一、产品简介： 本系统由传感节点、控制节点、中继节点、网关、基站、现场监控终端、本地监控终端及远程监控终端（包括远程监控中心、客户监控终端、便携式移动监控终端）等组成，采用以无线传感器网络（Wireless Sensor Networks—WSN）为核心的物联网对诸如鸡、猪、奶牛等畜禽设施养殖环境进行监控。 本系统根据畜禽设施养殖需求，采集畜禽室内环境温度、湿度、照度、有害气体浓度或/和二氧化碳气体浓度、硫化氢气体浓度、氨气气体浓度等参数，以及畜禽室外环境温度、湿度、照度、风速、风向等参数，以多跳路由方式无线自组网、路由传输到无线传感器网络基站；无线传感器网络基站处理及存储网络数据，并根据畜禽室内环境信息控制排风扇、水帘、喷淋设备、照明灯和加料设备等执行设备，调控畜禽室内环境；无线传感器网络基站又与本地监控终端和远程监控终端进行通信交互，各监控终端向用户实时提供监测数据以及执行装置的工作状况，用户还能通过监控终端远程控制监控现场执行设备的工作。 本系统还能扩展采集、传输图像、视频和语音信息。系统能进行室内参数超限和室外自然灾害（极端气候）应急报警，并且系统各监控终端具有智能决策功能，人机操作界面采用层次结构，数据及状态显示多样。本系统能实现设施畜禽业技术、生态修复技术、健康养殖技术的有机融合，对畜禽室内环境进行综合监控与修复，改善畜禽养殖环境，使畜禽在适宜的环境下生长，增强畜禽的抗病能力，减少和避免大规模病害的发生，并且能实现畜禽产品溯源与质量安全控制， 有效提高畜禽产品的产量和质量。系统实时性强、稳定性好、可靠性高、成本低、安装维护使用方便。 本系统产品获授权国家发明专利 4 项、实用新型专利 3 项、软件著作权登记1 项和外观设计 1 项，并获江苏省农业装备产品推广资质证书。本产品经部省级组织专家鉴定，其成果达到国际先进水平。产品系统架构及部分产品实物如图1～图 7 所示。 图 1 畜禽设施养殖物联网系统架构 图 2 无线温室采集器     图 3 单通道无线控制器 图 4 8 通道无线控制器 图 5 WSN 基站 图 6 8 通道采集控制及现场监控终端 图 7  物联网远程监控终端 二、主要功能和性能指标 主要功能指标： （1）能实现畜禽室内环境温度、湿度、照度、有害气体浓度或/和二氧化碳气体浓度或/和硫化氢气体浓度、氨气浓度以及畜禽室外环境温度、湿度、照度、风速、风向等参数数据的采集、处理、传输、存储、显示及远程无线网络化监控、决策和管理。 （2）能根据多媒体信息、各种标量信息及内建的专家数据库，协助用户明确问题，构建和修改完善模型，列举可能的方案，然后在多方案、多目标、多准则的情况下加以自动比较、分析、综合处理和优化，以完成所需的决策和估计任务，即选定和实施最佳方案。 （3）无线传感器网络的无线信号绕射性强、分布性强、实时性强、自组织性强、扩展性强、鲁棒性强、带宽效率高。 （4）能根据不同畜禽、各种季节对畜禽室内环境指标的要求，通过监控终端自行设定温度、湿度、照度和有害气体浓度或/和二氧化碳气体浓度或/和硫化氢气体浓度、氨气浓度等环境参数的采集时间和监控范围，并且能通过监控终端远程控制监控现场执行装置的工作以及进行相应的状态显示。 （5）能够根据畜禽设施养殖室内环境要求自适应控制畜禽室内相关设备如：排风扇、水帘、喷淋装置、照明灯和加料装置的开启和关闭，使畜禽一直保持在相对适宜的温度、湿度、照度和有害气体浓度或/和二氧化碳气体浓度或/和硫化氢气体浓度、氨气浓度等参数环境中。 （6）除能检测和/或控制畜禽室内环境温度、湿度、照度、有害气体浓度或/和二氧化碳气体浓度或/和硫化氢气体浓度、氨气浓度等畜禽室内环境参数以及设施畜禽室外环境温度、湿度、照度、风速、风向等参数外，还能扩展采集、传输图像、视频和语音信息以及扩展畜禽产品溯源与质量安全控制，并能进行温室内参数超限和温室外自然灾害（极端气候）应急报警。 （7）能对实时测量的所有参数数据及其融合数据进行实时处理、实时绘制曲线及表格，并能实现虚拟现实的实时显示； （8）能进行历史采集数据查询、表格及曲线绘制、报表统计、打印。 （9）能实现设施畜禽业技术、生态修复技术、健康养殖技术的有机融合， 对畜禽室内环境进行综合修复，增强畜禽的抗病能力，减少和避免大规模病害的发生，从而有效提高畜禽产品的产量和质量。 主要性能指标： （1）环境温度、湿度和照度的测量量程、精度、灵敏度（或分辨率）为： 温度测量指标： 量程：-20℃～70℃；精度：示值误差不超过±0.5℃(温度范围 0℃～55℃)， 示值误差不超过±1.0℃(其余温度范围)；灵敏度：0.5mV/℃。 湿度测量指标： 量程：0％RH～95％RH；精度：示值误差不超过±4%RH(湿度范围 20％RH～ 80％RH)，示值误差不超过±5%RH(其余湿度范围)；分辨率：0.5％RH。照度测量指标： 量程：0 lx～40000 lx；精度：示值误差不超过±5% rdg。有害气体浓度测量指标： 量程：0 ppm～100ppm (典型探测范围：0～30 ppm)；精度：示值误差不超过±0.5 ppm；灵敏度：0.15～0.5。 （2）智能决策选择熟练度≥ 95%。 （3）智能决策学习熟练度≥ 95%。 （4）智能决策制定精确度≥ 98%，其中关键智能决策制定精确度 100%。 （5）WSN无线通信频段：433MHz ISM/SRD。 （6）模拟信号输入/输出接口：4mA～20mA、0～10mA 、0～5V、0～5V。 （7）数字信号输入/输出接口：I/O、UART、RS-485、RS-232、开关量、频率量。 （8）网卡接口：RJ45。 （9）WSN节点工作温度：-20℃～70℃（其中 WSN 中继节点和 WSN 网关工作温度：-40℃～85℃）。 （10）WSN基站工作温度：-40℃～85℃。 （11）WSN节点和基站系统工作湿度：≤95%RH。 （12）WSN供电电压：AC 150V～265V、50Hz。 （13）WSN各节点、网关防护等级：IP65 或 IP55。

物联网体系 智能连接家、校、人，实现物联校园数据的实时采集提高教学、教务、校务、办公的高效管理，离不开智能物联设备的支持

以多域物联网安全保障为目标，围绕海量差异化设备安全保障、虚实孪生映射与数据受控管理及跨域微服务图谱建立与动态安全组合三个方面展开研究，取得了“接入 - 传输 - 汇聚”跨域安全体系结构、信息物理空间融合云端数字孪生架构、多域物联网微服务可信提供体系结构等三项技术发明，形成了多域物联网安全服务体系。 （1）“接入 - 传输 - 汇聚”跨域安全体系结构 采用“跨域协同认证、内生特征融合”的技术思路，提出了“接入 - 传输 - 汇聚”跨域安全体系结构，发明了基于深度学习的物理层设备认证与跨层协同认证方法，设计了海量差异化设备的跨域综合接入认证协议，屏蔽了物联网设备差异性，实现十亿量级差异化设备的高效跨域身份可信管理；实现了海量差异化跨域设备的安全管控，构建了大规模物联网设备的信任管理体系。 （2）信息物理空间融合的云端数字孪生架构 采用“虚实空间映射、数据受控共享”的技术思路，提出了信息物理空间融合的云端数字孪生构建架构，发明了信息物理空间实时精确映射方法、跨域数据受控共享与延伸控制方法，实现了大规模海量物联网系统的有序管控，建立了多域物联网安全生态系统。 （3）多域物联网微服务可信提供体系结构 采用“关联关系跨域、编排组合动态”的技术思路，提出了多域物联网微服务可信提供体系结构，发明了海量微服务关系图谱建立方法、微服务跨域动态编排与安全组合方法，设计了复杂物联网应用开发环境，实现多域物联网应用的敏捷开发与自动生成。解决服务自动柔性编排与按需动态加载的问题，实现应用快速开发与自动生成、海量微服务关联关系的预处理，与满足 Top-K 的自动化服务组合方法相比，平均处理时间降低11.5%，准确率达到 99%。 图 1 项目总体设计框架图 图 2 “接入 - 传输 - 汇聚”跨域安全体系结构

项目属现代农业技术领域，围绕农田信息快速感知、稳定传输和精准管控三大瓶颈难题，在植物养分/生理/病害信息快速感知，土壤水/盐/养分特性多维快速测试，农田复杂环境下信息无线稳定传输，基于作物生长需求的物联网环境调控和肥水药精准管理等核心技术取得了重大突破，自主研制了系列产品和系统，总体达到了国际同类研究先进水平，部分达国际领先水平。相关成果已经在全国20 多个省市的农田、果园与设施农业等推广应用，取得了重大经济和社会效益，对推动我国数字农业和农业物联网技术的发展具有重要意义。

本实用新型提供了一种基于物联网的安防报警监控系统，其中所述烟雾传感器感测到烟雾后发送报警信号至所述中央控制器，所述中央控制器控制烟雾传感器对应的图像传感器打开，所述图像传感器将获取的图像信号通过所述ZigBee通信单元发送至所述中央控制器，同时通过所述4G通信单元将图像信号发送至智能手机，所述中央控制器通过显示屏显示所述图像信号并发送报警信号至所述报警单元执行报警；所述智能手机、中央控制器分别通过4G网络、ZigBee通信单元打开所述消防灯。本实用新型通过通过ZigBee通信单元实现系统的现场监控，

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

农业物联网整体方案 利用各种传感器、摄像头，通过物联网方式，把农业数据汇集到农业物联网平台，为第三方专业应用提供开放、统一的数据管理和分析平台。 通过数据中心大屏、手机App展示农场、草原、沙漠绿化实景，直观感受实际效果,提供大数据分析，为领导或投资人提供决策参考。 通过手机App获取所购买产品的生产过程参数、视频信息,让消费者买的放心。 获取农业、养殖业生产过程中的空气、土壤、水质各类环境参数，让农户在专家系统指导下合理种植、养殖制定正确的自动化控制计划。 让农业厂商及技术人员获取农业生产的第一手数据、评估化肥使用效果，为农业生产提供实时、远程的技术支持。 农田数据采集及分析 通过传感器实时采集农田空气温湿度、二氧化碳含量、光照强度、土壤温湿度，通过自动控制启动浇水灌溉系统；通过视频分析，采集和分析虫害发生情况，为防虫防灾提供预警。 农产品智慧配送 农产品出厂流程标准化，消费者可以通过包装上的二维码了解产品生产日期、产地，全程可追溯；甚至可以访问生产过程参数和视频，让消费者放心。 通过电商平台建立农场和消费者的直接交易，通过智能物流配送柜，及时、低成本的送货上门。 智能配送柜提供到货提醒、空间管理、密码取货等功能，最大程度方便消费者。

本技术整合了土地复垦学、土壤学、生物学、地质学、化学和信息技术科学等相关学科，采用物理模拟实验与数学模型相结合、理论分析与实际观测相结合的研究方法，通过模型建立、GIS 完全结合和系统开发，实现不同重构措施下的不同年限的复垦农田作物动态预报，揭示重构措施-复垦年限-复垦质量（作物产量）的动态响应机制，为矿山土地资源可持续利用提供技术支撑。（1）建立复垦土壤水氮运移和作物生长联合模型。联合模型包括作物生长发育、土壤水分运移、土壤氮素运移三个子模块；（2）在 GIS 的基础上进行二次开发，确定数据库管理的结构、数据调运和追加的程序，编写用计算机程序。开发能与 GIS 完全结合的水氮运移和作物生长模拟联合模型组件及其配套的数据库，构建基于 GIS 和模型的复垦农田土壤作物产量预测系统；（3）采用智能化土壤作物系统模型和 GIS 结合的耦合模型，实现不同重构措施下的不同年限的复垦农田作物动态预报，揭示重构措施-复垦年限-复垦质量（作物产量）的动态响应机制。