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基于物联网的智慧农业大数据集成应用系统
采用层次化、模块化设计，整个系统由数据采集控制模块、数据传输系统、自动反馈系统和显示系统组成。服务器整合数据存入数据库，采用大数据分析技术建立专家系统， 并以此作为自动调控的标准。在自动反馈系统里采用三级自动控制技术，分别是单片机控制的模块级、嵌入式网关级和服务器级，三者相互独立，互为保险，并且均可以根据实时环境状况做出调节，并自动下达控制指令。显示系统由三部分组成，一是位于农业现场的显示屏，二是 PC 终端，三是基于安卓系统的移动终端，从而实现环境参数值的实时观测和控制，并实时指导农业生产。系统可
扬州大学
2021-04-14
烟气黑度及大气污染联网视频监测系统
烟气黑度和大气污染联网视频监测系统是城市环境监测管理系统的一个重要组成部分，它利用安装在城区制高点的前端摄像机及监控室的视频多媒体计算机和控制器实现的监控点的手动或自动检测。系统实现了每个摄像球80个预置点(摄像球机或解码器必须带预置位功能)的烟气排放林格曼指数自动监测功能，系统可以工作在手动模式和自动扫描模式。每个预置点都有各自的参考区域和自定义的图像属性（此功能需要VCXP-C20彩色字符叠加器的支持），通过扣除背景有效地降低了误报概率。 自动识别和扫描重点污染监控区域并监测大气
南京大学
2021-04-14
烟气黑度及大气污染联网视频监测系统
烟气黑度和大气污染联网视频监测系统是城市环境监测管理系统的一个重要组成部分，它利用安装在城区制高点的前端摄像机及监控室的视频多媒体计算机和控制器实现的监控点的手动或自动检测。系统实现了每个摄像球80个预置点(摄像球机或解码器必须带预置位功能)的烟气排放林格曼指数自动监测功能，系统可以工作在手动模式和自动扫描模式。每个预置点都有各自的参考区域和自定义的图像属性（此功能需要VCXP-C20彩色字符叠加器的支持），通过扣除背景有效地降低了误报概率。
南京大学
2021-04-14
水文传感和物联网技术方向研究成果
研究提出了一种测量环境数据的新思路，即通过“机会感知（opportunistic sensing）”的策略，从原本与环境监测无关的安防摄像头所拍摄到的视频中，提取实时的降雨信息。该研究团队利用计算机视觉技术，开发出了一种降雨视频雨纹提取和分割算法，结合几何光学和雨滴谱特征分析，实现降雨量的高频定点估算。
南方科技大学
2021-04-14
技术需求、物联网可视化连接，大数据分析
物联网可视化连接，大数据分析
山东中拓信息科技有限公司
2021-06-15
音王物联网云平台软件—SK-IOT-C-1.0
以数字化、网络化、智能化、安全化、平台化为客户实现“化N为1”，一键既所见，打造智能高效、节能、安全、环保的管、控、营一体化平台，提供一站式的物联网解决方案。为了解决系统工程集成商项目应用中存在的设备管理，数据分析，用电安全，运维保养，可视化应用，外部系统对接等繁琐痛点。
音王电声股份有限公司
2022-07-02
一种通过自底向上填充实现通孔互联的方法及其产品
本发明公开了一种通过自底向上填充实现通孔互联的方法，包括：（a）在基片的一个表面上加工制得盲孔；（b）在加工盲孔的基片表面上依次生长绝缘层、阻挡层和种子层；（c）向种子层表面上涂布光刻胶并填平盲孔，然后执行曝光及显影处理，以使光刻胶仅在盲孔底部的种子层表面上残留；（d）去除未覆盖光刻胶的种子层，而盲孔底部的种子层不受影响；（e）去除残留的光刻胶；（f）向盲孔中填充导电材料完成自底向上的生长；（g）减薄基片未加工盲孔的表面形成通孔，由此完成通孔互联过程。本发明还公开了相应的通孔互联结构产品。通过本发明
华中科技大学
2021-04-14
天津大学研发“环境友好型”DNA生物塑料
近日，天津大学仰大勇教授团队联合中石油石化研究院成功研发新型DNA生物塑料，这种塑料原料来源丰富，生产、使用和回收处理全过程均与生态环境友好兼容，且可以低能耗无损回收，有望在部分应用领域替代石油基塑料。该成果已发表于领域权威期刊《美国化学会志》。
天津大学
2021-12-01
建筑环境空气流动设计及仿真技术
拥有一整套室内空气流动的模拟仿真技术以及通风空调系统内气溶胶污染物传播的模拟仿真技术，成果包括自主开发的三维计算流体力学软件和室内污染预测软件，具体包括： （1）采用先进的模型和算法及环境评价指标； （2）可对建筑环境的各类参数以及气溶胶颗粒分布进行全面设计和仿真； （3）针对性地解决建筑环境与设备工程典型流动和传热问题。根据设计与工艺要求，利用先进的计算模拟软件仿真模拟，解决当前建筑由于复杂化、大型化、多功能化、设计环境复杂所带来的设计难题。以计算模拟优化的方式，大幅度降低由于设计不合理所带来的各方面影响及经济损失，如建筑用能过大、舒适性难以保证、医疗环境内传染病控制不利、室内空气品质低下等问题。
清华大学
2021-04-11
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
一、项目简介 项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题，使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作，最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。 二、前期研究基础 课题组通过多年攻关，在相关核心技术方面有多项突破，提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平，已在包括IEEE Trans.Image Processing， CVPR，ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项，软件著作权1项。 三、应用技术成果 1) 雾天图像增强2) 水下图像增强 3) 雾天图像增强
厦门大学
2021-04-11