物联网感知大数据可信存储与分析处理平台（IOT-SeaCloudDM）：针对智慧城市、物联网、车   联网中各种采样数据（包括各类传感器、RFID、条形码阅读器采样的时空相关数据）的数据管理需求，  提供一个通用的感知大数据处理平台，对各类相关的感知采样数据进行统一管理，并达到如下目标：（1） 提供 PB~EB 级的感知采样数据存储、管理与查询处理。（2） 提供时态 - 空间数据、采样数值数据的统计分析与数据挖掘。（3）在此基础上，为各类智慧城市、物联网应用提供基础软件支撑。

本发明提供了一种室内光照温度控制的物联网系统，包括用于采集室内温度的温度传感器，通过光照下阻值迅速减少的光敏电阻制成的用于采集室内光线的光敏传感器，用于将输出的电压值在进行模数转换的A/D转换模块，单片机，电机，串口，wifi模块以及PC上位机；温度传感器将温度数字信号传给单片机，光敏传感器将光线产生的阻值变化由A/D转换模块进行模数转换后传给单片机，单片机根据所接收信号转换为引脚相应的高低电平经串口由Wi Fi模块发送给PC上位机进行显示和存储，PC上位机根据实时测量得到光照和温度数据运用离散粒子群算法进行控制优化，并返回控制指令实时控制电机工作。本发明搜索速度快、效率高、算法简单。

自动化与物联网通讯人才。

产品详细介绍超高频远距离一体机 远距离一体化读写器：FR6011A 本产品具有多协议兼容、一体化设计、读取速率快、多标签识读、防水型外观设计等优点，可广泛的应用于各种RFID系统中，典型的应用场合有： 物流和仓储管理：物品流动与仓储管理以及邮件、包裹、运输行李等的流动管理； 智能停车场管理：停车场的管理与收费自动化； 生产线管理：生产工序定点的识别； 产品防伪检测：利用标签内存储器写保护功能，对产品真伪进行鉴别； 其它领域：在俱乐部管理、图书馆、学生学籍、消费管理、考勤管理、就餐管理、泳池管理等系统都得到了广泛的使用。 性能指标 支持的协议 ISO18000-6B，ISO18000-6C（EPC GEN2） 工作方式 广谱跳频（FHSS） 读卡速度 由软件设置，单卡平均读取时每64bits小于10ms 射频功率 0~30dBm，软件可调 读卡方式 定时自动读卡和外触发控制读卡，由软件设置 工作温度 －20℃~＋80℃ 输入接口 触发输入一组 读卡距离 大于12 m 天　　线 内置线极化天线，增益12dBi 读卡提示 蜂鸣器 供电电源 220V交流转＋9V直流电源(配电源适配器) 功　　耗 最大功率不大于4W 外形尺寸 440mm×440mm×50mm 重　　量 2 Kg 工作频率 国标（920~925MHz）、美标(902~928MHz)或定制其它频段 输出接口 Wiegand，RS485，RS232，支持Wiegand26、Wiegand34、Syris485等格式可由配套软件设置；RJ45(网口)

主要技术内容： （1）提出了基于神经网络的多电平 SVPWM 控制技术，研发了基于 FPGA 技术 的多电平 SVPWM 控制器，实现了塑料片材挤出装备驱动电源的高效性。采用神经 网络技术，实现参考电压矢量所在区域判断及矢量作用时间计算，降低了计算量； 将多电平 SVPWM 控制器集成到一片 FPGA 芯片上，为挤出装备用交流电机驱动控 制提供高性能的专用 SVPWM 控制器，可以直接与通用变频器对接。 （2）提出了分离型螺杆结合 CRD 分散混合器的高速螺杆技术，提升了挤出 效率及效果；研发了塑料片材挤出螺杆高频电磁感应加热装置，有效降低了挤出 机运行能耗。将常规三段式螺杆设计成五段式，改变了传统螺杆直径对挤出产量 的限制。在螺杆机筒外壁上缠绕电流线圈，线圈外再包覆隔热层，线圈两端连接 控制线圈电流的高频电源模块；在常规加热瓦加热的基础上，通过电磁感应原理 使螺杆产生热量，使得螺杆及螺杆机筒同时加热，缩短了机筒内聚合物塑化时间、 降低了能耗。（3）提出了面向塑料片材挤出成套装备运行过程的全息生产车间制造物联 感知技术，开发了成套装备运行的全息感知系统。构建了 RFID-WSN 数据采集集 成网络，提出了 LZM - WKPSO 优化算法，在保证覆盖率的前提下使干扰最小；借 鉴昆虫协作机理，提出了基于昆虫协作机理的源节点选择概率算法，最大化降低 了网络能量消耗。（4）提出了塑料片材挤出成套装备多目标柔性资源优化调度模 型，研发了塑料片材挤出装备精益管控软件平台，实现了成套装备的高效能运行。 建立了多目标柔性资源优化调度模型，采用重力粒子群混合优化算法进行求解。 按照 SOA 思想，设计了集成平台；开发了塑料挤出成套装备运行功能模块，并与 底层全息车间无缝集成，形成塑料挤出成套装备精益管控平台。 行业意义： 本项目针对高效能塑料片材挤出装备的关键技术取得了创新性成果，解决了 我国塑料片材挤出装备业目前普遍存在的高能耗、高污染、低附加值、低劳动效 率等问题，提升了塑料片材挤出装备的自动化与信息化水平，促进了塑料片材挤 出装备的自动化、信息化深度融合；完成了塑料挤出装备产业技术上的跨越式发 展，极大地推动了塑料挤出装备产业结构的优化升级，实现了产业结构由高消耗 向高效率的转变。 获奖情况：2015 年获中国商联联合会科学技术进步奖特等奖。 成果的技术指标、创新性与先进性: 目前市场上还没有完全一样的同类产品出现，国外主要有德马克、克虏伯、 巴顿菲尔,日本的住友重工等公司在致力于开发塑胶挤出装备产品，但是他们开 发的还是将单一系统的简单组合，无法从单机与成套装备精益化管控两方面集合 提高系统的能效。由于本项目是从单机关键设备能效优化设计和成套装备精益化 管控能效优化设计两个方面入手，开发料挤出成套装备，产品具有能耗低、效率 高等特点。综上所述，本项目产品目前拥有先入的一定优势，竞争对手在技术方 面无法与本项目产品直接竞争。 本项目产品具有如下技术和性能优势： （1）螺杆的速度从同行的 100 转/分钟提高到 200 转/分钟，挤出量从类技 术的 200kg/h 提升 400kg/h；挤出效率的提升导致能耗降低 10%左右；同类技术 目前直径 105mm 的螺杆需要配置 115KW 左右的电机，而本项目技术只需要配置 90KW 左右的电机，降低了能耗。 （2）螺杆高频感应加热装置使得加热系统能耗降低 15%左右；（4）克服了同类技术在高速混合挤出时混合效果差导致温度不均衡、色差 大等问题，提高了制品的品质； （5）生产工艺数据自动数采率 95%以上； （6）生产效率提高 30%左右；优等品率提高 20%；产能提高 1.5 倍； （7）填补国内针对塑料挤出装备生产过程的精益化生产软件的空白； （8）本项目实现生产流程的闭环优化，现有的 ERP、MES 系统则为开环控制； （9）本项目的软件平台有效提升了塑料挤出成套装备的附加值。 技术的成熟度: 相关技术已经形成产品，在广东达诚机械有限公司及其下游企业进行了产业 化。 项目成果转化造价：130 万元； 投资预算：硬件成本（不包含塑料片材挤出机本体部分）85 万元；软件开发 45 万元。 成果应用范围：塑料包装行业、包装机械行业。 应用案例及单位：成果在广东达诚机械有限公司等行业龙头企业进行了产业 化，并在广东、江浙等地区的 10 多家塑料企业进行了推广应用。 经济和社会效益： 项目成果能够有效降低能耗 25%，提高生产效率 30%左右，使得企业投资效 益大幅度提升。近 3 年来，据不完全统计，累计新增产值约 67206 万元，新增利 润 5040 万元，新增税收 2872 万元。项目成果解决了我国塑料片材挤出装备业目 前普遍存在的高能耗、高污染、低附加值、低劳动效率等问题，提升了塑料片材 挤出装备的自动化与信息化水平，促进了塑料片材挤出装备的自动化、信息化深 度融合；完成了塑料挤出装备产业技术上的跨越式发展，极大地推动了塑料挤出 装备产业结构的优化升级，实现了产业结构由高消耗向高效率的转变。 

基于身份证开锁的物联网电子锁系统，主要由物联网电子锁、云服务器、后台管理软件、客户端软件组成。整个系统是基于无线以太网通信技术，可实现远程无线对电子锁的监控管理，通过RFID射频识别技术识别身份证信息。该系统解决了可用二代身份证刷卡开锁的问题，实现开锁过程实名制，以及利用无线以太网络传输开锁密码、开锁身份证号、门锁状态等信息的问题。

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。

成果描述：本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接；所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器；所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。市场前景分析：本实用新型公开了一种基于物联网的微功耗分析仪,对无线传感器网络中传感节点进行功耗分析,包括电压获取电路、电流获取电路、采集控制模块、模拟积分器和采用独立电源供电的微处理器,电压获取电路、电流获取电路通过采集控制模块与微处理器连接；所述采集控制模块包括同步信号发生器、门控时钟电路和依次连接的模数转换器、放大器、滤波器,电压获取电路采集的电压信号、电流获取电路采集的电流信号分别依次通过模数转换器转换成对应的数据信号,由放大器进行信号放大,经滤波器滤波后输入微处理器；所述放大器采用多级放大电路或对数放大电路中任一种。本实用新型较为准确的检测被测传感节点的功耗。与同类成果相比的优势分析：国内领先