物联网感知大数据可信存储与分析处理平台（IOT-SeaCloudDM）：针对智慧城市、物联网、车   联网中各种采样数据（包括各类传感器、RFID、条形码阅读器采样的时空相关数据）的数据管理需求，  提供一个通用的感知大数据处理平台，对各类相关的感知采样数据进行统一管理，并达到如下目标：（1） 提供 PB~EB 级的感知采样数据存储、管理与查询处理。（2） 提供时态 - 空间数据、采样数值数据的统计分析与数据挖掘。（3）在此基础上，为各类智慧城市、物联网应用提供基础软件支撑。

重庆邮电大学工业互联网学院建设了基于IPv6/OPC UA的工业互联网平台，平台基于IPv6实现网络互联互通，OPC UA实现信息互联互懂的技术思想，形成了“以边缘网关为桥梁的全网统一设备描述XML、统一即时通信XPP、统一资源管理TR069与统一地址编码IPv6”的全互联制造网络总体架构，达到每个工业品“可寻址、可通信、可控制”的目标。本平台突破了自适应跳信道、精确时间同步、传感网安全等关键技术，核心技术正在形成专利池，相关研究成果得到了国际上的广泛认可，在业界形成了较突出的技术优势。这一平台作为学院的核心研发与教学平台，将促进面向智能制造、智能交通与智能网联汽车、天地一体化多智能体系统协同控制等多个工业互联网平台的建设发展。在未来，重邮工业互联网学院将以建立联合研发平台为纽带，从“双师双能”型教师队伍建设，企业技术人员培训、工程实践实训、科技成果转移转化等多个方面推进校企合作，构建“创新有团队、研发有平台、投入有产出、成果有转化、产业有链条”的协同创新体系。

针对医院废水消毒存在的难点问题，哈尔滨工业大学环境学院马军院士组织团队成员刘新旺、王鲁、王盼盼、李攀、刘正乾、孔秀娟和机电学院姜生元教授开展了系统研究，提出用高浓度臭氧消毒技术强化医院废水处理。   团队与浙江金大万翔环保技术有限公司联合研制和捐赠的5套全自动物联网监控臭氧消毒装备，于2020年3月7日运抵湖北省咸宁市5家医院，现已经成功投入运行，用于医疗废水消毒灭菌无害化处理。  全自动物联网监控臭氧消毒装备工作现场 医院废水处理工艺中多数是加次氯酸钠消毒，当水中含有氨氮时会形成氯胺，而氯胺消毒能力很弱，只有投氯量与氨氮的重量比超过7.6以上时，才能实现自由性氯消毒。由于根据水中氨氮浓度动态地调控投氯量会增加操作管理难度，现场人工频繁地监测和调控投氯量增加了工作量，也存在安全风险，而且投氯量过高时可能对后续城市污水处理厂运行产生不利影响。研发效率高、受水中氨氮浓度影响小、对后续城市污水处理厂运行无副作用的消毒技术，对于强化医院废水消毒、解决医院废水消毒运行维护难的问题，具有重要意义。如何在确保消毒效果的前提下，降低运行人员安全风险、便于消毒系统维护管理，是当下需要解决的问题。 臭氧是一种强氧化剂，可迅速破坏细菌、病毒等微生物结构，目前在国际上被大量应用于水处理和环境保护，尤其是用于对贾第虫、隐孢子虫、细菌和病毒等进行灭活，被公认为各种致病微生物的“超级杀手”，杀菌能力强于氯消毒剂和紫外线等。 根据对SARS病毒和肠道病毒的相关数据，臭氧消毒能力是自由性氯的5-10倍数量级，是化合性氯（氯胺）千倍的数量级。而且，其自身在消毒过程中被还原为氧气，不会对后续的城市排水系统和城市污水处理二级处理系统产生不良影响。由于医院废水车间地点风险高、运行难度大、技术要求高，系统的维护管理是难点。因此，如果采用臭氧消毒，需要研究空气冷冻预处理、空气过滤分离和高压放电为一体的成套装备。团队在春节期间连夜进行设计，与哈工大浙江宁波产业化基地的金大万翔公司和哈尔滨工大高级氧化技术有限公司合作，克服了原材料运输困难和企业开工难等问题，经过多方协调，在春节之后完成设计，形成结构紧凑、体积小、性能优良的一体化臭氧消毒成套设备。 在此基础上，马军院士又组织团队研制物联网远程管理系统，通过远程监控实现无人值守，可以异地操控臭氧的工作条件和消毒工况，形成了医院污水消毒专用的全自动物联网监控臭氧消毒装备，不仅具备更宽的温度范围和更高的可靠性，还能将数据全部采集到云端，及时进行数据分析和远程诊断。 为了减少气体的直接使用，控制潜在的气溶胶形成，设计还采用了高浓度臭氧水溶液进行消毒，不但运行维护简便，而且没有气溶胶的形成风险，易于稳定可靠地运行管理。高浓度臭氧水溶液可以独立进行消毒，也可以与氯联合消毒，在确保消毒效果的前提下，实现效率高、安全可靠、副作用小、运行管理方便的目的。查看原文

研发的智能物联网采用 Arduino 嵌入式网关硬件平台和 IEEE1888 协议，功能包括： (1) 全功能网关：既可以向存储器上报数据，也可以从应用单元获取指令。(2) 独立配置管理模块： 可以通过配置管理模块提前设置网关参数。(3) 底层设备实时控制：服务器或手机端 APP 向网关发送控制命令，网关接受命令后进行执行处理。(4) HTTP 服务器：能把在线化的传感器数据或状态信息长期保存。(5) 数据可视化：APP 能读取设备数据或存储器内的历史数据，并可视化展示。(6) 支持底层多类型传感器的 WiFi、BLE4.0、以太网等接入到网关。

一种基于物联网技术的实验室安全管理平台，包括实验平台和安装在所述实验平台上的排风装置；所述排风装置为U形管状结构，一端固定在实验平台上，另一端设置吸风口，所述吸风口位于实验平台正上方，排风装置与吸风口连接端内壁设置环形凸沿，所述环形凸沿上端形成倒圆锥形截面，下端形成正圆锥形截面，环形凸沿上端与下端之间形成圆柱形通道。通过排风装置对实验平台产生的废气或烟雾进行排风时，由于环形凸沿的设置，一方面在可以增大排风抽力，使烟雾快速的吸入吸风口并经环形凸沿的圆柱形通道进入排风装置中，另一方面由于环

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。

成 果 简 介 电伴热广泛应用于石油、化工、地铁等领域，本研究成果设计了一种新型的电伴热控制器。系统采    用六管设计，每管采用一主一备方式；可采集 32 路温度 、12 路回路电流、6 路漏电电流；具有主输出 12 路， 报警输出 11 路；具有RS485、CAN、以太网通讯接口。采用物联网和云服务技术，设计了基于物联网云平台的WEB 服务器，可实现PC 端远程监控与移动互联网微信客户端绑定设备、实现人与设备的实时交互， 设备监控、智能数据分析、消息分发、远程升级等服务。

产品详细介绍 概要介绍       实验室管理系统平台是以服务大中专院校实验室全面实施信息化管理，提高实验室的管理水平为宗旨的，全面提供实验室管理的解决方案为导向，是实验室实现信息化管理必不可少管理软件平台。主要解决实验室的综合管理（实验室建制、人员队伍、环境与安全、实验室评估、数据上报）、教学实践创新（基础实验、教学实验、创新实验）以及设备仪器（领用、借用、修理、报废）、物资耗材（耗材消耗）等统一安排管理。   实验室管理系统平台是基于微软.NET 技术架构的一款纯B/S（IE 浏览器访问）结构的解决方案系统，实现设备管理人员、实验室管理员、老师、学生互动的网络化开放管理平台。近年来，国家级或省级教学实验示范中心建设为提高教育质量工程和深化人才培养模式改革奠定了基础，信息化建设是示范中心建设的重要内容之一。   整个实验室管理平台依托校园网络，以学校实验室管理的核心业务流程和重要管理事务为基础。从实验室的门户网站建设、实验室基础信息管理到开放、创新实验教学以及设备仪器、物资耗材构建信息化管理平台。信息化平台由实验室门户网站系统、实验室综合管理系统、开放实验室管理系统、实验室仪器设备管理系统、实验室物资耗材管理系统、实验室监控系统等多个子系统构成。   主要功能   门禁管理：通过二维码门禁系统，实现实训场地的使用管理；   设备管理，可对实训设备进行备案登记；   师资及学生信息管理：通过系统管理实训室师资、学生信息管理；   实训管理：实训过程管理，实训报告命题及提交，实训成绩统计等；   数据管理：系统可以采集相关数据和，对数据进行储存统计，并可对数据进行备份和还原，同时实现数据报表的编制、打印。   该系统可以进行教学实验申请、审批、预约，合理安排教学实验；   该系统能够开放实验发布、预约，充分利用实验室资源；   改系统能够满足在线交流、加强互动交流，提高实验室质量；   该系统能够实现刷卡考勤，实现教学实验、开放实验过程监控；   该系统要求包括自动门禁，刷卡进出，实现实验室管理智能化；   该系统包括对场地、设备、耗材管理，统一分配调度控制。     系统架构       实验室管理系统平台以学校实验室管理流程和管理基本事务为核心，以规范实验室管理实现信息化为准则，充分提高利用学校实验室资源，更好的服务于学生。       整个管理依托校园网络构建管理模式平台，系统采用B/S 结构，突破地域空间的限制，整个实验数据放在服务器上，管理人员、教师在办公室、在家甚至在校外通过网络进行仪器设备、实验项目、实验过程等进行管理监控，而学生则可以在机房或在能上网的地方进行实验预约。相对传统的手工管理，开放实验室平台的构建能更好的有利于实验室资源的充分合理利用，实验室管理的科学化和规范化。   系统流程       实验室管理系统以学校实验室管理流程和管理基本事务为核心，以规范实验室管理实现信息化为准则，充分提高利用学校实验室资源，更好的服务于学生、方便于学生，构建开放的实验管理平台。       整个管理依托校园网络构建管理模式平台，系统采用B/S 结构，突破地域空间的限制，整个实验数据放在服务器上，管理人员、教师在办公室、在家甚至在校外通过网络进行实验项目管理、实验过程监控，而学生则可以在机房或在能上网的地方进行实验预约。   相对传统的手工管理，开放实验室平台的构建能更好的有利于实验室资源的充分合理利用，实验室管理的科学化和规范化。其管理模式构图如右：     系统组成   整个实验室管理平台依托校园网络，以学校实验室管理的核心业务流程和重要管理事务为基础。从实验室的门户网站建设、实验室基础信息管理到开放、创新实验教学以及设备仪器、物资耗材构建信息化管理平台。信息化平台由实验室门户网站系统、实验室综合管理系统、开放实验室管理系统、实验室仪器设备管理系统、实验室物资耗材管理系统、实验室监控系统、实验室办公等多个子系统构成。       实验室门户网站的建设有助于实验室信息和成果的展示，便于管理人员、老师、学生沟通和了解，是一个信息沟通互动平台。   实验室基础综合信息的管理则规范了实验室的基本信息，从实验室的规划监制、规章制度、人员队伍、环境安全到工作人员的工作量化评估、数据上报等建立电子档案，实施量化管理，极大的减轻管理人员工作量。   教学实践的信息化管理工作主要基于开放/ 创新实验的管理工作，需要突破空间和时间限制，从实验预习、实验网上预约、实验安排、实验考勤，实验过程、实验成绩、实验耗材、实验设备、在线答疑以及实验室场地、自动门禁、刷卡考勤等管理，从而构成了一个综合开放的实验室管理平台。       实验设备仪器、物资耗材的管理则有助于实验室建立基本设备、仪器、耗材的信息库，以供查询其基本信息及使用状态，使对仪器设备的领用、借用、修理、报废的处理和实验耗材的管理实现合理化、科学化。同时便于仪器设备、耗材消耗信息统计和数据上报。    

智慧公路物联网系统通过在公路广泛部署低成本的集成多种传感器的具有通信功能的智慧无线信标产品实时获取路况信息，实现车流量、车速、车型的实时精准时空统计，通过设备的广泛部署实现高精度、大范围的精准监测，为智能交通系统高效管理与养护提供交通与环境态势的精准监测、识别和态势预测，为交通决策提供科学依据与数据支持。其次针对公路场景下定位误差较大等问题，采用 GPS 定位、惯性导航与物联网感知设备结合的新型多重组合定位方法，通过车路协同实现车道级的高精定位，优化车辆偏离预警等功能，为车辆提供准确的位置信息及导航与综合服务功能。最后通过车路协同环境下车载终端、路侧多源异构传感器协作环境数据采集、多维度感知融合与超视距全局环境态势构建，实现智能交通系统全息实时交通、路况环境感知及智能网联汽车超视距精准环境感知与精准定位。智慧公路物联网系统旨在突破制约高速公路智能车路协同系统集成应用的重大共性关键技术，开展典型示范应用，提升高速公路的智能化水平和服务品质，促进全国范围大规模推广。 目前，如图 1 所示，技术成果已经研发出第三版样机。样机已经小批量生成并在齐鲁高速、长安大学测试场进行了实际部署测试。此外，项目组正在对第三版样机进行改造升级，全力打造稳定性更强功能更加丰富的第四版样机。 图 1 第一版样机；第二版样机；第三版样机 主要技术指标 1. 节能增收 20% 通过对城市边缘交通环境及流量等数据的智能分析，优化灯光使用场景。该系统在满足车辆日夜间安全行车条件下，工程综合节能可达 20%。 2. 交通流量增加 20% 通过对交通运行安全风险预警及控制策略处理模块将路段监测数据汇总后，根据车流密度、速度、流量、各级风险事件结合其它传感器数据，包括上游主线流量、匝道流量、公路气候数据、环境数据、消防系统数据等，进行大数据综合分析研判。 构建算法模型，自动制定和优化的控制策略，通过智能预警发布及综合自动管控系统进行预警发布和综合自动管控。为管理者实时预警的同时，将预警、诱导信息和控制指令自动发布于上游路段、匝道区段的可变信息标志、可变限速标志、车道线主动发光标志等，对交通流速及交通流量进行有效调控及诱导。综合评估能增加 20% 交通流量。 3. 减少交通事故 30% 任何异常事件报警被触发时，系统同时依据预案自动将异常事件联动灯光预警、可变信息标志、可变限速标志、车道指示标志等自动发布预警给司乘人员，实现对车流车速的动态调控和诱导，增加公路通容量，减少交通拥堵，防止二次事故和连环事故的发生。 实践证明，采用该系统，至少可以降低公路安全事故 30%，同时提高交通流量，进而降低交通污染，均衡交通流平顺性，信息的及时推送，降低驾驶员驾驶紧张感，提高了驾驶员的舒适性，可以整体有效提高交通运输设施安全水平及服务水平。 4. 100% 信息覆盖 全自动监测传感器都可以实现对整条公路的全面信息覆盖。 5. 对接智能网联驾驶 a. 提供智能网联车实时交通图，推荐进场事件和速递协调； b. 告知智能网联车辆风险，实时定位公路中的驾驶风险，将这些风险传达给下游智能网联车辆； c. 为智能网联车提供车道级交通数据，警告即将来到的交通拥堵； d. 识别相关车道的驾驶风险，促使智慧驾驶车辆提前做出反应； e. 为智能网联驾驶提供超视距感知、恶劣天气环境下的精准感知，促进智能网联车早日实现大规模商用。