产品详细介绍一、用途：用于植物（各类林木、果树等）冠层图像进行多参数、批量化的自动分析二、主要功能特点：1）、小巧便携，方便操作者随地非破坏性采集冠层半球图像2）、★电动调节方位和水平，自动保持方向和锁定水平（手机APP辅助找准后）3）、可以任意定义图像分析区域（天顶角可分30区，方位角可分30区）4）、★对较粗树木的树干遮挡，可在8-24个分位角上分别拍照，来自动合成忽略树干遮挡的冠层图。可以手动、自动屏蔽不合理分区5）、可自动分割冠层与天空，支持手动微调6）、★内置多达9种分析方法，可多参数、批量化的自动分析7）、可记录采集地的经纬度、海拔，并根据经纬度解析具体地址8）、可根据采集地GPS在地图上定位，并标注结果9）、★支持高德地图、高德卫星地图、谷歌地图、谷歌卫星地图等多种地图源三、可测量指标：1）、叶面积指数2）、叶片平均倾角3）、总孔隙度4）、丛生指数5）、冠层开阔度6）、冠层郁闭度7）、场地开阔度8）、UOC模型、SOC模型表示的光线分布9）、不同太阳高度角下的植物冠层孔隙度10）、不同太阳高度角下的植物冠层消光系数11）、叶面积密度的方位分布12）、位置信息（经纬度、地址等）13）、PAR光合有效辐射计（感应光谱400nm～700nm，量程0～2000μmol/㎡•S）（需选配）四、仪器主要技术参数：1）、镜头成像角度：180°(180°鱼眼镜头)、120°广角镜头2）、测量范围：天顶角由0°～90°可分成3~30个区，方位角360°亦可分成3~30个区3）、手机前置摄像头分辨率：≥800万像素，工作温度：0～55℃五、仪器基本组成：1）、手持式自动稳定器，180°鱼眼镜头、120°广角镜头2）、LA-S植物冠层图像分析软件光盘及软件锁3）、智能手机（64G华为/小米/OPPO/VIVO品牌1年内出的新品）4）、PAR光合有效辐射计（感应光谱400nm～700nm，量程0～2000μmol/㎡•S）（需选配）5）、品牌电脑（酷睿i5 CPU/8G内存/无线网卡，Windows 10完整旗舰版）（需选配）

产品详细介绍故障现象：投影仪，使用AV端子信号传输，图像模糊严重，无法看清桌面内容细节，同时有严重的横条纹干扰，严重影响正常教学工作。 　　检修分析：　　1、该机使用AV端子信号传输，因为AV信号的最大分辩率只能支持640*480，所以客户反映图像模糊，这属于正常情况。　　同时该机使用一拖八VGA分频器，并连接有VGA信号线。但改变信号传输模式(选择使用COMPUTER)时，显示蓝屏，无信号输入。　　试着把投影仪的VGA信号线直接与显卡的VGA接口连接，同样显示蓝屏。　　2、为不影响教学工作，为客户提供一台代用投影仪，仍然只能使用AV信号线，无法使用VGA信号线，估计信号线或分频器有问题。　　更换投影仪后，因为仍然只能使用AV信号线传输，而AV信号线的最大分辩率支持为640*480，所以看上去图像仍然模糊，不过勉强可以使用。　　3、把客户的三洋投影仪带回公司后，直接使用1M的短信号线与显卡连接，仍然搜索不到COMPUTER信号。后使用AV信号线与显卡连接，可以显示，但图像仍然模糊。　　4、继续检测后发现，投影仪搜索不到COMPUTER信号是因为投影仪信号输入板的VGA接头因为氧化造成接触不良所致。于是拆机后更换15针的VGA插头，再使用VGA信号线连接，投影仪可正常接收VGA信号，分辨率达到1024*768，图像清晰，可以清楚的看到图标下面的文字，并能够直接读出右下角的时间。　　5、连续运行一个小时，并关机二十分钟后再次开机，并拔插信号线，机器仍然工作正常，于是将机器送回。　　为防止万一带10米VGA信号线到客户处，保证一次机器调试成功。　　6、到客户处后，把三洋投影仪正常连接后，仍然使用客户原来的VGA信号线。确认连接正确后，加电开机，可以搜索到电脑信号，但图像明显偏暗，同时没有黄色，有蓝色，绿色，红色。　　试更换为AV信号，显示图像与先前一样，但图像颜色正常，由此可判断投影仪没有问题，估计是RGB亮平衡没有调整好。　　接下来就打开MENU，试着调节亮平衡(RGB三色)。费了好长时间，仍然无法调试到正常状态。后来考虑到在公司测试时颜色正常，才想到可能是客户电教室的VGA信号线使用时间久后线路阻抗变大，造成RGB三色信号衰减不均所致。　　7、于是立即更换新VGA信号线，加电开机后图像显示亮度颜色完全正常。　　总结分析：　　1、对于投影仪，我们需要了解投影仪的信号接口，目前的投影仪有DVI，VGA和AV三种信号输入方式，其中DVI为近两年上市的投影仪才有的，主要是与新型号的显卡相适应，分辨率最大支持2048*1996;VGA信号输入为所有投影仪标配，分辨率最大支持1280*1024;而AV信号输入主要是与早期的录像机等设备相配套，分辨率最大支持640*480。　　2、投影仪主要用于会仪室，电教室，人员流动量大，机器的信号线容易爱到拉址而损坏，所以图像不正常时就考虑信号的传输问题。　　3、在投影仪检修过程中，一定要注意投影仪必须在关机五分钟后才能再次加电开机。同时投影仪关闭后，不能立即拔下电源，必须等风扇停转后才能拔下电源，防止投影仪内部过热损坏灯泡。　　特别是冬天在室外搬运投影仪后到室内或者直接在室外使用投影仪时，不能立即对投影仪加电开机，防止开机后受热不均烧毁灯泡。

维视智造科技股份有限公司是国内专业的人工智能与机器视觉解决方案提供商。面向制造企业生产线构建商、系统集成商和设备供应商，提供机器视觉技术产品的设计、研发、生产和销售。产品包括工业视觉部件、远心光学产品、智能视觉系统和设备，柔性视觉质量检测线等，为客户提供一站式机器视觉整体解决方案。维视智造是拥有16年历史的行业品牌，专注于机器视觉与人工智能核心算法技术，拥有行业内齐全的产品生态链，丰富的机器视觉与视觉机器行业解决方案及用户案例。在北京、苏州、深圳、西安、成都、桂林等地建立了多个分子公司，设立视觉解决方案开放实验室，通过全国的分子公司、系统集成商和代理合作伙伴，资深视觉项目经理，为用户提供工业视觉产品与智能视觉系统解决方案的选型、评估、实施、运维的一站式服务。官网：www.xamv.com电话：4000400860座机：029-88638632

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。

成果描述：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。市场前景分析：本实用新型公开了一种便于信息采集的智能化翻耕机,包括牵引悬挂装置(1)、安装在牵引悬挂装置(1)上的机架(2)、设置在机架(2)下端面上的铧(3),所述机架(2)上还设置有安装座(4),所述安装座(4)上安装有土地信息采集装置(5),所述土地信息采集装置(5)包括犁地深度传感器、土壤养分传感器、土壤墒情传感器、pH值传感器,并且均为具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的传感器,在传感器本体外套接有圆钢保护管(6),其探头外套接有橡胶保护套(7)。采用上述结构,可从而减少了现有技术中土地信息采集的难度,并降低了信息采集的成本,同时也能加速农业信息化生产的发展进程,从源头上解决农业信息采集的发展瓶颈。与同类成果相比的优势分析：国内领先

本发明基于压缩感知理论将将测量的信号通过1比特量化，去掉了之前被测信号能量为1的假设，通过循环迭代的公式最小化凸的替代函数，最终恢复出要测量的信号，相比于之前相关算法明显的提高的信号的恢复精度。

该系统采用数据采集专用终端对多种类、多型号便携式取证设备产生的音视频资料进行采集，实现电子证据采集自动化。采集终端设备具备接入设备认证、数据加密、时间校准以 及自动充电等功能，达到解放人力，提高执法办案人员工作效率的作用。可将执法场所监控视频抽取至统一音视频数据管理平台，与便携式取证设备对接处警、 执法现场等执法行为形成的音视频资料一起，共同形成完整的执法过程音视频管理资料库。 专用采集终端设备将数据采集到统一数据管理平台，各级不同用户根据权限通过统一的执法过程音视频管理系统实现数据共享。上级执法管理部门可实现跨区域跨级别执法资料的 查询、调用与统计，有效掌控一线民警的执法情况。执法监督部门可通过后台管理系统实时查看、监督执法过程音视频资料采集的及时性、 完整性、规范性，通过自动统计分析，对各单位执法规范化水平和执法办案人员工作绩效情 况进行量化统计。

本发明公开了一种外设部件互连标准接口的多功能采集控制装置。其第一外部接口和第二外部接口分别通过各自的PGA模块连到ADC模块的输入端,第三外部接口与ADC模块的第三输入端相连,FPGA模块通过DAC模块及差分模块分别与第三外部接口连接,第三外部接口通过光电耦合模块与FPGA模块连接,FPGA模块分别与第一、第二PGA模块、ADC模块及第三外部接口连接,FPGA模块通过PCI桥芯片最后连接到PCI总线上,电源模块给装置供电。本发明对三路模拟量输入,两路差分编码输入以及四路单端数字量输入传感器进行数据采集,而且提供两路模拟量输出,四对差分输出和两路数字输出接口来控制多种接口的外部设备。

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

南京审计大学研发出疫情监控采集区块链系统，该系统已部署在中国电信、浪潮云等平台上。按照电子政务安全标准及规范对系统与数据进行严格的安全防护，并针对每个院校提供独立的前后台账号权限及数据管理权限，各院校申请开通管理员账号后导入师生信息即可快速完成业务启动和上线。系统可以实时采集在线师生的各种动态信息，达到快速部署、快速统计上报、实时在线监测防控的目标，并结合区块链技术保证疫情数据信息的防篡改和可追溯的能力。具体方案如下：（一）信息提报系统登录快速，使用简单，填报界面简洁明了。师生利用移动终端可以随时在线登录、随时填报自己的最新情况。（二）后台管理后台具有强大的管理功能，可以设定后台管理人员对不同单位、部门的上报信息进行管理，提醒当天尚未填报信息的人员，并进行数据的汇总、分析。系统极大程度提高了疫情监测和管理的效率。1、 信息填报查询能够实现对已隔离、疑似、确诊、接触史、症状等人员的查询；按照日期搜索未填报人员等功能2、 用户信息可以完成对学生、教职工等人员信息的快速导入和权限管理等功能3、 此外还可通过通知公告、基础信息、系统管理等模块完成对界面通知、表单维护、机构角色数据字典等功能，实现对疫情填报信息和数据的管理和定义。（三）链浏览器1、所有用户填报信息全部存储在链上，由Txhash和Block id进行标识。 2、所有链上数据可解密，便于追溯。（四）可视化管理驾驶舱>>>点击查看全文<<<