成果描述：本实用新型公开了一种基于互联网的家庭智能控制终端,其特征在于：包括接收和发送通信信息的网络模块；与所述网络模块通信的信令模块；采集多媒体信息并解码输出的多媒体模块；接收所述多媒体模块的信息,并与智能家电通信的家电控制模块；用于扩展应用的扩展接口模块；与各模块连接,与各模块信息交互的中央处理器CPU,所述CPU还连接有防拆卸的报警模块。家庭智能终端采用基于互联网的网络模块,可以满足实时视频和语音等大容量数据文件的传输,在实时视频通信和语音通信中传输速率大,延迟小。家庭智能终端中增加了防暴力拆卸报警模块,增加了安全性。市场前景分析：本实用新型公开了一种基于互联网的家庭智能控制终端,其特征在于：包括接收和发送通信信息的网络模块；与所述网络模块通信的信令模块；采集多媒体信息并解码输出的多媒体模块；接收所述多媒体模块的信息,并与智能家电通信的家电控制模块；用于扩展应用的扩展接口模块；与各模块连接,与各模块信息交互的中央处理器CPU,所述CPU还连接有防拆卸的报警模块。家庭智能终端采用基于互联网的网络模块,可以满足实时视频和语音等大容量数据文件的传输,在实时视频通信和语音通信中传输速率大,延迟小。家庭智能终端中增加了防暴力拆卸报警模块,增加了安全性。与同类成果相比的优势分析：国内领先

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。

项目通过研制和深化集成各类农业智能传感器、无线传感网节点、应用系统平台，构建一体化的农业物联网服务平台。项目部分成果已在北京、天津、辽宁、山东、江苏、安徽、湖北、浙江、福建、广东、广西、海南等地进行推广应用示范。 项目来源：中国教育部物联网发展专项资金项目技术推广意向：可具体推广应用于大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖等多种农业生产领域。 现状特点：已将多项科研成果产品化，包括12种农业传感器、10种采集器、8种无线网关、6种控制器、4类应用平台。并在江苏、山东、天津、新疆、河北、上海、北京、湖北、江西、浙江、海南等省市建立了水产养殖、农田灌溉、设施温室、畜禽养殖和土壤墒情监测等应用示范基地。 技术创新：将各种农业生产环境智能检测技术及装备、设施化农业生产智能控制技术及装备、以及农业环境信息无线传输网络、种植养殖信息智能处理模型及方法、农业生态净化技术整合为一个有机整体。通过对环境参数的准确检测，数据的可靠传输，信息的智能处理以及控制机构的智能控制，实现了农业环境信息智能在线监测控制、种植养殖管理科学决策的数字化、网络化、智能化，有效提高了我国农业信息化水平，为我国农业生产的精细化管控提供了切实可行的技术手段。 成果所处研究阶段：产品总体处于深化研发、继续完善功能、提高性能阶段,部分产品已达到中试或推广应用阶段。

高校科技成果尽在科转云

面向物联网研制一类适合无线传感网络环境下使用的智能家居无线控制系统，该系统基于Zigbee协议，远程控制家居生活中的各类电器设备，还可对房间中的烟雾进行检测和报警（自动拨打设定电话）。

大健康是未来世界发展的趋势，在未来10年内将产生10万亿美元的产业。我国在近期提出的健康中国，着眼于扩大在线健康服务，依托大数据提出诊断和治疗建议，实现大社区健康管理与大健康服务。实现这一体系的关键，在于各种柔性电子、传感器技术，与物联网、云通信技术，以及大数据与人工智能相结合。 随着经济的发展，人们对于健康的重视程度越来越高，在皮肤表面进行检测人们身体健康状况的柔性传感器，是未来电子科技发展的一个重要方向，将会有巨大的市场前景。在以智能手机为主体的电子元器件的开发日益盛行，开发一种柔性智能传感器，舒服的贴在皮肤表面，这种传感器既能够检测人们生命体征（如血压、心跳、体温、血糖等）的变化，又能够无线连接手机。医院的医生能够通过互联网、云通讯、分布式的监测和管理每个病房的病人的身体状况，既节省大量人力时间成本，又能够及时的检测到病人的生命体征变化；结合无线互联网、云通讯,能实现分布式医护,虚拟空间管理；与大数据与人工智能结合，进行智能健康管理,实现智慧医疗（图1）。 图1 基于柔性传感器的智慧医疗系统 本项目主要应用生物相容的蚕丝材料作为传感单元主要组成部分，以无线蓝牙模块与无源RFID标签作为人机数据交互单元，以大数据为手段对平台进行管理，瞄准柔性电子与智能大数据前沿领域，具有重要的科学意义。具体如下： （1）柔性电子皮肤等智能传感新技术与器件开发 近年来，蚕丝等柔性材料作为医用生物材料渐渐进入人们的视线，具有良好的生物相容性和极佳的力学性能。以此为基础开发柔性电子制造技术，通过柔性材料的光刻、打印等加工技术，制备传感单元。 （2）人体传感信号实时监测的云系统的开发 通过建立皮肤表面传感器无线信号传输技术，实现体温、心跳等信号的远程监测，符合国家精准医疗精神。通过云系统可对老年社区、医院等场所进行智能化、集成化的监控，实现健康的大数据管理。除此以外，也可实现个体的远程诊疗体系。向“健康中国2030”靠拢，依托大数据提出诊断和治疗建议。 （3）将系列传感器材料制备技术与无线信号传输云平台结合，实现个人和医院的对自身和病人的健康指标数据进行检测和管理。以此无线体征检测的平台框架为基础，后续又可以引入更多传感与控制体系，适应场景的多样化。 二、前期研究基础 （1）模仿神经元突触的蚕丝忆阻器 在神经系统中，当神经冲动从轴突传导到末端时，Ca2+离子大量涌入突触前膜引起递质的分泌，从而改变突触后膜的导电性。我们通过仿生该过程，利用Ag+离子在外加电场作用下WK@AuNCs蚕丝蛋白薄膜的迁移行为来模拟阻值渐变和阻值记忆的过程。其电学特性表明其具有独特的突触特性，并具有突触学习能力。 （2）蚕丝基应力传感器—柔性电子皮肤 人体电子皮肤传感器是未来传感器发展的新方向之一，超薄超柔的特性使其可以在人体几乎难以察觉异状的情况下，完成多种生理指标的采集。我们通过研制柔性压力传感器，已在运动检测、发声检测、脉搏检测等方面开展了大量研究。 （3）纤维传感器 可穿戴设备在未来智能装备领域具有广泛的应用前景，而我们平时穿戴的衣物均是由纤维编织而成，智能穿戴设备设计的最高境界为对其本身必须的纤维材料的功能化。我们通过对纤维材料进行改造和设计，制备除了纤维状温度、压力传感器。对纤维传感器进行编织可实现多维度传感，并可适应多种场景，这项工作与传统纺织行业结合开创了尖端智能科技研究新领域。

1 成果简介 本成果涉及一种结合互联网技术的提升机性能智能检测系统，适用于目前国 内外主流的各类提升机，可用于绝缘电阻检测、静载检测、额载检测、动载检测 和滑降速度检测。系统由上位机单元、下位控制单元、传感器与数据采集单元和 机械结构单元构成，采用面向对象的程序语言开发上位机主控制程序，与 PLC 协 同控制系统运行，同时联用网络数据库技术，实现了数据本地、远程双存储，便 于远程监管。本系统安装方便、操作简单，报告可自动生成并打印。 2 关键技术 （1）采用上位机与 PLC 的协同控制技术，使系统能够根据检验员设定的检 测项目和参数，执行不同的检测流程，而无需更改 PLC 内部程序； （2）采用多元数据采集分析技术，同时采集多个测试台的限位开关、接近 开关、位移传感器等元件的实时数据，并整理分析，执行相应决策； （3）采用基于面向对象的数据库开发技术，开发了系统的权限分级模块、 项目管理模块和数据存储模块，实现了数据的存储，保障了设备与数据的安全； （4）结合互联网技术和网络数据库技术，系统的检测数据存储在本地的同 时，远程数据库将同步更新，便于设备的远程监管；372 （5）采用基于 COM 组件的报告打印技术，实现了自动生成 Word 和 Excel 检 测报告的功能，提升了检测效率。 3 项目成熟度 系统研发成功，企业已投入使用。 4 投资期望及应用情况 2018 年最新实施的 GB/T 19155-2017 标准提供了高处作业吊篮用提升机的 性能指标和检验方法，但国内目前还没有满足该标准的提升机性能检测设备，检 验员往往需要通过手工测量得到检测数据并撰写报告，极大地降低了检测效率和 数据可靠性。本套系统的成功研制将极大提升吊篮用提升机的检测效率和精度， 保障提升机产品的质量。 本成果可应用于提升机制造商的产品出厂检验，第三方认证机构的提升 机性能评估。 

李克强总理在2015年提出的“互联网+”行动计划，推动互联网、云计算、大数据等现代信息技术与电子商务、医疗、金融等行业的融合。在2016年发布的《十三五规划》当中，明确实施“互联网+”重大工程成为推动商业模式、服务模式以及管理模式创新的重要引擎。另一方面，国家鼓励搭建互联网资源开放共享平台，在互联网企业不断努力下，形成了大量的互联网服务平台，形成了初具规模的互联网服务市场。我国2017年互联网健康医疗用户规模达1.95亿，电子商务用户5.14亿，在线订票使用人数3.34亿。以信息技术为基础的互联网为用户提供了多种多样的服务资源，发挥了资源整合和配置的重要作用。 相比于传统线下服务平台，互联网用户可选择的服务类型更加丰富，选择行为更加差异化。如何引导用户理性选择服务，促进资源的合理配置成为互联网平台管理和运营的一个挑战。

项目成果/简介: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。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试