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物联网环境下的智能家居无线控制系统
面向物联网研制一类适合无线传感网络环境下使用的智能家居无线控制系统,该系统基于Zigbee协议,远程控制家居生活中的各类电器设备,还可对房间中的烟雾进行检测和报警(自动拨打设定电话)。
江苏师范大学 2021-04-11
基于智能物联网/5G的信息采集与应用
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
山东大学 2021-04-10
道路交通护栏的智能化与物联网组网
东南大学 2021-04-13
基于物联网的稻麦产业科技信息服务系统
针对传统稻麦生长监测不高清、传感单一化、数据气象化、功能同质化、系统孤岛化、研用离散化、服务被动化等问题,创新部署了基于新一代物联网的稻麦产业科技信息服务系统。
扬州大学 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
智能物联设备监测及数据分析系统
北京工业大学 2021-04-14
【共建数字思政平台 共研思政融合发展】新时代“数字思政”创新发展学术活动
第62届中国高等教育博览会——新时代“数字思政”创新发展学术活动
中国高等教育博览会 2024-11-11
天津电视台《都市报道60分》物联网遇上菜篮子 解锁开心农场
我校协同育人企业天津腾领电子科技有限公司基于自研国产化工业控制系统开发了设施农业管控系统,利用边云协同控制架构,集成以大模型驱动的作物生长监测、环境精准调控、水肥综合管理等技术装备。项目已在多地开展应用,开发了“认领一块地”等商业模式。2025年4月7日,天津电视台新闻频道《都市报道60分》以《物联网遇上菜篮子 解锁开心农场》为题进行了报道。
天津市大学软件学院 2025-05-21
基于IPv6/OPC UA的工业互联网平台
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。
重庆邮电大学 2021-04-11
面向生物医学文献的数据挖掘平台
将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来,发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术,建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘,发现隐含在文献中的生物学实体及其联系,发现深层次的生物医学知识,自动获取大量的第一手生物医学数据。例如,挖掘与人类基因相关的信息,挖掘蛋白质相关信息,发现基因的功能,发现基因与疾病之间,发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献,该平台首先进行句法分析和生物学术语标定,然后进行语义分析,提炼每条语句的生物学含义,提取文献中的生物医学关联特性,以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。
东南大学 2021-04-10
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