原文：

团队成员进行科研课题日常讨论

团队成员就高阶QAM调制CRFID标签反射信号采集进行研究

团队成员正在进行激光器芯片扎针通电实验

数字潮涌，奋楫破浪

在全球信息化快速发展的大背景下，大数据作为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。被誉为新时代“石油”的大数据，在各行各业中价值凸显。人工智能和大数据技术已在不知不觉中渗入人们生产、生活的方方面面。

太原理工大学智能感知与大数据技术团队，以大数据融合分析与应用山西省重点实验室、山西省智能感知工程中心为依托，聚焦大数据融合分析与应用相关领域共性关键技术和颠覆性技术，突破大数据认知与处理瓶颈问题，探索面向各行业的大数据解决方案，推动大数据技术在农业、工业、医疗健康产业等丰富场景创新应用，有力助推传统产业数字化变革。

助力传统农业智慧化转型

初秋时节，万物葱茏。中国农业科学院深圳综合实验基地的农田里，工作人员正在从不同角度给玉米茎秆和叶片拍照。这些使用手持相机和无人机在多个角度和时间间隔收集的玉米图像表型数据集，被输入计算机后，将通过深度学习方法训练出高效模型，可以自动识别并进行大田作物表型检测。

“植物表型检测对于精准育种和提高作物产量至关重要。”今年刚毕业的刘秉文是该校计算机科学与技术学院软件工程专业硕士研究生，在团队与中国农业科学院深圳农业基因组研究所共建的研究生联合培养基地学习两年，深度参与了“基于点线网络的RGB图像中玉米叶片和茎秆轨迹的识别与定位”研究。他介绍，通过准确测量茎秆高度、叶子的形状、数量、生长轨迹以及花的大小、质地、生长率等表型性状，可以深入了解植物生长发育、抗逆性和环境适应性，从而为育种选择、疾病诊断和农业生产提供重要参考和支持。比如，及时获取作物叶片数量可以指导农民采取灌溉、施肥、杀虫等精准管理措施；轨迹捕捉可帮助研究人员实现加速和有针对性育种。

“虽然目前已开发出许多深度学习模型来检测玉米茎叶特定表型，但这些模型大多是在室内或简单受控环境下进行。在田间环境中，作物背景复杂、遮挡严重、难以准确预测的天气条件和不断变化的光照条件等因素，都会显著影响检测算法的性能。”8月15日，该校计算机科学与技术学院人工智能专业硕士研究生邢文边演示软件边讲解，“团队开发出一种基于点线网络的深度学习方法，依此创建了田间玉米检测模型，用于自动识别玉米田间RGB图像并确定叶片、茎秆数量和生长轨迹。实验结果表明，点线网络目标检测准确率可达81.5%。”

“数字化和智慧化是农业产业发展的必然趋势，而大数据是推动传统农业转型升级的重要手段。”团队带头人、大数据融合分析与应用山西省重点实验室主任赵菊敏教授表示，加快大数据和人工智能等现代信息技术在农业农村领域深度应用，构建空天地人一体化的农业信息采集技术体系，将在促进农业生产、管理和服务智能化、精准化方面发挥重要作用。

推动信息化和工业化深度融合

随着第四次工业革命深入开展，工业大数据日渐成为工业发展最宝贵的战略资源。构建数据驱动的新型工业发展模式，亟须拓展工业领域规范化数据开发利用场景，提升数据资源价值。

山西是全国最大的焦炭生产基地，清洁生产是我省焦化产业转型发展的必由之路。团队与山西大地环境投资控股有限公司合作，深耕山西省关键核心技术和共性技术研发攻关专项“焦化清洁生产智能监测、控制一体化系统研制与产业化”项目，取得良好经济效益和环境效益。

“我们重点进行焦化清洁生产数据分析与精细测算技术研究，通过对焦化生产、排放过程中产生的大量数据资源进行分析预测、推演优化，为焦化清洁生产的传感监测、闭环控制、平台决策提供核心算法。”邢文对项目成效颇感欣慰，“一方面可通过‘云+边+端’集成系统进行自动减排治理，另一方面可指导企业从源头削减、过程控制、末端治理等方面开展清洁生产，实现降本增效减排。”

我省是煤炭资源大省。随着煤矿开采深度和范围增大，对井下人员安全保障提出更高要求。井下人员定位系统是保障人员安全的基础，其中人员身份识别是最为关键的模块。

“井下巷道光线昏暗、空气湿度大以及煤炭粉尘等因素，对基于人脸的井下人员身份识别产生干扰，使得识别结果极不稳定。”团队成员、高级实验师李付江介绍，团队研发的煤矿井下工人图像识别技术，运用深度卷积神经网络，在人员脸部轮廓不清晰的情况下，也能准确识别工人信息。该项目目前已在山西阳光三极科技股份有限公司转化，应用于多家矿山企业。

“近几年，我国制造业因质量问题造成直接损失每年达3000亿元。运用大数据技术可进行产品故障精准诊断与预测，改进生产工艺，有效提升制造业水平。”团队青年教师周瑜坦言，我国现有激光器芯片检测仪器因精度不够高、结果不够准确、耗时长等，往往达不到工业生产严苛要求。为此，团队研制了高速激光器芯片光学灾变损伤过程实时分析仪，实现针对激光器芯片缺陷的高速率、高精度、高稳定性检测，为半导体激光器检测产业提供高效、可靠的解决方案。

团队还与山西省投资集团信息技术有限公司合作攻关山西省重点研发计划“自主可控的大数据流式计算平台关键技术研究”，突破智能制造数据采集与存储关键核心技术，搭建起自主可控的大数据流式计算平台并完成工业互联网示范项目，实现新增产值3600万元。

针对铁路建设中面临的网络通信薄弱、复杂地形地貌及恶劣气候条件等挑战，团队与中铁十七局集团有限公司联合研发“面向铁路极端环境的一体化人员安全监测与智能风险管控技术”。团队成员、副教授徐双对此熟稔于心：“通过集成无人机辅助物联网、可穿戴装备等先进技术，可突破远程信息化手段匮乏等瓶颈问题，实现极端环境下施工人员健康监测与风险预警，跨时空场景下多施工人员精准定位、轨迹跟踪、危险动作识别与风险控制。”该技术已在川藏铁路、沈白铁路等多个建设现场示范应用，展现了强大的数据采集、处理与分析能力。

促进精准医疗和个性化诊疗

8月14日，山西省心血管病医院心内科病房里，副主任医师王飞手拿超声心动图、X线胸片等病历资料，正在为一名心力衰竭患者诊治。“临床诊疗是个多维的复杂过程，传统诊疗模式下主要靠医生进行人工专业判读。”王飞说，“为推进精准医疗，我们正在开展一项院校合作项目，通过分析大量医疗数据，训练出高效诊疗模型，可帮助医生预判疾病转归，及时调整治疗方案，达至更好疗效。”

王飞口中的院校合作项目，正是太原理工大学智能感知与大数据技术团队承担的国家自然科学基金面上项目“融合多模态大数据的心力衰竭风险评估模型研究”。“近年来，心力衰竭发病率持续上升，死亡率居高不下，已成为重大公共卫生问题。”邢文介绍，“我们运用机器学习分析方法，将心电图、X线胸片等临床数据和文本数据结合分析，构建起准确的心衰自动诊断、严重性评估、预警和预后模型，帮助医生做出更客观的临床决策及干预措施，减少误读和误判。”该项目目前已授权发明专利14项，登记软件著作权9项。

“J波是一种正常的心电图变异。但当J波幅度超过0.1mV且伴有ST段变化时，极易引发致命性心肌梗塞、恶性心律失常，甚至猝死。当前对J波良性与高危状态的检测主要靠医生用肉眼预判，极易误诊或漏诊。”赵菊敏介绍，团队攻克“心电信号J波提取理论与关键技术研究”，使用人工智能技术完成心电图中J波信号的自动检测与分类，填补了J波自动诊断领域研究空白。经过为期四年的临床验证，检测结果得到相关专家认可并完成山西省地方标准《心电信号J波分类判别方法》。2023年，该专利成功转化至山西洁瑞医疗器械股份有限公司展开应用。

肿瘤治疗依赖于准确的病理诊断和病灶区域确定。近年来，越来越多的研究开始探索利用计算机视觉和人工智能来辅助肿瘤诊断和个性化治疗，基于神经网络的医学图像分割方法也次第涌现。

“直肠癌早期诊治有助于提高患者生存率，但从磁共振图像中进行直肠癌肿瘤精准分割面临巨大挑战：患者肿瘤大小和形状各异；肿瘤区域与周围组织之间分界线不明晰；传统直肠肿瘤分割仰赖医生经验，耗时费力。”该校电子信息工程学院电子科学与技术专业博士研究生张柯楠介绍，团队与山西省肿瘤医院合作，由经验丰富的医生对图像上肿瘤进行标注，大量图像数据经过强化学习构建起直肠肿瘤自动检测与精准分割模型，为医生提供有价值的参考信息。

团队还与山西医科大学第一医院合作，自主研发出基于乳腺钼靶X射线摄影检查的乳腺癌智能辅助诊断系统。该系统能全自动完成对病理切片中肿瘤的分类，提高临床诊疗效率。

矿山数字孪生、能源综合利用、建设信创云平台、构建智慧旅游公共安全大数据、中国联通山西智慧产品推荐和客户工单自动分类、基于位置的房产精准营销……近5年，团队承担课题70项，授权发明专利56项，登记软件著作权22项，以项目落地和成果转让形式实现转化，产生直接经济效益近5000万元。

“大数据技术和大模型等颠覆性创新技术正以前所未有的力量重塑着现代化产业，成为新质生产力的关键驱动力。”赵菊敏表示，团队将把育人、科研同山西发展需求紧密结合，不断深化大数据技术多场景应用研发，进一步打通从基础理论、技术创新到成果转化的壁垒，促进我省经济由资源依赖型向创新驱动型转变。

本栏图片为资料图

本报记者邬帅莉

记者手记

用好大数据 赋能新质生产力

随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。习近平总书记指出，数据是新的生产要素，是基础性资源和战略性资源，也是重要生产力。

山西作为典型的资源型省份，要深化全方位转型发展，尤须在立足资源禀赋的基础上，通过广泛运用大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术和智能制造技术，不断发展新产业、新产品、新业态，使传统产业焕发新活力。

这一进程中，政府的主导作用固然重要，企业、高校、科研机构的主动作为同样不可或缺。我们欣喜地看到，太原理工大学智能感知与大数据技术团队多年来深耕大数据融合分析与应用相关领域，敢为人先，矢志创新，攻克多项关键核心技术，在不断深化大数据技术多场景应用方面取得突出成效。

在数字经济背景下，数据是形成新质生产力的优质生产要素，在培育和发展新质生产力过程中发挥着重要作用。未来，我们仍需持续加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据技术在各行业创新应用，充分发挥数据要素放大、叠加、倍增效应，更好赋能新质生产力发展。

来源：山西日报，2024年8月20日第6版

链接：http://epaper.sxrb.com/shtml/sxrb/20240820/1004943.shtml