新征程 创一流

近日，第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛“揭榜挂帅”专项赛在贵州大学举行。来自我校电子学院、信通学院、机电学院、物理学院和深研院13个项目团队，共揭榜6个专题，斩获全国特等奖5个、一等奖1个、二等奖2个、三等奖1个。

专项赛以“政企发榜、竞争揭榜、开榜签约”的方式，团中央联合企业事业单位、科研机构、行业协会等发布了前沿性、应用性和可赛性较强的选题21个，选题领域涵盖人工智能、量子通信、数字经济、农业、新能源新材料等科技发展前沿和关键核心技术。参赛学生提交近2000件作品，最终来自全国230余所高校的700余件作品入围终审。终审决出特等奖105个、一等奖122个、二等奖132个、三等奖140个，获“特等奖”的作品团队将进入后续举行的“擂台赛”，全力冲刺“竞榜”，争夺“擂主”。　　为深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，引导促进大学生面向国家重大需求，踊跃投身科研攻关第一线，加速大学生科技创新成果向现实生产力转化，团中央举办第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛“揭榜挂帅”专项赛。

我校师生从今年2月开始备赛，力求提出最佳解决方案。在校团委组织下，各学院领导和专业教师组织学生团队对命题展开研讨，深入出题企业开展调研，进行技术攻坚，全力支持竞赛并做好组织保障。最终13支队伍选择揭榜中国电子科技集团公司第二十九研究所、中国航天科工二院二十三所、中信科移动通信技术股份有限公司、中粮营养健康研究院有限公司、中国软件与技术服务股份有限公司、浙江正泰电器股份有限公司6个赛题，并取得佳绩。实现揭榜队伍数量、揭榜赛题数量、最高奖获得数量的三项突破。

下面一起来看一下全国特等奖队伍的风采：

1. 项目名称：安行5G——基于5G网络的多源信息融合行车安全保护系统

　　推报学院：信息与通信工程学院

一直以来，车祸是生活中距我们最近的伤亡事故。车祸的伤势重、变化快、死亡率高，是城市人口死亡的主要原因之一。据调查多数车祸源于驾驶员分心行为与较差的情绪状态，因此一款车路协同监测判断的辅助驾驶系统将有效的降低事故发生概率。团队研制的“安行5G”创新性的将5G网络与辅助驾驶相融合，提出前端采集、上传信息，雾端处理数据，云端综合判决的思路，采用卡尔曼滤波的人车轨迹跟踪预测与单目测距技术、基于dlib库的疲劳状态监测与基于YOLOV5的驾驶行为检测技术和基于D-S证据理论的融合判决技术，针对性的预防各类危险驾驶状况。相比于市面已有的前端辅助驾驶检测，“安行5G”不仅配置简单、部署容易、极大降低了成本，而且在5G的赋能下实现了由终端单点监测到完整的车路协同系统的转变。目前团队已通过实验仿真完成设备雏形，正在进一步扩大设备功能，提高稳定性。

　　2.项目名称：基于雷达RCS数据的空间物体智能识别技术研究

　　推报学院：电子科学与工程学院

空间目标识别是雷达目标识别的重要组成部分，基于雷达RCS数据的目标识别算法研究具有重要意义。RCS数据存在目标信息不明显，特征提取效果差的问题，传统的特征提取算法在进行识别分类任务时效果并不理想，而在计算机视觉领域具有较好识别效果的神经网络在针对目标 RCS 数据的识别分类时具有局限性。团队研制的基于非成像范式的RCS数据处理方法能有效针对RCS数据进行数据处理，有效增强目标特性；基于EfficientNet的网络架构能有效提取到目标的特性，实现准确高效的分类；结合开集识别方法实现对未知类别的拒判功能。

　　3. 项目名称：电磁波一体操控：透射、反射、聚焦、吸收与全息赋形

　　推报学院：电子科学与工程学院 

新时代，大国之间军事博弈愈演愈烈，制电磁权成为大国博弈取胜的关键。在夺取制电磁权的博弈中，装备先行，既要能打仗，更要打胜仗，“轻便薄小”的人工电磁材料成为装备发展的核心要素。团队攻坚克难，充分利用电磁波频谱、波形、极化等资源，巧妙地解决了可调超表面的功能融合问题，设计了一款集五大功能为一体的低剖面、高效率电磁超表面，满足了“对敌抑制、对己通达”的应用需求。

　　4. 项目名称：粮食仓储智能作业机器人解决方案

　　推报学院：机械与电气工程学院

储藏粮食对于社会的稳定发展具有重要意义。近年来，我国粮食损失浪费较为严重，光存储、运输和加工等环节每年损失超过700亿斤，保障粮食安全、减少成本、提高效率，对于提高我国粮食储存的信息化、智能化水平，推进智慧粮仓建设，实现智慧储粮，具有非常重要的意义。团队针对粮食仓储中的入仓、撒药和扦样三大环节，应用了当前先进的机器人技术、人工智能技术、5G技术、大数据和物联网等技术对传统工艺环节进行改造，首创3款机器人装备产品，构建智慧仓储机器人体系：智能入仓机器人、智能扦样机器人、智能撒药机器人。相比于依赖人工的传统仓储作业模式，团队的三款机器人不仅提高了工作效率，也极大地降低了粮食损耗，真正实现了仓储作业全流程智能化。学生团队以第一发明人申请国家发明专利3项，在福州、成都、武汉、厦门等地多类型粮库进行了实用测试。

　　5. 项目名称：基于轻量化与小样本数据分析的知识图谱推理系统

　　推报学院：物理学院

团队研发的“基于轻量化与小样本数据分析的知识图谱推理系统”是一种基于国产化平台的知识图谱智能新技术，作为汇聚企业内部知识的平台载体，它能够提供专业知识搜索能力，助力企业提升各职能部门的管理效率。该系统采用了joint模式的CasRel模型和KPRN知识推理模型联合工作，在挖掘文本信息上具有更高的能力，并准确挖掘出节点之间隐藏的关系，在多跳推理方面表现出了更高的准确性。此外，该系统还提供了增、改、查、存一体化功能和内嵌静态网页等特点，极大提高了知识图谱软件的实用性以及用户体验。目前团队已完成模型设计与验证工作，并在政策领域数据上进行了验证，下一步预计将模型迁移至工业制造、医疗与民生领域数据，并优化模型精度与泛化能力。