产品详细介绍JX200系列 WSN/RFID物联网教学实验系统   系统介绍 公司在JX100系列产品基础上，嵌入了zigbee功能开发推出最新一代WSN（wireless Sensor Network）/ RFID (Radio Frequency Identification) 一体化开发、教学、实验、通讯、竞赛高级平台——JX200系列 WSN/RFID物联网教学实验系统。 泰格瑞德JX200系列 WSN/RFID物联网教学实验系统平台由传感器和RFID子系统组成，能够完整的完成最新一代WSN相关传感器和射频识别，微功耗网状无线网络,无线互联和将采集数据送往互联网的全过程多种教学实验，相关网络通讯技术开发，适合现场教学和参加各种竞赛；是学习开发最新WSN技术和RFID技术的一体化最佳平台。 泰格瑞德JX200系列 WSN/RFID物联网教学实验系统平台在原有的JX100 RFID教学实验系统平台上加入了ZIGBEE无线通信功能，应用IEEE 802.15.4无线通讯标准，在RFID教学的基础上与无线传感技术、局域网技术结合；将zigbee部分的传输功能应用到实际实验操作，对小范围的物品、人员等进行定位，从而模拟室外物流运运输的实时定位等功能。 泰格瑞德JX200系列平台RFID教学实验系统是由UHF超高频部分和HF高频部分、LF 低频125K部分组成的，目前这个平台支持 125K ID、ISO14443、ISO/IEC 15693 (ISO18000-3)、 ISO18000-6C标准协议。这些部分都能任意组合，与zigbee物联网结合起来。不仅可以完成电子标签读写、信号检测、软件开发、对国标指令的剖析等基本功能，而且在JX100系列的基础上更加贴近实际操作应用；通过zigbee模块实现数据传输、实时定位等功能，使JX200的功能更加完善。 UHF超高频部分工作频率为915MHz,输出功率功率可以调整，在小功率和连接小增益天线的情况下，可以稳定可靠读取1米距离范围内的，兼容EPC GLOBAL 第二代（Gen2）标准和兼容ISO-18000-6标准的各种无源电子标签。 HF高频部分工作在13.56MHz频道，能够实现对符合ISO15693 (ISO18000-3)的标签进行读写，同时通过示波器能够提取、展现出教学实验系统中的射频信号，并且可以对国标指令一一进行解析让学生了解到国标指令的内容。 RFID教学实验系统是基础系统，我公司将提供相关软件的API和相关控制样板源代码以及详细的使用说明书，让用户能快速入门和使用最新的RFID技术。 LF 125K低频部分工作在125KHz频道，与目前ID门禁卡读卡器协议一致，完全支持EM、TK及其125K兼容ID卡片的操作。 JX200系列平台 ZIGBEE网络子系统包括最新ZIGBEE网络协议栈，多个ZIGBEE为功耗传感器网络节点，实现网状网络和物品、人员的实时监控功能演示，传感器网络数据收集功能和相关样板源代码等等。 产品特色: 1、硬件方面： 1、拥有15个强制指令和可选指令的执行，能提取、展现出WSN系统中整个的射频信号，包括：编码信号、载波信号、调制信号、调制载波信号、功率放大信号、电子标签返回的信号、FSK解调信号、ASK解调信号。就像一个透视镜，通过信号测量点连接到示波器上能够非常直观地看清楚RFID系统中的射频信号，使我们对RFID射频方面不再陌生。 　 2、本公司通过使用更底层的技术，采用分立器件，使发射器和接收器分立，并与该读写器的其他组成部分可拆装的连接，可以对发射器和接收器的发射、接收功率进行独立配置，使得我们公司的WSN RFID教学实验产品能够发出能量高、功率大的信号，标签返回信号检测性能更高，读写距离可以达到30cm以上，为现有高频读写器的三倍以上。 　 3、公司独立研发的编解码技术，也使本公司WSN RFID教学实验设备一次同时能读取的标签数量达到数百个，是普通读写器能读取标签数量的10倍甚至几十倍，在需求同时大量标签读取的应用方面，独占优势。 2、RFID国际标准指令方面 我们的WSN RFID实验产品，囊括了当今应用最为广泛的国际标准指令。把RFID际标准下的技术标准的ISO18000（ISO18000－3，ISO18000－6），ISO15693，ISO14443下面的相关指令拿出来一一进行了解析。把指令包，按照功能作用，一一拆开进行讲析。并且提供大量的实验通过平台，执行指令，直观的告诉使用者，指令里面不同地方的指令内容的作用。使用者可以直观、形象地感受RFID国际标准指令执行的情况，掌握这些指令的作用和使用方法。 这两项功能在目前全世界相近产品里面，只有我们的产品能提供。 3、RFID软件方面 我们WSN RFID教学实验产品，提供了全部的应用系统的源代码，包括图书馆管理系统和枪支管理系统。让使用者能非常迅速的掌握了应用系统开发的能力。通过实验，可以帮助使用者，不仅使用API接口函数实现RFID应用系统的设计开发，而且还培养使用者从更底层，通过直接命令更加直接的控制读写器，模拟实现实际系统的功能，模拟整个系统的开发流程，实现整个应用系统的功能。 平台规格 频率：125KHz/13.56MHz/900MHz/2.4GHz 传输协议：Zigbee（IEEE 802.15.4） 协议：ID/ISO/IEC 14443/ ISO/IEC 15693 /ISO/IEC18000-6 自动应答类型：ID（125K）/近场（13.56MHz）/远场（900MHz） 感应区域：10cm以内（125K、ISO 14443)/30cm( ISO 15693)/ 1m以内（900MHz） PC接口：RS232C 电源：9V DC / 12V DC  

面向物联网、电子信息及计算机专业教学。包含硬件设备、软件平台和教学资源库的完整教学实验体系，可应用于相关课程的原理展示、动手实验及综合实训。

为深化产教融合，促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接，探讨产教融合发展新内涵、新趋势、新举措，以“协同育人提质量，产教融合促就业”为主题的第五届产教融合发展大会12月25日在江西南昌举行。

技术分析（创新性、先进性、独占性） 本项目已经具备具有200个CPU集群辅助计算，目前已建立了国际上领先的万个化学药物的化合物库和六万多种中药单体化合物库、利用国际一流的计算机辅助设计软件（Schrodinger, Discovery Studio, MOE等）进行大规模化合物数据库的虚拟筛选，并根据REOS预测、ADME/T性质的理论预测，结构聚类等，剔除成药性差的化合物。 目前已经针对多个靶点和药物做了国际创新性研究工作，相关成果在药学领域相关SCI期刊上共发表论文17篇，平均影响因子>4.5，他引460余次。

一、项目简介 由于众多工业企业存在工作环境噪音大、粉尘多、劳动强度大等问题，均不同程度面临着招工难的问题，生产规模很难扩大。同时，由于长时间重复机械工作，容易出现漏检和误检，整体工作效率不高。对于已上线成套设备的企业，其集成度仍较低，自动化程度及性能都亟待提高，很难满足市场的迫切需求。因此，机器换人可有效解决上述问题，而机器视觉是模拟人工操作的关键，综合利用视觉检测、模式识别、优化调度和综合信息管理等技术和方法提高生产自动化水平极为重要。 二、前期研究基础 项目组已与惠州高视科技有限公司签署合作协议“机器视觉定位平台开发与技术服务，2018.3-2019.3，50万元”，并联合厦门大学自动化系与高视科技有限公司建立“视觉定位联合实验室”，与厦门市自动化学会签署合作协议，联合建立“人工智能-机器视觉联合实验室”。研究了视觉对位平台如何实现两个目标物之间的精确对准。视觉系统需要对两个目标物分别进行拍摄，选择Mark点或者目标物的边或角的特征信息。利用视觉对位技术，实现两个目标物物理坐标之间的在X、Y轴和角度坐标的偏差，通过驱动相关运动平台，引导平台运动到贴合位置，实现视觉引导精确对位。 三、应用技术成果 开发了鞋模喷胶系统，采用传送带传送鞋模，利用工业相机采集图像，经图像处理算法检测鞋模边缘，再将处理过的边缘坐标数据传送给控制器，控制器控制喷胶器对鞋模进行喷胶。 开发了自动贴盖机系统，基于传送带传送产品，利用工业相机采集传送带上的产品图像，再通过图像处理算法定位到模板图像在采集图像中的准确位置，从而通过坐标转换将图像中的坐标转换到世界坐标，然后将数据通过串口通信传送给控制系统，控制系统会控制机械手在定位到的位置坐标贴上产品标签或者封盖。 四、合作企业 惠州高视科技有限公司是一家专业从事机器视觉应用领域设备、计算机图像处理系统解决方案研发的高科技现代化企业。公司的机器视觉产品广泛应用于液晶、电子、新能源、金属加工等行业公司秉承以人为本、合作共赢的管理理念，以技术开发为中心，以客户需求为导向，致力于成为在机器视觉检测、测量、图像识别领域杰出的系统解决方案及设备供应商。拥有11项软件著作权和5项实用新型专利。

人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现，市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。

基于跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DM，实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，为教师科研提供数据分析探索、模型构建、成果应用的一站式数据挖掘工具，高效开展行业应用研究。平台支持用户通过简单拖拽、低代码的方式快速完成挖掘分析流程构建。同时支持模型自动化构建、模型智能评估，推荐最优模型与算法。 1、极简的建模过程 基于拖拽式节点操作、连线式流程串接、指导式参数配置，用户可以通过简单拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程构建。平台内置数据处理、数据融合、特征工程、扩展编程等功能，让用户能够灵活运用多种处理手段对数据进行预处理，提升建模数据质量，同时丰富的算法库为用户建模提供了更多选择，自动学习功能通过自动推荐最优的算法和参数配置，结合“循环行”功能实现批量建模，帮助用户高效建模，快速挖掘数据隐藏价值。 2、丰富的分析算法 内置150多个分析算子，包含30余种数据预处理方法，5种数据融合方法、11种常用特征工程，实现数据融合处理与特征构建；包含聚类、分类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、协同过滤等7类N种机器学习算法，支持深度学习、集成学习与自然语言处理等人工智能分析方法，满足各类业务科研场景需求。 3、灵活的扩展能力 支持用户编制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark脚本实现个性化的算法脚本。自定义算法功能允许用户通过R\Python\Java\Scala基于平台规范封装自主算法并发布形成平台节点，方便用户灵活扩展平台算法节点功能，增强平台的业务适应能力，充分满足不同领域科研的个性化需求。 4、全面的分析洞察 通过丰富详实的洞察内容，帮助用户全方位观察建模过程任意流程节点的执行结果，为用户开展建模流程的改进优化提供依据，从而快速得到最优模型，发现数据中隐含的业务价值。建模分析报告支持在线查看，并且支持下载可编辑Word版本，支持科研报告及相关成果发布应用。 5、全栈科研成果管理与应用能力 分析成果的快速工程化应用，支持模型以调度任务、异步服务、同步服务、流服务及本地化服务包等形式应用，满足工程化的不同诉求。提供统一的成果分类统计及统一管理监测，帮助用户高效便捷地管理成果、利用成果及监测成果。 6、跨平台模型迁移及融合 支持PMML文件的导入和导出，可以实现跨平台模型之间的迁移和融合，利于用户进行历史模型的迁移，实现用户在不同平台的模型成果快速共享，提升各类科研成果的复用性。    

产品简介： CES-AIoT339 是软/硬件一体的面向 AI 人工智能方向的实训系统，融合边缘计算，人脸识别，机器视觉，文本/证件识别，语音识别诸多 AI 技术，同时引入物联网传感器，无线网络知识点，是一套 AI 人工智能+物联网综合型实验系统。 该款实验箱由具有边缘计算能力的单板计算机，高清晰画质视频采集器，拾音器，本地显示器，操控端口，物联网基础部件组成，完整布署在实验箱里，配套实验教程和实训所需的辅件。 该款实验箱是针对新工科“人工智能”专业研发的，具备创新，先进，实践性强等特点，适用于人工智能，计算机，电子，信息工程，自动化等相关专业。 产品特点： 该系统引入科大讯飞语音技术，百度 AI OCR 技术，可运行在边缘计算机上实现通用文字识别，证件/票据识别，语音识别等 AI 应用，比如身份证识别，户照，银行卡，营业执照，车牌，驾驶证/行驶证的识别。 AI 人工智能+ 物联网“双核”组合 提供物联网传感器，无线网络模块，NB-IoT 模块，与边缘计算机，AI 人工智能部件，构成 AI人工智能和物联网的融合，且支持与阿里云的链接，支持使用者进行 AI 人工智能物联网的应用扩展开发。 基于安卓系统的 AI 人脸识别技术 提供人脸识别的开源安卓工程包，实现静态，动态下的人脸特征采集，特征分析，对比等人脸识别功能。 AI 人工智能+ 物联网“双核”组合 基于 ARM 架构 Cotex-A72 六核处理器，内建强大视频处理引擎 Mail-T864 GPU, 完美支持H.265/H.264 视频解码，支持大数据处理，流畅运行 AI 应用软件。 硬件一体化设计，高度集成，易于设备的维护实验所用到的硬件，均布署在实验主板上，一对 N 供电模式，各单元相互独立，模块化设计。

由于受到云、气溶胶等不利天气的影响，基于热红外遥感反演的地表温度数据存在空间不连续问题，阻碍了地表温度产品的实际应用。