1、检测与传感技术研究方向
在信息检测与传感技术研究中，主要任务是首先研究能够应用于传感器的纳米功能材料，旨在利用简单的合成方法制造出具有优良结构的新型纳米材料，并用来构筑传感器器件。其次完成对传感器阵列结构研究，将具有不同选择性的多个气敏单元构成传感器阵列，结合模式识别技术对其输出响应进行分析研究，便能够实现传感器选择性的改善以及测量精度的提高。
信息传输的首要任务是构建数据交换节点，组建数据传输网络。考虑到针对甘肃生态环境检测对象，本环节研究中拟采用全息光、ZigBee等技术将信息传输到服务器节点，通过5G网络传输到智能云平台，在智能云平台实现生态环境监测数据信息的存储和处理，从而给监控台和指挥调度平台提供决策依据。其次，针对数据处理的主要任务是对超高清图像和视频数据的高效率处理。最后一项任务要完成对基于5G通信传输技术智联网终平台和面向用户界面的软件系统搭建和优化。该智能终端平台设计采用多用户虚拟化设计方法，在统一硬件与软件平台上实现和满足不同的测试，单机支持多种通信制式，最终形成具有稳定性高、一致性好、可扩展性强等特点的移动物联5G终端模拟平台。通过该终端平台可以将生态环境监测信息及时传递给生态环境检测者和决策者。
针对智能信息的处理，首先要完成对采集到的气象数据进行快速、多样化地处理，按需要生成图表，快速实现数据统计分析、准确预报。其次对多模块组成的复杂系统进行优化分析，缘于基于大数据平台的草原环境AI预决策平台由传感器、气象数据采集器和气象软件三部分组成。而针对西北地区灌和用水的监测和控制对象需求，所组建的灵活多变的模块化系统复杂性显著增强。最后一项任务要利用先进的图像及视频处理技术对生态环境信息进行智能化处理。图像信息的主要任务是特征提取，通过图像特征的提取，可以或者所采集中关注对象的变化信息。研究图像重建新技术，通过图像的重建可以获得研究对象可能变化的另一种结构，或者为介质对象的三维研究提供参考模型。进一步的，针对检测到的生态环境视频信息进行智能编解码研究，以解决卷积神经网络模型、递归神经网络模型自身缺陷问题，利用HEVC四叉树划分、帧内/帧间预过程中的数据进行学习训练，解决以上深度学习模型与视频编码过程顺利结合的问题。
