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无线传感器网络是由许多功能相同或不同的无线传感器节点组成，每一个传感器节点由数据采集模块、数据处理和控制模块、通信模块和供电模块等组成，传感器节点之间通过自组织的方式构成网络，以无线的方式进行数据传输。 基于无线传感器网络的监测系统即是利用传感器测量所在环境的温度、振动、压力等信号，并将测量的信号进行处理后通过无线传感网络发送到监控主机，监控主机以可视化方式动态显示监测数据，并可进行数据处理、分析、存储和打印。 监测系统平台集数据采集、数据无线传输、数据处理、异常数据预报警及辅助决策于一体，采用无线通信的方式实现对环境和设备的实时监测，达到了对环境和设备事故的早发现、早预报、早防治的效果。

1.成果原理：通过图像增强算法优化恶劣天气下导盲犬视野，结合Transformer模型实现环境多模态语音描述，并通过手机平台实现远程监控与交互。 2.创新点：恶劣天气适应性（突破传统导盲设备在雾霾、雨雪等极端场景的视觉限制）；多模态交互(支持语音合成、家人音色定制及实时场景描述，兼顾安全性与情感需求)；轻量化设计(项圈重量适配犬只行动，避免传统穿戴设备的负担)。 3.应用场景：视障人士日常出行、导盲犬训练基地、公共复杂环境。 4.应用案例：与吉林外国语大学、科大讯飞联合开展技术验证，完成实验室原型测试。 5.成果获奖： 2023年“互联网+”大学生创新创业大赛吉林省铜奖 2024年“挑战杯”吉林省大学生创业计划竞赛银奖 6.成果评价：丰富了国内导盲生物辅助设备研究内容，获吉林省大学生创新创业大赛重点支持，技术专利布局中，市场潜力预估超800万视障人群需求，助力东北地区智能装备产业升级与民生福祉提升。

随着信息技术的发展，平板电脑已经得到了普及，但是平板电脑的性能尤其是触摸屏幕的性能仍待改 进。新装置：具有自主知识产权的光点追踪智能板

推进节能减排，发展低碳经济和包括半导体照明在内的绿色节能产业，不断扩大绿色消费已成为实现我国经济可持续健康发展的重要内容。半导体照明的发展，在进一步降低成本和提升光品质的基础上，将会朝着更高的可靠性以及智能化等方向发展，从而提升产品的附加值。可靠性方面，最重要的是控制LED的结温。当芯片设计不良、或者封装的散热设计不良、或者灯具的散热设计不良、或者灯具的使用环境温度过高时，都可能导致LED的结温升高，从而影响LED的性能和寿命。智能照明方面，目前面

智能防火报警系统整合了GSM短信技术、高速数据传输的蜂窝移动通讯技术、载波技术、微功率无线技术、TCP/IP网络通信技术、嵌入式技术、图像采集技术、火焰识别技术、专家控制技术等先进技术。采用自主研发的红紫复合火焰传感器对火焰发出的紫外线和红外线进行检测，采集火焰的特征参数信号，可防止太阳光、灯光、闪光等外界干扰信号，实现对火焰信号的准确识别，并发出报警信号。同时配合烟雾传感器和高清摄像头对现场进行烟雾和画面的采集，大大增强了火灾初期报警的准确性。采用高速数据传输的蜂窝移动通讯技术，速率一般在500kbps以上，系统可将报警信号和画面快速的传送至远程的中央控制室。采用“智能天线”技术，基于天线的动态波束成型，改变来自AP的射频能量的形态与方向，确保方舱内部的无线通信，可很好的防止其它无线信号的干扰。智能防火报警系统采用专家系统进行控制，专家系统由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成，能很好的实现对防火报警系统的智能控制，使系统更加可靠、智能。

智能草地养护系统是服务机器人领域技术实现大规模市场化应用的智能化产品之一，主要使用在公园，家庭草坪等场所。智能草地养护系统主要分为：智能割草机，草地浇灌系统和充电定位系统。智能割草机主要具有以下功能：自动割草、清理草屑、自动避雨、自动行走功能，自动躲避障碍物，电子虚拟篱笆、自动返回充电，手机遥控等；草地浇灌系统可以根据草地干湿程度和用户的设定进行，定时自动的浇灌；充电定位系统具有是为整个系统提供电源和智能割草机的实时定位。项目团队和国内企业合作，将图像处理，UWB定位和GPS定位与智能养护系统结合，共同研发了多款智能割草系统。目前，项目产品技术成熟，且多已量产。

Ø 本项目是基于MultiFLEX2-AVR单片机，通过若干传感器检测场地，并自主控制机械臂完成自主寻找并抓取收集网球的功能的智能系统。获得2011全国机器人大赛二等奖。

项目概况 智能语音报警系统是采用计算机多媒体技术、网络技术、故障诊断技术和软件技术开发的软件产品。系统的硬件平台可采用独立的系统，也可直接使用计算机控制系统的监控站（需要在监控站上加装声卡、音箱）。 本项目处于国内先进水平，拥有自主知识产权。主要特点 SoundAlarm系统使用多线程技术，保证了报警信息的采集不受其它任务的干扰和影响。而在SoundAlarm的数采线程中使用了DCS数据服务接口，保证与DCS的各操作员站同步获得报警点的信息。 系统的语音管理线程采用实时任务管理算法，保证报警语音不会出现漏报和误报。同时系统的语音管理线程将报警点分为多个等级，实现了语音分级管理，使系统具有分等级报警的特性。 系统的语音播放线程使用Windows多媒体底层驱动函数集开发，保证语音播报占用资源少、运行稳定，且使用了防冲突的声音输出技术，保证语音播报过程如被其它进程打断能自动恢复。 SoundAlarm系统在正常运行时除操作员控制接口外所有任务为后台运行，因而系统的运行占用资源非常少。经测试，SoundAlarm软件在正常运转时如果没有报警，其CPU占用率平均低于0.5%，瞬态CPU占用率不超过1%；有报警时其CPU占用率平均低于1%，瞬态CPU占用率不超过5%。此外，SoundAlarm系统的代码在内存管理上进行了优化，系统启动时根据报警点数的配置情况向Windows申请2~2.5M的内存，进行独立的内存管理，不会造成系统内存过度占用和频繁内存分配造成的资源浪费。技术指标  SoundAlarm系统在设计时充分考虑了系统调试方便、快捷的要求。其调试方式有：报警点信息一览、系统测试、单点测试。测试由主窗口（调试和监视窗口）的对应按钮操作进入。由于系统主窗口在操作员级别无法看到，所以调试时需要专业工程师以工程师或管理员资格登陆后进行。市场前景 SoundAlarm系统可作为DCS的功能扩展应用软件，能与DCS实现无缝集成。它与DCS的集成可有2种情况：基于数据链接的集成、基于数据链接和操作的集成。基于数据链接的集成情况下，SoundAlarm需自己实现语音报警的确认、禁音操作窗口。该窗口在系统组态时进行配置。而在基于数据链接和操作的集成时则由DCS提供相应的操作按钮，此时在系统组态时可去除SoundAlarm系统自己的控制窗口。 SoundAlarm目前已多个DCS实现了无缝集成，并获得了成功应用。