本项目联合中德智能制造研究院，借力德国专家资源，组建了一支可快速响应企业传统产线智能化升级改造的物联网中控平台研发团队。团队致力于打造智能制造示范工厂，目前与南瑞集团、大全集团、泉峰集团等企业的生产系统升级优化项目正在实施中。

一、项目简介基于物联网技术的工业设备智能应用平台（以下简称平台）以物联网 M2M（Machine to Machine/Man）技术为核心，实现以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用和服务。平台对 M2M 的“智能化机器、M2M 硬件、通信网络、中间件和应用”五个关键部分进行架构，实现对工业设备如压缩机、鼓风机、发电机等的智能监控、节能管理和网络化管理服务。本项目在已有技术条件下，研究开发具有自主产权的工业物联网应用技术，构建面向制造企业的多主体按需使用的云服务平台，形成支持云服务平台的运行和使用的标准规范，推动工业企业服务模式的创新，促进生产型企业向服务型企业转型。二、关键技术优势或创新性关键技术:（1）M2M 硬件装置；（2）通信网络协议；（3）中间件架构技术；（4）物联网组网技术；（5）应用层构架技术；（6）应用层分布式框架技术；（7）物联网数据服务器系统技术；（8）多种网络融合技术。针对工业设备的物联网应用（1）各行业设备的远程通讯改造技术；（2）设备监控新技术方法；（3）针对设备的优化控制方法；（4）基于物联网技术的服务与管理新方法创新性（1）链路、业务和应用层功能模块化，

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。

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

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)

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

随着物联网技术与智能交通技术的发展，用于高速公路或城市内普通公路的道路护栏，作为“智慧城市”的一个重要组成部分，正受到越来越多的关注与重视。通过在护栏上安装低功耗的传感器芯片以及无线信号收发芯片，并配合相关服务器软件，护栏具备了一定的外部事件感知能力、处理能力、无线通信与组网能力，从而实现护栏的智能化。