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基于智能物联网/5G的信息采集与应用
项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度,心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中,以实现加速度、角速度和生理等数据的采集;物体和环境传感器是非接触式传感器,常见的物体传感器基于RFID技术,通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等,实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network,低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前,通信技术已经有多种类别,短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等,长距离的则有2G、3G、4G、5G等,但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺,而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类:一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术;另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术,比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa:物联网(IoT)应用需要考虑诸多因素,例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等,可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性,也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点,都适合低功耗物联网应用。LoRa (Long Range):   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑,由于LoRa的长距离特性,它们之间得以使用单跳传输,终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理,将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT(Narrow Band Internet of Things)NB-IoT构建基于蜂窝网络,只消耗大约180KHz的带宽,可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术,支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点:一是广覆盖,将提供改进的室内覆盖,在同样的频段下,NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB,覆盖面积扩大100倍;二是具备支撑海量连接的能力,NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接,支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构;三是更低功耗,NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年;四是更低的模块成本,企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支,包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后,得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法(深度学习)的出现,人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法,但由于近几年该领域发展迅猛,一些其特有的学习手段相继被提出(如残差网络),因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术,传感器采集的各类信号,通过卷积神经网络、循环神经网络等分类,识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为,也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制,提高舒适度:家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐;多模态行为分析和数据采集和传输系统;多模态行为数据采集和分析平台;基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试
山东大学 2021-04-10
道路交通护栏的智能化与物联网组网
东南大学 2021-04-13
隧道与地下工程设计计算理论、施工监控与维护技术
交通隧道与城市地下工程是我国长期的热点研究领域,我校主要开展隧道与城市地铁工程有限元计算软件研发、城市地铁工程沉降控制技术、复杂地质环境山岭隧道施工监控技术研发、在役隧道病害治理技术研发、隧道与城市地铁工程事故分析与处理技术、山岭隧道与城市地铁工程次生灾害及防治技术研发。曾获得省部级奖励10余项,获得专利30余项,出版专著教材8部,取得了在国内、国际有学科影响力成果,聚集了一大批该领域的技术专家,在山岭隧道与城市地铁工程设计方法、施工监控技术、事故分析与处理方案设计、次生灾害及防治技术等方面处于国
兰州交通大学 2021-04-14
三维点云与光学影像融合装备
考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性,三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量,基于三维点云和二维图像融合的可视化结果,能够增强三维场景真实感,相较于可见光图像,融合后的三维点云可以实现多角度观测,能够更好的表达的空间特征。 相较于原始和伪彩色点云数据,融合后的三维点云有了色彩纹理信息,目标的形态和边缘都更加明显,整个三维场景更加的真实,也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息;同时克服了单一传感器的局限性,充分发挥两者的互补优势,大幅提升了探测设备的环境适应性,适用于全天时复杂场景的下目标探测,具有很强的实用价值。在无人驾驶领域,譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等,都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知,目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外,在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域,三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。 图1.三维点云与光学影像融合效果
北京理工大学 2022-12-12
医学影像云诊断思维训练与考核系统
该系统基于各级医疗系统的影像科研临床应用基础及各类院校影像教学大 纲而开发,贴合各级诊疗机构日常诊疗习惯和院校教学大纲需求,方便教师对各 类影像图片的展示和教学,能更好的让学生全面对各类影像进行阅片、报告书写 练习,以及熟悉临床应用及诊疗流程,有利于训练学生的影像技能操作能力及就业。
山东新华医疗器械股份有限公司 2022-11-08
一种面向移动云计算的节能传输方法及中间件系统
本发明公开了一种面向移动云计算的节能传输方法及相应的中 间件系统,利用云端托管请求管理模块接收并处理移动端的镜像托管 请求,云端应用镜像数据管理模块管理移动应用镜像的数据更新与删 除,云端-移动端数据传输模块实现云平台和移动端之间的节能数据传 输,移动端数据存储与分发模块保存云端传输的数据并且分发给不同 移动应用,移动端应用请求分析模块分析移动应用的数据请求,并且 从存储模块返回相应的数据。本发明能很好地降低无线网络
华中科技大学 2021-04-14
无线通信技术卫星通信与定位技术智能监控与物联网技术
无线通信技术VHF/UHF频段基于OFDM技术的高速数据通信系统   无线通信的突出问题:频率资源严重不足 。   我国无管会允许在这一频段进行数据的传输,如地质矿产、水利、能源、国家地震局、建设部、气象局、军队等部门的专用无线通信系统。
南开大学 2021-04-14
医学影像计算机存档与传输系统(PACS)
 PACS(Picture Archiving and Communication Systems)是医学影像计算机存档与传输系统的简称,是近年来随着数字成像技术、计算机技术和网络技术的进步而迅速发展起来的、旨在全面解决医学影像的获取、显示、存贮、传送和管理的综合系统。本设计方案完全遵循DICOM3.0国际标准(Digital Imaging and Communications in Medicine),符合医院的工作流程习惯,并可根据医院的实际需求提供整套的PACS解决方案,以满足医院实用、具有良好的扩展性和柔软性。 以读片诊断中心(PACS Station)为中心可组建PACS系统的各个模块,如下图所示。具体的PACS项目可根据医院的规模和投资的大小构成,组建不同级别的PACS系统。   1、放射与核医学影像中心 该模块将医院的CT、MR、DSA、CR、DR、RF等数字影像设备获得的标准DICOM影像传输到PACS系统,进行存储、管理,并通过读片中心显示和诊断。它遵循DICOM3.0国际标准,可以将所有满足该标准的数字影像设备轻松地接入PACS系统,具有无限的可扩展性。 2、视频设备 该模块将超声、内窥镜、病理等视频设备获得的非DICOM影像通过DICOM网关转换成DICOM影像,接入PACS系统。 3、登记与管理 该模块完成病人及其检查项目的登记、预约、病历管理、科室管理和系统维护等功能。包括放射科登记、核医学登记、超声登记、内窥镜登记、病理登记、急诊登记等。 4、DICOM照相输出 该模块将PACS系统中病人的DICOM影像和诊断结果进行编辑,通过激光相机打印,输出胶片。还可以将病人的胶片通过高精度扫描仪转换成DICOM数字影像,输入到PACS系统中。 5、诊断读片报告中心 该模块是PACS系统的核心部分,可以完成调阅病历和查询病人检查状态、阅读各种检查的影像资料、编辑诊断结论和审核等功能。诊断读片工作站具有强大的影像处理功能,可以对图像进行多模式调入、锁定、调节窗位窗宽、放大/缩小、移动、旋转、图像测量、标注、动态播放、伪彩、滤波、均衡、反相、拷贝、导出等操作,支持双屏浏览,内含放射影像描述专家系统,帮助医生快速生成诊断报告。 6、PACS影像存储中心 该模块由PACS服务器和RAID磁盘阵列构成,实现PACS影像的海量存储和自动备份管理。RAID磁盘阵列实现TB级的在线影像存储,可管理医院3-5年的影像资料。可外接CD-R、DVD-RW或磁带机,实现历史影像资料的离线存储。所有在线和离线影像均由数据库统一管理。     7、WEB发布与远程诊断 该模块通过WEB服务器实现B/S方式的影像资料的共享,医生工作台只需IE网络浏览器而不需要安装其他软件,即可浏览影像资料和诊断结论,方便临床和门诊医生。 8、HIS互连 该模块可根据医院现有HIS系统结构,实现PACS系统和HIS系统的互连。 本次开发包括上述的1至6模块,7和8模块作为本系统未来的可扩充功能。 读片诊断工作站(PACS Station)是PACS系统中的核心模块,其他的模块都是为它服务的。它接受和管理所有数字影像设备送来的DICOM影像,从数据库中获取病人的信息,在高精度影像显示器上显示检查的图片资料,对病灶部位的重要影像进行一系列操作,并帮助医生做出最后的诊断。系统结构如图所示。 “管理工作站”负责将病人的基本信息、检查申请和医嘱输入PACS数据库。病人在CT(或者MR、DSA、RF、CR、DR等)做完检查后,检查的影像资料通过DICOM网关PACS Station的DICOM服务器。DICOM服务器将资料存入工作站的影像文件库的同时,通知数据库影像的位置和修改工作流(Workflow)的状态。最后,医生通过读片诊断工作站(PACS Station)主程序,从数据库读取病人信息,从影像文件库读取检查影像并显示,使用该工作站提供的工具对影像资料进行调入、调窗、放大、缩小、移动、旋转、测量(长度/角度/面积)、标注等一系列的操作,键入诊断结论并输出。 适合于中小型医院、县级医院、医学院和大学的附属医院等。 主要技术指标:  PACS Station的主要技术指标如下: 1、PACS Station支持的医学影像的分辨率和灰阶值 医学影像模式 分辨率 灰阶值 X射线 2048x2048 12 CT 512x512 12-16 DA或DF 512x512 8-12 1024x0124 2048x2048 MRI 256x256 12 NMI 64x64 8-16 128x128 256x256 US 64x64 16-32 128x128 2、影像分割模式:有1x1,1x2,2x2,2x3等四种模式(用户可自定义)。 3、调窗:支持鼠标快速调窗;精细调窗;窗宽调节等。 4、影像大小调节:支持 l  无级缩放:缩放倍数无限可调; l  放大镜:在鼠标所在处出现一个方框,方框可自由移动,框内图像被放大一倍; l  图像满幅显示:恢复到图像被载入时的初始状态; l  原始大小显示:被选中的图像以实际物理大小显示。 5、图像移动与翻转:支持 l  图像移动:用鼠标按住图像,直接拖动; l  图像翻转:可水平镜像和垂直镜像翻转; l  图像旋转:可按顺时针或逆时针方向0-360度任意旋转。 6、图像测量:支持以下方式 l  点测量:显示鼠标所在点的CT值(或灰度值)以及坐标; l  长度测量:显示鼠标给定的两点间的长度; l  面积测量:可按矩形、椭圆形和任意多边形显示和测量面积,并显示测量区域CT值的最大、最小、均值等统计参数。 7、图像标注:可用一条标注斜线和矩形方框指向一图像区域,在方框中可输入标注文字。 8、图像动态播放:可按键:“播放”、“暂停”、“首帧”、“前一帧”、“后一帧”等连续显示一个序列的图像。 9、图像处理:支持 l  图像伪彩:对原始黑白灰度的图像,按一定的映射关系转成彩色,增强显示效 果; l  图像增强:通过对比度的线性展宽,提升高灰阶值像素的灰度,抑制低灰阶值 像素的灰度,达到增加对比度的效果; l  中指滤波:显示中指滤波后的图像; l  直方图均衡:显示直方图均衡后的图像,增强原图像中较暗的部分,增强细节; l  反相:显示负片效果的图像。 与国内外技术水平及价格比较: 成果鉴定认为,该PACS系统的各项技术指标已经达到了国际同类产品的先进水平。而系统造价只有进口产品的五分之一到十分之一。 市场应用前景: 根据市场权威部门统计,我国县级以上医院每年用于PACS系统的投资都在50亿人民币以上,并且平均每年以20%的速度递增。市场前景非常客观。
北京交通大学 2021-04-13
面向工业系统智能优化与决策的边缘计算平台
同济大学电子与信息工程学院康琦教授团队面向复杂工业过程智能运维,深度融合物联网、大数据、人工智能等技术,设计开发了高集成度与模块化的边缘计算平台。该技术采用云-边-端一体化的系统架构设计,结合迁移学习、演化计算等智能技术,构建了可持续学习的通用网络进化框架,针对不同应用场景,通过模型与算法的模块化管理与轻量化学习,可实现边缘侧模型定制与部署,全面感知系统动态,自适应环境与工况变化,实现无人值守的工业过程在线学习、智能控制与持续优化,显著降低运行成本,提升企业经济效益。 边缘计算平台架构 目前该技术已经获得相关授权发明专利6项,面向钢铁冶炼、汽车制造、污水处理、轨道交通等领域,在多个省市的节能控制与运营优化相关智能化工程项目中得到了推广应用,平均节能达30%,经济效益明显。基于该平台技术对城市污水处理厂生物曝气过程进行自适应软测量建模与学习优化控制,实现了多目标联合优化的在线智能监控系统,年平均节电超过27%。对大型制造企业的多车间冷源系统实现了全自动在线优化与智能控制,系统能效提升一倍,年平均节电36.9%。
同济大学 2021-04-11
智能物联网
北京工业大学 2021-04-14
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