为快速推进医疗事业的发展，集智能监测和消毒系统于一体的机器人系统应运而生，该机器人通过非接触式红外感应测温，对体温超标者做出警示并将人脸信息上传到云端平台，搭建

基于人脸识别的可视化消毒系统

国赛一等奖

本作品名称为《甲乙类传染性疾病可视化分析》，主要对近几年来甲乙类传染性疾病进行各方面的介绍及数据分析。在设计上，整体采用藏蓝色色调为主，配合以金色、白色等亮眼的

甲乙类传染性疾病数据可视化分析

国赛二等奖

随着现代科技的不断发展，人们对于健康和生活质量的关注不断增加。本产品智慧床垫可视化实时监管系统大是一项创新的健康科技产品，旨在帮助用户更好地理解和改善他们的睡

基于Cortex-M4智慧床垫的实时可视化监管系统

国赛一等奖

随着2023年暑期档电影“孤注一掷”的爆火，引发社会大众对于“诈骗”的关注。目前诈骗分子主要利用电话，短信，网络等线上媒介对人们进行诈骗，因此这

欺诈大数据分析与智慧反诈

国赛二等奖

用户(特殊车辆)需要在小程序上进行注册，填写用户真实姓名等个人相关信息，填写需要绑定车辆的车牌号等车辆相关信息，由后台管理人员进行审核并通过注册申请，在用户(特殊

基于深度学习的特殊车辆调度与道路健康监管平台

国赛一等奖

本作品是基于图像处理的油液颗粒检测装置，通过对油液颗粒图像的采集和处理，实现装置对油液颗粒的区分和计数。具体地：1、通过蠕动泵（可替换）从试管中抽取油液，油液通

基于图像处理及深度学习目标追踪的油液颗粒检测装置

国赛一等奖

本项目旨在构建一个综合性的智慧楼宇服务平台和智能园区3D可视化平台，提高基地园区管理的效率、安全性和便捷性。本项目包含两个平台：服务平台和智能园区3D可视化平台。服

楼宇数字孪生三维可视化通用管理平台

国赛二等奖

全球疫情大数据可视化分析与展示，以全国疫情总态势作为切入点，分析全国疫情数据，用最直观的表现手段，减少用户的认知负荷，提高决策者的决策效率与精准度，还可用于社

疫情数据可视化分析

国赛二等奖

本作品主要是利用 selenium框架自动爬取链家网上兰州市房源租赁及销售情况进行预测分析，为了了解目前城市新盘的房价情况，从房价的角度探究最宜居地区概况作此分析。在&ld

基于Selenium自动化网络爬虫的兰州市房价可视化分析

国赛二等奖

在新冠疫情爆发的两年中，中国一直以完善的防疫措施和动态清零的政策在世界丛林中做着那疫情防控的标杆，然而2022年3月的疫情大爆发给中国人民们敲响了警钟，单日确诊与无

疫情时代

国赛一等奖

本次作品主要为一个疫情数据实时更新的信息可视化设计，分为三个界面，对国内的疫情数据进行筛选、线性回归分析以及可视化展示（疫情数据来源为腾讯网）。作品设计思路：（

基于人工智能的疫情数据可视化

国赛二等奖

作品主要包括两部分：1）数据爬取部分：使用bs4对网易云音乐的相关数据进行爬取，爬取的数据保存到MySQL中；2）可视化部分：包括八个部分（实时的时间、最受欢迎的7个歌单

网易云音乐的数据爬取与可视化

国赛二等奖

本作品将基于 UE4 引擎和 C4D 建模工具设计一个新型智慧城市数据一体化管理系统，通过 API 接口的专业定制开发，可连通各部门平台数据，实现数据三维动态交互可视化，将

智慧城市一体化管理系统

国赛二等奖

作品以Web网页形式向管理员展示电商配送的全部相关数据信息，通过调用在线高德地图直观查找配送车辆位置信息，以柱状图、折线图、扇形图等反映配送订单数量信息，用各种图

社区电商配送管理数据可视化

国赛二等奖

这个作品是对全球疫情及疫苗接种情况的数据进行可视化分析，其中，全球疫情情况是使用Flourish网站进行操作，分析2020年1月22日到2021年5月29日全球疫情死亡人数数据变化，

全球疫情及疫苗接种情况

国赛二等奖

本作品以收集到的主要鲸类相关的生物息为基础，将收集到的数据进行整合，以声音可视化、信息图、地图、词云等方式进行表达，并结合虚拟现实开发平台，实现了可交互的沉浸式

鲸意·基于鲸类数据的沉浸可视化交互体验

国赛二等奖

本团队设计的基于大数据的“智慧物流”可视化分析平台，以湖南省物流数据信息为例，通过调研湖南铁路局、湖南道路运输管理局和国家统计局等网站资料信息，在研究

基于Hadoop的“智慧物流”可视化分析平台

国赛二等奖

《电信网络诈骗案例信息交互可视化展示》是基于公开开放数据，通过对数据处理与分析借助网页技术可视化展示，旨在“技术赋能”助力电信网络防诈，促进人们提高防

电信网络诈骗案例信息交互可视化展示

国赛二等奖

第七次全国人口普查已经结束，人口普查得出的数据可以帮助人们掌握分析各地的人口变化、性别比例、出生性别比等重要信息，而仅仅依靠表格，我们很难将数据表达的信息直观的

第七次人口普查数据可视化展示

国赛二等奖

Starry系统的主要是目标是依据通智慧校园中各种智能终端与可感知设备采集到的学生多维度数据，分析制定学生标签，生成对学生各维度属性的可视画像，预测学生的行为趋势，从

Starry-基于Hadoop的高校学生画像系统

国赛二等奖