实理论研究的同时把论文写在祖国大地。