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數(shù)據(jù)采集技術(shù) 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術(shù) LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡) 在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應用而設計。 最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網(wǎng)絡架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡、UMTS網(wǎng)絡或LTE網(wǎng)絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術(shù)，支持低功耗設備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術(shù)。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。

成果描述：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結(jié)構(gòu),可從而減少了現(xiàn)有技術(shù)中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農(nóng)業(yè)信息化生產(chǎn)的發(fā)展進程,從源頭上解決農(nóng)業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。市場前景分析：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結(jié)構(gòu),可從而減少了現(xiàn)有技術(shù)中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農(nóng)業(yè)信息化生產(chǎn)的發(fā)展進程,從源頭上解決農(nóng)業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。與同類成果相比的優(yōu)勢分析：國內(nèi)領先

相對其它軟件，本項目有如下優(yōu)點： 采用Web結(jié)構(gòu)的分布式多層處理方式，使對數(shù)據(jù)的處理合理地分布在服務器和工作站上，保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性、實時性。 靈活而安全地網(wǎng)絡機制與權(quán)限管滾動發(fā)布基本信息：本系統(tǒng)提供動態(tài)滾動文本、圖象、視頻信息發(fā)布功能，可以在交易大廳的顯示屏上發(fā)布基本信息，也可以在其它顯示終端上接收這些信息。支持多媒體信息的播放發(fā)布：用戶可以通過本系統(tǒng)發(fā)布房屋的多媒體信息，也可以從服務器的多媒體數(shù)據(jù)庫中取得房屋的各種信息。提供與客戶需求動態(tài)交互的網(wǎng)頁。先進的加密、壓縮算法，網(wǎng)絡傳輸安全、實時。 同時滿足交易大廳查詢和家庭上網(wǎng)查詢。與房地產(chǎn)交易系統(tǒng)交互，可由管理員直接操作。程序結(jié)構(gòu)、層次清晰，保障程序易于更新和維護。滿足大型網(wǎng)站實時、多服務器、交易大廳顯示屏及觸摸屏電腦等發(fā)布要求。

復雜信息系統(tǒng)人機交互數(shù)字界面已成為操作者獲取信息、知識推理、判斷決策的重要手段和操作依據(jù)。復雜信息系統(tǒng)人機交互界面在軍事、信息安全、地理交通等諸多重要領域發(fā)揮著不可替代和非常重要的作用。該項技術(shù)首次綜合信息編碼、生態(tài)界面、認知摩擦、認知負荷和態(tài)勢感知等關(guān)鍵理論和技術(shù)，構(gòu)建了復雜系統(tǒng)信息流的功能結(jié)構(gòu)模型，分析了復雜系統(tǒng)要素之間的層次結(jié)構(gòu)和內(nèi)聯(lián)屬性的復雜特征，提出了復雜系統(tǒng)“界面信息-視覺認知”映射模型的知識表征與規(guī)則推理，揭示了復雜系統(tǒng)數(shù)字界面從視覺信息認知到行為決策之間的映射關(guān)系，建立了復雜系統(tǒng)數(shù)字界面信息區(qū)塊布局的空間與結(jié)構(gòu)約束機制。本項技術(shù)首次融合腦電、眼動等多維度生理測評技術(shù)，提出了復雜信息系統(tǒng)數(shù)字界面的可用性評估體系。通過高時空分辨率的腦成像技術(shù)與眼球追蹤技術(shù)相結(jié)合，共同揭示了人類在復雜系統(tǒng)數(shù)字界面認知各階段的認知特性，分析了認知失誤、認知困難等問題的生理學根源。該技術(shù)基于腦電ERP、眼球追蹤等多維度融合的生理測評方法，對設計優(yōu)化方案進行可用性評估，由此提出復雜信息系統(tǒng)數(shù)字界面設計的量化評估體系，提出了可實施的復雜系統(tǒng)數(shù)字界面設計優(yōu)化方案。項目成果已成功運用到海、陸、空、航天等信息化裝備上，全面提升了信息化裝備的人機交互水平，保障了信息化裝備整體性能和水平的充分發(fā)揮，提高了信息化裝備操作績效。取得突出成績。應用前景廣闊。

項目成果/簡介:數(shù)據(jù)采集技術(shù)可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設備中，以實現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。多模態(tài)傳輸技術(shù)LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡)在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠這個范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應用而設計。最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點成本、網(wǎng)絡成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網(wǎng)絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網(wǎng)絡架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點可以同時發(fā)送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡、UMTS網(wǎng)絡或LTE網(wǎng)絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術(shù)，支持低功耗設備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機時間長、對網(wǎng)絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預期的單個接連模塊不超過5美元。數(shù)據(jù)分析技術(shù)人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術(shù)。機器學習是用大量的數(shù)據(jù)來“訓練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發(fā)展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現(xiàn)對被監(jiān)護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態(tài)統(tǒng)計和日常需求預測與推薦；多模態(tài)行為分析和數(shù)據(jù)采集和傳輸系統(tǒng)；多模態(tài)行為數(shù)據(jù)采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環(huán)境、農(nóng)業(yè)大棚等環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。技術(shù)成熟度:通過中試

在企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)過程中，會形成大量的技術(shù)數(shù)據(jù)、技術(shù)資料、工程經(jīng)驗等設計資源。面對這些資源，企業(yè)往往因為缺乏基于知識技術(shù)的信息管理方法和技術(shù)，使得這些設計資源不能得到很好的規(guī)范組織和重用，從而制約了企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)合理化程度的提高。   天為 DMIS 設計師信息管理系統(tǒng)，能夠統(tǒng)一管理企業(yè)中與產(chǎn)品形成過程中產(chǎn)生的所有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的資源，使設計人員在設計過程中能夠迅速找到相關(guān)知識，從而方便快捷地對已有的相關(guān)設計案例進行參考和相互比較，使相關(guān)文檔在特定的時間發(fā)送到特定的地點和特定的人員手中，并可對已有模塊進行快速配置和變型設計等；從而提高企業(yè)的產(chǎn)品設計效率，縮短產(chǎn)品設計周期，降低設計成本，提高設計質(zhì)量和產(chǎn)品創(chuàng)新能力，提升企業(yè)的整體管理水平。

本項目受成都市市政公用局委托，由西南交通大學運輸學院、成都市市政公用局、成都市公交集團公司共同完成。本次規(guī)劃在人口出行調(diào)查和公交客流調(diào)查資料處理分析的基礎上，建立了動態(tài)信息數(shù)據(jù)庫，并自行開發(fā)了公交規(guī)劃系統(tǒng)軟件，該軟件基于動態(tài)信息數(shù)據(jù)庫，吸取了國內(nèi)外優(yōu)秀規(guī)劃軟件的先進技術(shù)，具有功能完善、使用靈活、可視化 強等優(yōu)點，為本次線網(wǎng)規(guī)劃和今后成都市網(wǎng)線的優(yōu)化搭建了信息平臺。線網(wǎng)規(guī)劃充分結(jié)合成都市城市窨發(fā)展格局變化、城鎮(zhèn)體系的發(fā)展，運用交通規(guī)劃理論，從系統(tǒng)角度出發(fā)，將公交線網(wǎng)與公交專用道、軌道交通及換乘樞紐緊密結(jié)合，提出了有利于公交快速發(fā)展的線網(wǎng)布局與組織模式；并較好的處理了城區(qū)線路與郊區(qū)線路的銜接與換乘，為都市區(qū)大公交格局的構(gòu)造奠定了良好基礎。

一種基于矢量數(shù)據(jù)的 SAR 影像道路損毀信息提取方法，根據(jù)災后的 SAR 影像的范圍，獲取對應區(qū) 域的矢量數(shù)據(jù);將矢量數(shù)據(jù)投影到 SAR 影像的坐標系之后，將矢量數(shù)據(jù)配準到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路損毀區(qū)，包括利用道路檢測算子進行線檢測，將道路寬度信息與道路矢量數(shù)據(jù)進行形狀 水平集分割，融合得到疑似道路損毀區(qū);建立貝葉斯網(wǎng)絡模型對疑似道路損毀區(qū)進行進一步判斷，提取 出道路損毀信息。本發(fā)明利用矢量數(shù)據(jù)作為先驗信息，輔助 SAR 影像道路變化檢測，檢測率高;提出 的線檢測與形狀水平集相結(jié)合的方法能夠很好的提取斷裂區(qū)，漏檢率低;建立的貝葉斯網(wǎng)絡模型能夠有 效的剔除干擾信息，減少道路損毀提取的虛警。

小試階段/n本系統(tǒng)旨在實現(xiàn)整合全市所有的燃氣相關(guān)信息及救援手段，實現(xiàn)應急預案信息化。為提高深圳市處置燃氣事故的能力，增強各層級政府部門關(guān)于燃氣事故應急預案的可操作性、切實減少和在一定程度上杜絕二次災害事故的發(fā)生，全面提高深圳市應急管理能力。

電子信息系統(tǒng)電磁兼容設計檢測評估技術(shù)在系統(tǒng)方案論證階段即進行電磁兼容設計：在電子信息系統(tǒng)進行功能、布局、結(jié)構(gòu)規(guī)劃設計的同時，建立基于結(jié)構(gòu)圖紙的電磁兼容數(shù)字仿真模型；分析電子信息系統(tǒng)內(nèi)的場-場、場-路、路-路的干擾關(guān)聯(lián)關(guān)系；建立基于電磁場方法系統(tǒng)模型、基于分布效應的場路耦合模型、基于路方法的行為級仿真模型，并建立等效干擾模型庫；對全系統(tǒng)及分系統(tǒng)的指標進行量化分配，主要包括：頻率指配、設備布局、元器件布局、輻射源輻射功率控制、發(fā)射帶外衰減、接收靈敏度、接收帶外抑制、屏蔽性能、電纜布局、電磁環(huán)境分布、艙體諧振特性、系統(tǒng)分系統(tǒng)及設備降級狀況、設備安全性優(yōu)先級等；對全系統(tǒng)進行“自頂向下”的電磁兼容預設計。 在工程實施階段，通過數(shù)字仿真、半實物仿真、實物測試交互技術(shù)，對進一步暴露出的電磁兼容問題，進行加固方案設計及效果評估，并進行反復迭代，確保工業(yè)生產(chǎn)過程的電磁兼容控制；根據(jù)系統(tǒng)設計的特殊要求，研究電磁兼容實施標準和測試方法，在電子信息系統(tǒng)工程實施完成后，根據(jù)相應的標準和要求進行電磁兼容性試驗，確認系統(tǒng)電磁兼容狀況達到設計指標。該技術(shù)可以應用于日用電器及電子電氣產(chǎn)品的電磁兼容設計、評估、工程控制和檢測。