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本發明基于壓縮感知理論將將測量的信號通過1比特量化，去掉了之前被測信號能量為1的假設，通過循環迭代的公式最小化凸的替代函數，最終恢復出要測量的信號，相比于之前相關算法明顯的提高的信號的恢復精度。

該系統采用數據采集專用終端對多種類、多型號便攜式取證設備產生的音視頻資料進行采集，實現電子證據采集自動化。采集終端設備具備接入設備認證、數據加密、時間校準以 及自動充電等功能，達到解放人力，提高執法辦案人員工作效率的作用?？蓪谭▓鏊O控視頻抽取至統一音視頻數據管理平臺，與便攜式取證設備對接處警、 執法現場等執法行為形成的音視頻資料一起，共同形成完整的執法過程音視頻管理資料庫。 專用采集終端設備將數據采集到統一數據管理平臺，各級不同用戶根據權限通過統一的執法過程音視頻管理系統實現數據共享。上級執法管理部門可實現跨區域跨級別執法資料的 查詢、調用與統計，有效掌控一線民警的執法情況。執法監督部門可通過后臺管理系統實時查看、監督執法過程音視頻資料采集的及時性、 完整性、規范性，通過自動統計分析，對各單位執法規范化水平和執法辦案人員工作績效情 況進行量化統計。

本發明公開了一種外設部件互連標準接口的多功能采集控制裝置。其第一外部接口和第二外部接口分別通過各自的PGA模塊連到ADC模塊的輸入端,第三外部接口與ADC模塊的第三輸入端相連,FPGA模塊通過DAC模塊及差分模塊分別與第三外部接口連接,第三外部接口通過光電耦合模塊與FPGA模塊連接,FPGA模塊分別與第一、第二PGA模塊、ADC模塊及第三外部接口連接,FPGA模塊通過PCI橋芯片最后連接到PCI總線上,電源模塊給裝置供電。本發明對三路模擬量輸入,兩路差分編碼輸入以及四路單端數字量輸入傳感器進行數據采集,而且提供兩路模擬量輸出,四對差分輸出和兩路數字輸出接口來控制多種接口的外部設備。

項目成果/簡介:數據采集技術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、血壓等生理數據?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環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，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環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，實現各種環境信息的采集。多模態傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，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按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、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，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網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，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升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、低設備功耗和優化的網絡架構；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，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。數據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據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展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），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，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監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：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試

南京審計大學研發出疫情監控采集區塊鏈系統，該系統已部署在中國電信、浪潮云等平臺上。按照電子政務安全標準及規范對系統與數據進行嚴格的安全防護，并針對每個院校提供獨立的前后臺賬號權限及數據管理權限，各院校申請開通管理員賬號后導入師生信息即可快速完成業務啟動和上線。系統可以實時采集在線師生的各種動態信息，達到快速部署、快速統計上報、實時在線監測防控的目標，并結合區塊鏈技術保證疫情數據信息的防篡改和可追溯的能力。具體方案如下：（一）信息提報系統登錄快速，使用簡單，填報界面簡潔明了。師生利用移動終端可以隨時在線登錄、隨時填報自己的最新情況。（二）后臺管理后臺具有強大的管理功能，可以設定后臺管理人員對不同單位、部門的上報信息進行管理，提醒當天尚未填報信息的人員，并進行數據的匯總、分析。系統極大程度提高了疫情監測和管理的效率。1、 信息填報查詢能夠實現對已隔離、疑似、確診、接觸史、癥狀等人員的查詢；按照日期搜索未填報人員等功能2、 用戶信息可以完成對學生、教職工等人員信息的快速導入和權限管理等功能3、 此外還可通過通知公告、基礎信息、系統管理等模塊完成對界面通知、表單維護、機構角色數據字典等功能，實現對疫情填報信息和數據的管理和定義。（三）鏈瀏覽器1、所有用戶填報信息全部存儲在鏈上，由Txhash和Block id進行標識。 2、所有鏈上數據可解密，便于追溯。（四）可視化管理駕駛艙>>>點擊查看全文<<<

本實用新型公開了一種用于相位采集與同步精準調制的裝置。激光器發出激光經相位型分束鏡發生透射和折射，透射光作為物光，依次經半波片、散射介質后，再經第一反射鏡反射到分束鏡一側；反射光作為參考光，經第二反射鏡反射后，再經位相型電光調制器調制后入射到分束鏡另一側，兩束光在分束鏡中反射和投射，參考光和物光相重疊分別入射CCD相機和空間光調制器被接收。本實用新型能在測量空間光調制器面板光場相位分布的同時，實現高精度、高分辨率的相位調制，在醫學成像、信息安全等諸多領域有著巨大的應用潛力。

HWRX-3型紅外熱像儀的視頻信號是模擬信號，沒有提供與計算機的數字接口，這對紅外熱像信息的存儲、回放以及處理帶來了一定的不便。因此我們設計了一套用于該紅外熱像儀系統的數據采集卡，Windows 98操作系統下的硬件驅動程序，以及具有多種圖像顯示、處理功能的用戶應用程序。 視頻采集卡是一個建立在復雜可編程邏輯器件（CPLD）基礎上的系統。總的分為四個模塊：信號調整，模數轉換（ADC），

本發明提供一種核安全殼高分辨率影像采集系統，包括移動平臺、采集平臺和控制中心，所述移動 平臺包括框架，用于控制采集平臺豎直位置并擔負配重的電機總成，用于控制采集平臺距離安全殼殼壁 距離的推拉桿裝置，安裝于框架底部用于控制采集平臺及移動平臺水平位置的軌道輪，控制箱，無線網 橋，以及用于采集平臺上下移動限制控制的軌道繩；所述采集平臺包括框架，固定在框架兩側用于沿著 安全殼壁采集照片的相機，固定在框架中間位置的集控箱，固定在框架上沿的光控照明燈，以及

本發明公開了一種基于 FPGA 控制的數據采集方法和裝置。方 法包括以下主要步驟：S1 上位機通過 USB 將命令下傳給 FPGA 芯片； S2 解析接收到的命令，判斷是電磁超聲檢測還是漏磁檢測；S3 若為電 磁超聲檢測，則 2-1MUX 模塊選通 A 輸入，脈沖發生模塊產生激勵信 號，進行電磁超聲檢測以及數據采集；若為漏磁檢測，則 2-1MUX 模 塊選通 B 輸入，進行漏磁檢測和數據采集。本發明還公開了實現上述 數據采集的裝置。本發明方法成功實現將漏磁與電磁超聲兩種檢測結 合在一起，以 FPGA

XM-SZY01中醫望診信息采集管理系統（舌診、面診、問診） ? XM-SZY01中醫望診信息采集管理系統采用一體化設計，將舌診儀、面診儀及問診模塊三種功能巧妙的融于一體，可進行舌像采集分析與處理、面像采集分析處理以及問診等輔助診斷教學。 ? 一、舌像采集分析處理： 1、主要功能： ■ 計算機控制內部相機進行自動對焦拍攝，操作簡單，圖像清晰，完全實現舌象采集自動化。 ■ 采用數字化舌象采集平臺與標準化方法還原，使舌象真實再現。 ■ 內部攝像采用模擬自然光源并能進行光線調節，使采集環境保持穩定。 ■ 在特定的光源環境下，采用攝像頭獲得舌像信息，對舌體圖像的顏色、紋理、輪廓進行特征提取，由計算機將這些特征值與特征數據庫中的閾值進行比對判斷，給出舌象分析結果。 ■ 可以隨時查詢病例報告。 ■ 可以分析舌質顏色、舌苔顏色、舌形狀、舌態。 ■ 內置消毒滅菌裝置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 軟件可以根據實際舌象的瘀斑、點刺、齒痕、裂紋等癥狀用文字顯示舌象特征、臨床病癥以及飲食及用藥建議。 ? 2、主要特點： ■ 系統具有自主學習功能，通過不斷學習，有效提高系統自主診斷準確性。 ■ 支持自動分析，且允許人工修正，提高診斷的準確性。 ■ 準確分析舌質、舌苔等，并直觀顯示結果。 ■ 支持初診、復診分離，實現便捷就診。 ■ 支持多關鍵字的查詢統計。 ■ 支持診斷分析報告打印。 ■ 用戶權限管理，提高安全性。 ■ 自動對焦（即自動舌體捕獲）。 ■ 燈光控制功能。 ? 3、軟件功能： ■ 用戶權限管理，提高系統安全性。 ■ 病理、臨床庫可以持續更新，具備學習能力，且具備自動提取舌體，自動分析舌體、自動分析后手動調整等功能，大大提高了學習的準確度。 ■ 快捷的初診、復診入口，操作方便、快捷。 ■ 圖像采集分析能力，既可實時診斷，又可能根據需要進行人工調整。 ■ 靈活多變的查詢統計能力，數據分析功能。 ■ 病例學習：單擊主界面中的“病例學習”選項，進入學習界面，包括讀取、保存、舌體輪廓提取、特征提取、自動提取控制、量化數據顯示、舌象特征錄入、臨床意思錄入、飲食指導及用藥建議錄入等選項，學習與分析過程，采用人機交互的方式。 ■ 自動獲取：單擊自動獲取按鈕，如果參數正確，舌體提取成功，若存在不足，可通過自動提取控制中的進度條及取反控制框選擇來進行控制。 ■ 特征提?。簽榱吮阌诜植教幚?，此處特征提取分步驟完成，分別舌質特征、舌苔特征、齒痕特征、裂紋特征、瘀斑特征以及點刺特征。點擊某功能按鈕后，相關特征將被量化，以舌質為例加以說明。比如，單擊舌質特征、舌苔特征按鈕后，數據結果自動分析結果。 ■ 人工繪制：對于某些來自于其他途徑的圖片，會存在自動獲取舌頭錯誤的情況，此時可以通過人工繪制來完成。單擊“人工繪制”后，在圖像顯示區域，單擊右鍵將出現菜單，包括選中舌體、勾畫輪廓和撤銷。其中選中舌體僅需在舌頭四周點選四個點，單擊“繪制完成”后再自動識別完成；勾畫輪廓則是按住鼠標左鍵后通過拖動完成繪制，繪制完成后單擊“繪制完成”便實現舌體提取。撤銷可以對繪制過程覺得不滿意的地方進行撤銷，支持5步撤消。 ? 二、面像采集分析處理： ■ 通過對病人面部圖像進行分割、人機病癥問診作答，結合醫生專業診斷，給出專業診斷結果并打印成報告，該系統能達到輔助中醫臨床診斷的作用，從數據庫中讀取面診以及問診信息數據，建立和編輯病例，建立中醫診斷報告。中醫面診檢測分析系統采用形狀模型實現對眼睛、鼻子等器官進行定位，提取出額頭、下頦和兩顴區等人臉區域。通過采用K-means算法對面部圖像的顏色進行提取，計算不同的顏色聚類中心的距離而進行面部顏色的分析；通過采用改進的2DPCA對面部圖像進行特征抽取，通過計算測試樣本特征與訓練樣本特征之間的余弦距離，實現對面部圖像的光澤分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源環境下，采用高清晰攝像頭 獲得患者面部的圖像信息，將這些特征值與特征數據庫中的閾值進行比對，給出面色分析結果?？煞治?2種面色：青色、赤色、黃色、白色、黑色、正常、淡白、淡紅、紅、 深紅、暗紅、紫黑。 ■ 測試結果用表格顯示，簡潔易懂，并可以生成PDF文件保存以便查詢，也可以打印報告。 ? 三、問診分析處理： ■ 問診采集主要是病人對照數據庫中的各種癥狀進行挑選，通過回答 88 道試題（病人起病和轉變的情形，寒熱、汗、頭身感、大小便、飲食、胸腹、耳、口等各種狀況）， 最后進行提交并由系統自動判斷。 ■ 檔案管理功能：可錄入被測評人的姓名、年齡、性別等基本信息，方便準確的查詢。 ■ 軟件界面簡潔，操作簡單。 ■ 測試結果用表格顯示，簡潔易懂，并可以生成 pdf 文件保存以便查詢，也可以打印辯證報告。