顶部根据化学品类别可选配过滤模块系统高效物联网功能，让监管更简单便捷无需消耗空调能耗，高效节省能源，废气不外排，新型环保移动方便，就近存储，方便存取，提高工作效率

一种基于物联网技术的轨道异物入侵自动检测与预警方法，具体实施步骤如下：A.搭建路面视频监控系统及车载视频监控系统；B.路网实时监控、视频信号无线传输及自适应反馈；C.云端数据、车载数据处理及异物入侵检测、识别与预警；D.全路网信息共享、异物入侵行车控制及相关路网行车调度。

以工业机器人应用为核心目标，包括机器人的平面及立体视觉系统开发，进行非标夹具及周边非标系统的设计及选型，应用软件系统的开发及调试，完成机器人非标自动化系统的开发及调试，实现用户的需求，实现用机器人换人的目标，达到交钥匙工程的使用要求。

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。

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。

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

定制化骨替代物是根据患者的CT数据进行骨的修复，用于解决骨病变与骨损伤患者的康复治疗。定制化骨替代物采用先进的数字化反求设计定位和数字化快速成型技术，保证了骨替代物与患者骨骼的精确匹配和连接，提高了手求糊畦，保证了患者体表形状的美观，实现了骨缺损、骨畸形等病变的个性化、定制化修复。目前已应用于颅颌面骨、膝关节、髋关节等部位得个性化精确修复。 该产品已获得三类医疗器械生产许可证和国家药监局检测中心颁发的检测合格证，目前正在进行临床验证，并已完成30多例复杂病例的修复。

目前，中国医疗器械的发展速度令世界都为之侧目。中国最新研发的医疗器械产品也走在了国际医疗器械行业的尖端。2010年中国医疗器械总产值已达1000亿元，在世界医疗器械市场上的份额占到5%。我们的手术机器人有三个部分组成：①手术医师的操作主控台。②机械臂、摄像臂和手术器械组成的移动平台。③三维成像视频摄影平台。实施手术时外科医生不与患者直接接触，通过三维视觉系统和动作标定系统操作控制，机械手臂的前端安装各种特殊的手术器械模拟外科医生的技术动作。

越来越多的公司正在使用机器人来帮助甚至代替人类来完成类似保安工作。保安机器人能侦测异常行为，例如夜间穿过建筑物的人，然后向远程安全中心报告。为了像人类保安一样工作，在圆顶形机身中集中装配了摄像头，传感器，导航设备、电动马达，以及大型充电电池和计算机。它有两个高清摄像机，一个车牌识别摄像机，麦克风。机器人的任务主包括①巡视、记录、查询②判别可疑人物、物体③访客登记、带路④信息宣传与发布。GPS系统和激光测距仪帮助机器人巡逻时制定路线、规避障碍。