智慧教室电子班牌

产品详细介绍耀隆智慧班牌管理系统是以出勤管理和班级信息展示为主体，为中小学教育行业量身设计的一款集射频卡技术、语音技术、多媒体技术、后台管理软件技术、智能门禁系统技术为一体的综合管理平台系统。通过耀隆智慧班牌设备和后台教务管理软件的统一管理，在耀隆智慧班牌上，将实现班牌展示、学生上课刷卡考勤、考勤状况汇总展示、课表展示、优秀标兵展示、校园通知展示、班级文化图片展示、调查问卷等多种功能。    耀隆智慧班牌管理系统有助于解决学生缺席选修课程这一问题，是学校校园安全工作的重要项目，是“走班制”实行后学校急需的教育教学工具；通过色彩鲜艳、友好的人机交互界面向学生传达校园文化、集体荣誉、个人风采，将丰富的、健康的、阳光的课余氛围层层递进，深入人心，对学校德育工作、减负工作均起到积极有效的作用。   系统拓扑图：2.系统特点1.多媒体展示：可展示班级信息、班主任信息、班级宣传文化、班级活动照片、优秀标兵、学校通知公告，并可根据班级情况，个性化展示。2.教务信息展示：可导入或对接学校的教务系统，展示班级当日课程表、当前课程信息、出勤结果信息。3.教务考勤功能：可根据课程信息进行学生及教师考勤，兼容选修课、走班制等教学方式。4.问卷调查功能：终端提供问卷调查交互功能，学校可发布调查问题，学生在耀隆智慧班牌上可直接进行投票，投票结果报表展示。5.大屏幕显示：           本次耀隆智慧班牌采用21.5寸彩色屏幕，分辨率1360*768。3.终端显示A区域：展示时间、天气、温度、网络情况，信息实时更新的。B区域：展示集体照片、个人板报等、调查问卷、趣味知识等，可轮换播放，播放规则易学易用。C区域：展示学校的通知通告（手动下发）或课程调整（自动下发）等信息。D区域：展示优秀班级、优秀标兵等。E区域：展示上课出勤数据，及当时课节的时间、教师信息。F区域：班级名称。G区域：展示班级班主任照片及相关信息。H区域：展示当日课程安排。三、系统优势1.综合性     耀隆智慧班牌系统综合了师生上课考勤管理和多媒体展播管理，比单一的电子班牌增加了师生上课考勤管理功能，比单一的考勤系统增加了多媒体展播管理功能，综合性更强。2.交互性耀隆智慧班牌不仅展示班级、校园图片，宣扬校园文化，增强学生的集体荣誉感，而且通过调查问卷、趣味知识展示、个人及班级荣誉等功能项，增加了学生对校园生活的参与感，精美的人机界面、良好的人机交互体验成为耀隆智慧班牌的一大优势。3.可扩展性     耀隆智慧班牌系统可直接形成标准一卡通平台，结合多媒体教室管理系统、宿舍进出管理系统、考试考场管理系统、会议签到管理系统、车辆门禁管理系统等多种应用系统，实现真正意义上的校园一卡通平台。4.先进性应用先进的身份识别技术：射频卡识别、手机卡识别；卡识别确保学生方便快捷完成识别任务；先进的多媒体展播技术：21.5寸大屏显示，文字、图片、音频的展播及自定义。5.统一性    实现档案资料的一卡通：包括学生、教师、管理人员的档案信息，行政班的组织结构等信息。这些信息可作为公用信息，提供给学校管理人员使用。更详细资料请致电：4008710060或025-83121080  

通过业务中台的建设，把业务轻量化，大量的公共能力不在业务系统里面进行建设，而通过接口调用预先搭建好的中台能力，并通过微服务的设计思想将各种业务逻辑彻底解耦成一个个独立的微服务，把可复用部分沉淀到中台，这样的建设模式将能够最好地满足系统快速迭代的诉求。 与此同时，复用的中台能力使得各业务系统的底层公共数据完全相同，解决数据不一致性问题，大大降低管理成本、提升数据价值。业务中台主要包含微服务运行平台、公共基础服务中心、快速开发工具与开放平台几部分。 集成校内各应用系统高频需求或不可或缺的系统基础功能，例如用户中心、认证中心、权限中心、消息中心、日程服务、地理服务等，将这些基础功能剥离沉淀至业务中台，可大大减少重复劳动，使得业务开发者聚焦于业务逻辑本身，极大降低校方对信息系统管理的复杂度。 基础能力广泛应用 将各业务系统的共性与个性分离，把其中共性的部分尽可能多的抽取出来，沉淀到业务中台，然后在各处进行复用，使得各个前端应用使用的都是相同的底层数据和服务方式，在建设伊始就解决数据实时、在线、同步的问题。 简单组合快速迭代 以业务中台沉淀的各类基础能力为基础，结合配套的流程重构工具，大量轻业务逻辑重流程的轻量级应用可以通过简单地组合和图形化操作快速完成，在提高对业务需求的响应效率的同时不影响现有环境的稳定性，满足高校日新月异的业务变革对于信息化支持的要求。 管理难度大幅下降 在前端应用大量通过中台提供的基础能力搭建的情况下，权限、消息、用户数据等占据大量精力的常规管理工作将变得高度集中统一，实现一个入口统一管理，在提高效率的同时降低错漏的风险。

网上服务大厅是智慧校园整体框架中最主要的用户服务窗口，将校内各类资讯、服务、系统入口、消息待办、高频应用等与师生日常科研教学密不可分的信息资源统一聚合，并按照师生身份和功能业务域做合理划分，让师生用户能够以良好的用户体验获得对校内各类信息资源的一站式访问。 智慧校园整体建设中直接面向最终用户的展现端，实现数据、用户、权限、应用、服务、流程、内容等各个方面的集成，用户通过浏览器（融合服务门户）、移动端（超级APP）实现多场景、多端多入口、随时随地享受各类服务和应用。 一网通办、一网统管 将传统意义上的信息门户、办事大厅和各系统提供的业务服务等诸多入口融合，成为真正意义上一网通办的入口，让用户能够一站式完成发起服务、接收消息、处理待办、查看资讯等各类高频操作，大幅提高师生使用的便捷程度。 以服务建设为重点 转变“重管理轻服务”的思想，以服务建设为重点，将原有的业务系统按照用户的需求、使用习惯等因素重新进行封装，为学生、教师、校领导等角色提供个性化的功能服务。 采用先进微服务结构 为简化服务流程、便于敏捷开发、减少开发成本，融合服务门户采用先进的微服务构架，若干可以独立完成功能的微服务组合成为能够满足单一场景使用需求的微应用并被容器化部署，提高学校信息建设的灵敏度和迭代速度。 自定义配置 平台提供多种报表配置工具、业务重构工具，通过可视化工具对业务流程与报表格式字段进行自定义配置。支持可动态执行的工作流及数据操作脚本，无需编译就能够通过动态脚本在工作流中直接处理表单数据。 快速获取数据 基于场景和业务流程，深度挖掘数据价值，满足业务人员对于数据需求的及时性，极大缩短数据搜寻和获取时间。 服务媒介多元化 支持多样化的身份识别，基于二维码和人脸等，结合智能终端设备完成智慧校园认证场景全覆盖，包括消费、考勤、签到、门禁等服务“一码/脸通行”。可通过PC、随身智能终端、人脸识别设备、自助终端等进行应用获取。

可视化智慧校园是基于校园物理环境，以真实校园整体为蓝本，利用网络技术，完成校园的可视化孪生校园的搭建，实现校园多维度、跨平台的虚拟展示和呈现，是物理校园与虚拟校园的结合提供链接纽带，是智慧校园的重要基础组成部分。 智慧校园多维的孪生数字校园的建设，构建完整的虚拟孪生校园底座，提供面向校园各场景的孪生底座支撑。并在此基础上提供孪生微应用服务的可视化和孪生微管理场景应用的打造，支持服务与应用的扩展。通过全域数据感知，提供基于全域指挥中心态势感知，逐步推进高校孪生数据大脑建设完善。

水是人类赖以生存的自然资源，水质监测仪主要用于水的电导率、温度、PH值以及溶解氧等多种参数的监测，目前通用的方法是现场采样、实验室分析，不仅加大了成本，也保证不了监测的实时性和可靠性。本项目涉及一种采用可伸缩式SDI-12接口总线、ARM微处理器、GPRS无线模块以及嵌入式Linux操作系统等开发的便携式水质监测仪，属环境监测领域。本项目利用SDI-12传感器对水的多个参数进行监测，并将数字信号传送给ARM处理芯片，ARM芯片数据进行初步处理，将结果显示出来。此外，将一段时间内的数据打包通过GPRS传输到终端处理器上，终端处理器将对大量数据进行分析处理，应用本体论对该区域的污水处理进行分析。同时该系统还具有报警功能，当污水的某一指标值超出报警值时，直接产生报警，并借助GPRS模块讲发送报警信息到监测者的手机或Email上，方便监测者处理一些污水突发事件。该项目的关键技术有：基于SDI-12通信协议的传感器与主芯片之间的通讯、基于Linux的嵌入式污水监测系统的开发以及嵌入式系统与GPRS模块的通信、建立数据分析处理的本体模型。该手持式仪器的硬件结构简洁、系统抗干扰能力强，同时受到操作系统的支持，在多任务并行处理和进程实时处理等方面也具有一定的优势。具有一定的理论价值和实际应用价值。

"浮式海洋油气结构是海洋油气生产、储存、运输的关键结构。为了满足我国当前海洋油气工程建设的迫切需求，天津大学余建星教授课题组承担了国家科技重大专项、国家自然科学基金和中国海洋石油总公司科技项目等8个科研项目，开展了浮式海洋油气结构时变可靠性优化及智能监测预警研究，主要内容包括： 1.首次提出了深海浮式结构时变可靠性（腐蚀、疲劳）分析方法，揭示了深海工程结构腐蚀损伤机理，建立了复杂模式下深海浮式结构及系泊系统可靠性分析模型，计算关键节点的可靠指标，预测其剩余安全寿命，提出了基于可靠指标的深海浮式结构动态维修方法，为浮式结构系统安全保障和控制提供指导。 2.提出了基于可靠性理论的新型浮式结构及锚泊系统，通过优化锚链长度配比，将锚链缩短255m（约原有36%），并计算其在南海复杂荷载（包括海浪拍击、船体撞击、爆炸和南海畸形波等）下的动力响应，发现新型结构不仅减少了建造成本，还有效降低可变载荷的影响，提高了结构强度。 3.实现了海况、结构运动和系泊受力在线实时监测，建立集成智能监测预警数据库，提出了系泊系统运动受力的快速预报算法，预报结果准确度达到95%以上（行业平均水平90%）”

“PCA-Lab智能体温监测系统“由南京理工大学计算机学院/人工智能学院杨健院长团队，利用团队在模式识别与计算机视觉方面的长期积累和实验室的现有设备研制而成。与市场上的多数测温仪相比，该系统的突出优点在于其准确的人脸检测能力。该系统首先能从红外图像中，准确找到人脸的位置。然后测量并语音报出人脸面部的温度。这样最大的好处是，只关注人脸的温度，大幅度降低红外相机视野内其他高温物体导致的误警率。比如，点燃的香烟、汽车的排气筒、照明灯等，不会导致测温系统报警。“PCA-Lab智能体温监测系统”使用的人脸检测算法是实验室自主研发的，该成果曾发表在计算机视觉和模式识别领域的国际顶级会议CVPR 2019上，该算法在多个国际人脸库上取得了当时国际上最好的检测性能。该算法能同时在单张图片上同时检测出多张人脸，并且对遮挡、光照变化等表现非常鲁棒。在智能体温检测系统的实际测试中，对行人戴口罩、眼镜等情况下，依然能准确找到人脸的位置。而且算法检测速度快，整幅图像的人脸检测耗时仅0.2-0.3秒。 项目组将加紧推进可见光与红外相结合的“PCA-Lab智能体温监测系统”升级版的研制，期待着升级后的系统能够对车内的人脸检测与人体测温更加鲁棒可行。点击查看原文

本技术成果利用图像帧匹配技术及时序回归技术，设 计并实现了一套有效的在线视频广告自动监测系统