项目简介 本成果提出大模场光纤的系列解决方案，基于新型环形纤芯、非对称型微结构包层、 以及模式正交耦合及分离技术获得新型大模场光纤，光纤同时具有大模场、低损耗、单 模传输特性，实现高质量光束输出。已申请发明专利 9 项，其中已授权发明专利 4 项 （ZL201010589053.3、ZL201010590795.8、ZL201110356877.0、ZL201210391185.4）。 性能指标 （1）模场面积可达 1500μm 2 以上。 （2）光纤可在弯曲半径为 20~30cm 的

本发明公开了一种基于 FPGA 和多核 DSP 的图像传输及处理系统，包括 PC、PCI 桥、双通道切换开关、FPGA、多核 DSP、晶振、电源以及两存储器；PC 通过 PCI 桥连接 FPGA，FPGA 连接双通道切换开关，双通道切换开关连接两存储器和 DSP，DSP 通过 HPI 接口连接 FPGA，电源分别连决 FPGA 和 DSP；PC 将图像数据通过 PCI 桥传送到 FPGA，FPGA 对图像数据进行 FIFO 缓存。本发明通过乒乓的方式将连续图像数据在两存储器之间轮番交替存储并交替送至

本成果提出大模场光纤的系列解决方案，基于新型环形纤芯、非对称型微结构包层、以及模式正交耦合及分离技术获得新型大模场光纤，光纤同时具有大模场、低损耗、单模传输特性，实现高质量光束输出。已申请发明专利9项，其中已授权发明专利4项（ZL201010589053.3、ZL201010590795.8、ZL201110356877.0、ZL201210391185.4）。性能指标 （1）模场面积可达1500μm2以上。 （2）光纤可在弯曲半径为20~30cm的条件下

产品概述 斯科信息RFID智能工具柜是基于物联网射频识别技术的专业化资产管理系统，集成了先进的RFID读写设备、智能控制终端和多层安全验证模块。该解决方案实现了对工具、仪器设备的无人化自助借还、实时库存盘点和全生命周期管理，大幅提升企业资产利用效率和管理精细化水平。 核心技术特点 1. 智能识别管理系统 采用高性能RFID读写器与定制化天线阵列，确保99.9%的识别准确率 支持高频(HF)与超高频(UHF)RFID标签，兼容ISO15693、ISO18000-6C等多协议标准 专利抗金属标签技术，有效解决金属环境下的信号干扰问题 2. 多重安全验证机制 支持IC卡、指纹识别、人脸识别、密码验证等多种身份认证方式 可配置权限管理体系，实现人员-工具-权限三级对应 开门超时报警、非法取用报警、异常操作实时记录 3. 智能化管理平台 云端SaaS管理平台，支持多网点、多柜体统一管理 实时库存可视化看板，工具状态一目了然（在库、借出、待维修、报废） 自动生成工具使用报表、人员借还统计、工具利用率分析 工作流程 身份认证：用户通过IC卡/生物识别验证身份 智能借出：系统自动识别取出工具并记录关联信息 自动归还：关门自动盘点，更新库存状态 异常处理：未授权操作实时报警，支持工具追溯查找 数据同步：所有操作数据实时上传至管理平台 性能指标 盘点速度：整柜盘点≤3秒（200件工具） 识别准确率：≥99.9% 系统响应：＜1秒 数据存储：本地存储≥10万条记录，云端无限扩展 环境适应性：工作温度-20℃~60℃，湿度10%~90% 行业应用解决方案 电力行业 安全工器具定期检测管理 绝缘工具有效期智能提醒 工器具使用培训记录关联 航空维修 专用工具校准周期管理 航材设备使用记录追溯 适航要求符合性管理 智能制造 生产线工具智能调度 使用时长统计与寿命预警 工具维护保养自动提醒 客户价值 管理效率提升：工具盘点效率提升10倍以上，人力成本降低60% 资产利用率优化：工具共享率提高40%，减少重复采购 安全管理强化：实现100%操作可追溯，安全事故降低80% 决策支持：数据驱动管理优化，提供精准的采购和报废决策依据 技术服务支持 斯科信息提供全生命周期服务： 需求调研与方案定制 系统部署与集成服务 操作培训与技术支持 系统升级与维护服务 📞 联系我们：19925314483获取行业解决方案详情与演示体验斯科信息技术团队为您提供专业的RFID工具管理咨询与定制化服务

本实用新型涉及一种海底仪器用的水下数据传输平台，属于海洋监测技术领域，其包括安装架及安装在安装架上的控制单元、供电电池组、浮体、用于容纳海底仪器的仪器舱与用于容纳供电电池组的电池舱；还包括安装在安装架上的分离单元、配重单元及两个以上的浮筒单元。其可搭载海底仪器对海底水文数据进行收集，并通过浮筒单元及时地将收集的数据携带至水面，并与卫星进行数据传输，并且在使用后可对大部分结构进行回收再利用，可广泛地应用于海底水文数据的收集。

一种图像预测压缩编码的传输误码纠错方法，属于图像处理与数据传输领域，解决由于信道误码造成信宿段解码后错误扩散的问题，以减轻信源端数据处理负担和信道传输压力。本发明包括图像分块、校验编码、信道解码、试错法解码、选择最优纠错图像块、图像块特征判断以及图像恢复步骤；本发明有效地解决了由于信道误码造成信宿端解码后错误扩散的问题，能较好的减轻信源端数据处理负担和信道传输压力，适用于大数据率静态图像实时预测压缩编码和星地传输。

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 

本发明公开了一种基于 RCM 编码矩阵权重不等分配的无线视频传输方法。包括：构造具有 UEP 性能的 RCM 矩阵；提取信源端用 H.264进行编码的视频中的 I 帧、P 帧和 B 帧；对 I 帧、P 帧和 B 帧进行比特划分；根据比特划分结果，分别取 I 帧、P 帧和 B 帧中的比特组成数据包，对比特流进行重组；采用具有 UEP 性能的 RCM 矩阵对重组的比特流进行编码，使 I 帧、P 帧和 B 帧的比特流获得合理的 UEP 保护效果，提高接收端的用户视觉体验。本发明通过设计具有 UEP 性能的无速率编码 RCM 为视频中对视频质量影响依次减弱的 I 帧、P 帧和 B帧的视频流分配依次减小的权重值，实现了 H.264 视频在不同的信道条件下的平滑质量传输。

针对传统采用人力进行交通监控成本高、效率低的问题，开发了一套基于数字图像 处理和模式识别技术的智能视频交通监控系统（ITS）。通过架设在路边的摄像头采集的 道路监控录像，自动获取并记录包括交通流量、车辆速度、车型等在内的交通数据，并 检测交通事件，及时自动报警。