当前，无人机威胁呈现"低慢小"化、异构化、智能化趋势，传统雷达面临探测盲区大、抗干扰弱等突出短板。针对这一迫切需求，本项目突破性采用轻量化外辐射源雷达技术，具备三大优势：1）复杂电磁环境下稳定探测能力，有效应对强干扰；2）多源信号智能融合技术，显著提升微小目标发现率；3）模块化快速部署特性，可灵活构建区域预警网络。该方案为应对无人机侦察、袭扰等新型威胁提供了可靠的技术支撑，在要地防御等关键领域具有重要应用价值。

“问水灵眸”智慧水文协同感知和预报系统，通过非接触式自动数据监测、稠密日志信息同步联合分析、数据多任务复用、轻量化低功耗边缘计算等核心技术创新，面向现有中小河流水文站，对流域监测范围内的水位、流速和流量等水文信息进行自动监测，进而实现洪水险情的预报和预警。通过对水文节点视频数据进行数据采集，结合“水位监测”“水速监测”“环境监测”三位一体探测方案，采用计算机视觉相关技术进行场景识别，实现基本水文信息监测、实时水情变化预警、水文信息协同感知等功能，并通过云服务器将水文节点数据上传至端云服务器，用于数据比对及数据存储，系统采用轻量化低功耗边缘计算相关算法，满足数据处理分析的实时性、准确性。达到数据实时可视化、警情监测及提前预警的目的。

本项目针对智能网联汽车采集图像的隐私合规问题，研发自动化检测系统，评估厂商脱敏图像是否符合《个人信息保护法》《GDPR》及 GB/T 44464—2024 等标准，防范人脸、车牌信息泄露风险。系统以多 AI 模型为核心：用 Mask R-CNN 模型分割图像中的人、车目标，生成像素级掩膜；借BISE-NET 模型检测高斯模糊、方块马赛克等多种脱敏区域；靠 YOLOv8 模型（结合迁移与小样本学习）定位车牌，辅以躯干 - 头部联合检测解决遮挡场景下的人脸检测难题。检测流程分三步：先分割人、车目标，再筛选人脸（边界框最小边长≥32 像素）、车牌（≥16 像素）有效区域，最后计算马赛克覆盖率（≥50% 为合格），输出正检率、漏检率等量化指标，确保检出率≥90%、误检率≤10%，同时通过人工复核排除倒影、广告牌等误判情况。

专注于无人机增值应用开发，提供“无人机全自动智能巡检系统解决方案”，系统包括自主研发的无人机系列产品、无人机机场系列产品，无人机智 能管控平台、无人机业务平台、AI标注和处理系统等，形成了无人机巡检行业相对完整的全自主产权的产品体系，致力于为行业客户提供可适应各种场景的无人机自动化巡检的行业解决方案。

芯成是一支专注于高端模数转换器（ADC）芯片研发与技术突破的创新创业团队，致力于解决我国在射频采样与信号处理核心器件领域面临的“卡脖子”问题。面对国际技术封锁与高端 ADC 芯片严重依赖进口的现状，团队以国家战略与产业需求为导向，以实现高精度、超高速 ADC 芯片的国产 化为使命，汇聚了来自集成电路设计、射频系统、医疗电子与政治金融等跨学科背景的核心成员，具备从芯片设计、系统集成到场景应用的完整能力。成功研发出多款代表产品：包括面向军用雷达、电子对抗的 12bit/10GSps 时域交织型ADC；适用于5G/6G通信基站和卫星互联网的14bit/1GSps 的P-SAR 架构 ADC；以及针对高端测试仪器（如高速示波器）、生物医疗成像设备等高精度测量应用场景的系列芯片解决方案。

公司以科技守护自然为使命，致力于成为行业先驱。我们依托辐射致冷涂层技术的研发和产业化应用为核心，实现在太阳直射下的持续被动降温和节能降耗。为减缓全球变暖、缓解城市热岛效应、降温节能减排，提供绿色、环保、经济的创新致冷降温解决方案。拥有 20 余个发明专利，服务涉及 30多个国家和地区，应用案例100余项。

针对当前无人机监测中定位精度差、识别准确率低、动态跟踪难的问题，通过无人机多目标精准识别、智能频谱分析、智能干扰波形生成和多源融合等技术，旨在开发一套面向无人机的智能监测与反制系统。该系统通过自适应算法和实时反馈机制，能够动态调整跟踪策略，有效应对复杂环境与干扰，实现无人机的精准、稳定跟踪与快速反制，为军用、民用等敏感区域提供可靠的低空安全保障。