【发 明 人】胡晨骏；蔡宝昌；周金海；秦昆明；翟双灿；李林；金玉琴；谢佳东；万安庆 【摘要】 本实用新型公开了一种基于物联网技术的中药饮片田间管理系统，包括传感器节点、录入终端、路由节点和监控平台，所述传感器节点布置在种植田块内，所述录入终端包括种植田块录入单元、种植品种录入单元、种植时间录入单元、施肥时间和施肥量录入单元、农药喷洒时间和喷洒量录入单元和采收时间录入单元，所述传感器节点和录入终端采集的信息通过路由节点发送至监控平台，所述监控平台对接收到的数据进行存储。本实用新型提供的基于物联网技术的中药饮片田间管理系统，解决了传统的中药材种植生产管理落后局面，人工管理消耗大，中药材原药质量得不到保证等缺陷。

本实用新型涉及物联网技术领域，具体涉及一种具备停水提醒功能的物联网智能水表，包括水表基表、干簧管、电磁阀、微处理器、物联网通信模块、液晶显示器、停水按键和电源，所述水表基表为采用磁铁指针的机械式水表，所述水表基表和电磁阀均安装在用户的进水管上，所述干簧管安装在水表的基表上，所述干簧管、所述电磁阀、所述物联网通信模块、所述液晶显示器和所述停水按键分别与所述微处理器电连接，所述电源为其他各部分供电；所述干簧管有两个，两个所述干簧管均沿水表基表表盘的径向设置，两个所述干簧管之间正交设置。该智能水表能够精确采集水表数据，并通过CC2530物联网通信模块完成与管理系统的数据交互，无需入户即可完成用水量信息采集，并且配备停水按键，对用户进行停水提醒，更具人性化。

本监控系统通过对起重机重量传感器、幅度传感器、高度传感器及角度传感器等输出数据进行分析处理，实现对塔机工作时起重量、起重力矩、小车幅度、吊钩高度以及回转角度的实时监控，能自动、可靠的保证塔机的工作始终处在该塔机起重性能曲线所限的范围内，一旦探测到可能超载或超力矩时将先预警，直至报警，尽可能的避免因操作者的疏忽或判断失误而造成的安全事故，极大的保证了塔机的安全使用，同时该系统能够实时记录塔机作业中的危险工况，为事故分析处理提供可靠的依据。本项目专利成果：(1)一种可折叠快

本项目通过对基于SD－NFC的物联网基础设施关键技术的研究，建立了相关软硬件模型及整体技术解决方案，形成了具有自主知识产权的安全支付中间件、跨平台NFC软件栈、SD－NFC智能卡等产品。项目目前处于产业化推广阶段，项目关键技术已获得专利授权5项/专利受理12项，软件著作权登记18项。项目突破了多终端适配、应用安全、平台能力开放、多工作模式支持等制约物联网发展的核心关键技术，研制的物联网基础设施提供了部署灵活、低成本、安全度高、业务可控的应用模式，使物联网应用开发企业无需担心应用的跨平台和安全性问题，

产品详细介绍RFID智能设备工具柜 一、产品简介RFID智能设备工具柜是北京泰格瑞德科技自主研发的RFID工具管理系统方案之一，该系统设备工具柜内部集成了RFID读写器、RFID 定制天线、安卓一体机/工控一体机、IC卡刷卡设备等智能设备，对柜内贴有RFID电子标签的设备、工具进行智能自动化管理。                RFID读写器                            RFID天线二、产品特点*安全化：设备工具柜内装有RFID刷卡控制器，非授权卡无法打开对应的设备工具柜门。*信息化：设备、工具实时监测，记录每项工具参数数据，实现生命周期可视化。*自动化：省去人工扫描、盘点、录入等繁琐工序，实现快速、批量管理。*高效化：自动化+信息化代替手工作业，计算机自动实现数据采集，大大节约了人力成本，提高了工作效率。*智能化：当设备、工具未及时归还时，系统将自动报警并生成报表发送给相关负责人；如果工具不慎丢失，可通过RFID手持终端人工找回。 13965501553三、工作流程员工扫描IC员工卡打开柜门→取出/归还工具（设备）→关门自动确认借出/归还，系统提示借出人员、工具明细、借出时间等信息。还有日检查，月检查等操作模式，可以实时掌握各级单位工具的数量、种类、状态；采集数据；做到工具的高效化、智能化管理。四、行业应用主要应用于航空、电力、消防、机械、铁路等行业，实现设备、工具自动快捷的借用、归还、定位、查找、维护等功能。四、数据效益1. 盘点效率提升10倍以上，原人工盘点工作所需5-10分钟，RFID工具车系统自动盘点只需3-5秒。2. 当设备、工具在使用过程中失落，人工找寻一个工具平均花费时间10-20分钟，RFID工具管理系统利用RFID手持终端进一步查找失落工具只需3-5分钟，管理效率提升五倍以上。

产品详细介绍VGA，HDMI信号源切换功能音频切换及音量调整功能高拍仪功能内置功放功能投影机控制码下载与投影机控制

物联网技术是在传统互联网技术基础上拓展及延伸的，由于其应用领域极其广泛，几乎涉及各行各业，因而为了满足行业对专业人才的需要，越来越多的高校申请了物联网工程专业，在教学计划中安排了物联网技术类课程，海天雄公司为了满足学校教学需要，结合实际产品开发经验，研发了海联·物联网技术综合实验系统。海联·物联网技术综合实验系统侧重于物联网感知层、网络传输层、应用层三层技术的理论和实践教学，该系统中的感知层由各类传感器、RFID射频模块组成，实现了不同物理特性的信息采集，网络层则由物联网关键技术之一的ZigBee短距离实现数据信息的通信任务，以及WiFi、蓝牙BT、3G等技术实现各种不同网络传输的功能；应用层是物联网三层技术的最上层，则由高级物联网网关构成，实现数据信息的处理以及上层应用的开发。 CES-IOT210 物联网系统倡导 “产品化学习” 理念，该系统的设计是结合成熟物联网产品方案，以实际的产品技术导入该实验系统，学生透过对点、块、全局系统的学习，全面掌握物联网前沿技术，从而达到学习知识点与产品知识点的完美结合。CES-IOT210 实验系统提供多达数十种课程实验，课程实验提供开放的软件及硬件资源，着重培养学生的实际动手能力，可实现教学、科研等物联网相关课题。系统关键技术点：局域网络通信技术、短距离通讯技术、ZigBee无线传感网络技术、RFID射频技术、嵌入式计算机(系统)技术、软件工程技术。适合高校院系包括：物联网工程、计算机科学及技术、软件工程、电子信息工程、电气工程及自动化。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。