隧道渗水可以远程监测，老人在家摔倒子女实时获知……近日，南京工业大学石宇辉、于立彩、王晁、黄志鹏、苏炳栋、马政六位同学在计算机科学与技术学院胡方强、李义丰、朱晓梅三位老师的指导下完成的《自然电位监测与分析》和《基于博流平台的智能医疗系统》两个参赛项目，在第五届全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛——应用赛道全国总决赛中均获得一等奖。《基于博流平台的智能医疗系统》项目还荣获此次国赛的企业特别奖——博流AI菁英杯。

实时监控，远程预警隧道是否渗水

随着我国经济不断发展、科技水平不断提高，隧道已经成为人类利用地下空间的一种重要方式，但隧道偶尔会遇到渗漏的情况，一旦渗漏严重，则会造成不可估量的危害。石宇辉、于立彩、王晁三位同学基于自然电位法设计了一种自然电位监测与分析系统对隧道渗水实现了实时监测、远程预警。

“针对地下混凝土结构的渗漏监测方式有多种，其中最常用的有两种方式：一种是听音法，即人工使用专用的听音工具侦听漏水的声音；另一种是利用人为外加电场的高密度电法。”《自然电位监测与分析》项目团队成员石宇辉表示，传统方法存在依赖人工、无法进行自动取样等问题，具有一定的局限性，而自然电位监测与分析系统具有非侵入式测量、成本低等优点。

胡方强老师介绍，自然电位法是在自然条件下，利用地面两点之间的电位差来监测地面渗水情况，不需要对墙壁进行破坏。“自然电位监测与分析系统是用导电胶把非极化电极片传感器贴在混凝土表面，采集待检测区域的自然电位数据，一旦渗水，电位数据就会有变化，监测人员根据数值的大小即可判断渗漏流量和面积的变化趋势以及渗漏点的大致位置，为是否需要破墙修补提供依据。”

在无数次的理论推导计算与模拟实验后，指导老师们带领团队成员一起前往南京某过江隧道进行实地试验。经过与隧道工作人员的沟通以及对隧道结构的分析，团队最终选取了隧道一端夹层的侧面作为项目的试验场地，经过人工模拟渗水实验，实验现场得到的自然电位波形与在实验室里得到的自然电位数据波形十分接近。因此，《自然电位监测与分析》项目在第五届全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛中也获得了评委们的肯定。

独居老人摔倒后能第一时间报警

黄志鹏、苏炳栋、马政三位同学设计了一款基于博流平台的智能医疗系统，通过姿态传感器、手环主体和显示屏、WiFi和蓝牙模块、心率血氧传感器等四个部分，采集使用者的心率、血氧、运动状态等数据。

此外，为了丰富完善系统功能，《基于博流平台的智能医疗系统》项目团队还设计了一款基于Android系统的手机App应用程序，家属和监护人通过手机App可以看到使用者的身体数据。“老人跌倒时，身体的重力加速度会发生变化，当程序监测到失重、撞击、平静三个阶段后，就会立即通过电话和邮件向老人的子女或监护人发出警报，以便意外发生时第一时间知悉进而进行及时救助。这个系统还可以定时提醒老人吃药，如果老人长时间不按时吃药，系统同样也会发出警报。”团队成员黄志鹏介绍道。

据悉，作为教育部认可的56项全国大学生学科竞赛项目之一，本届竞赛于今年2月正式启动，吸引了411所院校、4717支队伍、14378名学生报名参赛，本次比赛获得全国总决赛一等奖的队伍数量仅有30支。

通讯员  韦玮  胡方强

扬子晚报/紫牛新闻记者 杨甜子

校对 盛媛媛