松浦大桥测试现场

准确监测方舱医院大量感染患者的生命状况，精确“诊断”大桥工程结构是否存在安全隐患，随时随地获取独居老人在家的健康体征……上海交通大学彭志科教授团队研发的基于微波感知的微动监测与环境智能前瞻技术，像一种神奇的“第六感”，能让“看不见”的被“看见”。该研究取得了一系列国际领先与独创的技术成果，以原始创新为生物医疗及工程领域微动监测与环境感知等共性需求提供革新技术与解决方案。

针对微动感知与监测领域日益增长的需求及挑战，彭志科团队致力于探究一种另辟蹊径的感知技术以突破现有技术的局限性，基于电磁、信号处理、机械、力学、生物医学及计算机等多学科交叉研究，提出了微波微动监测与智能感知前瞻技术原型，并突破了微动目标定位与信息反演、杂波干扰抑制及多特征融合的机器学习模型构建等关键算法，以变革性思维解决微动监测领域的难题与挑战。

在大健康与智能家居领域，非接触式的智能传感为解决老龄化及医疗资源紧缺等提供了新的途径。 “我们通过微多普勒特征提取与先进的AI算法，微波微动监测与智能感知技术能够有效地监测跌倒及步态信息，且不涉及敏感的隐私保护问题，为老年人的独立生活监测提供了新的解决方案。”项目组核心成员、上海交大机械与动力工程学院博士后熊玉勇介绍说。

面对全球抗疫，方舱医院大量感染患者的健康监测与诊疗，对医疗资源的需求和医务人员的要求提出了很大的挑战，通过微波微动监测技术可以同时对多个患者进行心率及呼吸频率等体征数据的监测，为智慧医疗提供良好支撑，具有重要的应用前景。

随着港珠澳大桥等超级工程在我国建成服役，关键工程结构的力学性能测试与服役期间的健康监测是保障经济社会发展及人民生命安全的重要基础。

针对桥梁、大型建筑物的运维需求，该团队研究的微波振动监测技术，能够对结构多测点进行同步形变与振动测量，实现全天时全天候远程监测，测量误差≤5%，可实现结构性能的快速测试与评估，极大地降低测试成本与时间消耗，目前已应用在上海地铁高架、上海松浦大桥等工程结构的健康监测中，为关键工程结构的智能运维提供新的测试技术与高端仪器支撑。