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根據智能交通信息檢測需求，依據RFID檢測系統的優勢而設計出一種基于無線射頻技術的智能交通誘導系統，該系統是一種針對智能交通領域的信息采集、傳輸、分析、處理系統。通過建立基于物聯網的智能交通示范工程，為物聯網在智能交通上的應用提供基礎研究數據和決策依據，以點帶面，逐步建立物聯網在智能交通領域的數據采集、傳輸、存儲、分析和處理規范和標準，全面提高交通管理水平，規范交通秩序，提高道路利用率，擴大交通管理范疇，提高交通和運輸生活質量。利用了物聯網的技術優勢，通過無源高頻率射頻技術實時采集路段的車流量信息

根據智能交通信息檢測需求，依據RFID檢測系統的優勢而設計出一種基于無線射頻技術的智能交通誘導系統，該系統是一種針對智能交通領域的信息采集、傳輸、分析、處理系統。 通過建立基于物聯網的智能交通示范工程，為物聯網在智能交通上的應用提供基礎研究數據和決策依據，以點帶面，逐步建立物聯網在智能交通領域的數據采集、傳輸、存儲、分析和處理規范和標準，全面提高交通管理水平，規范交通秩序，提高道路利用率，擴大交通管理范疇，提高交通和運輸生活質量。 利用了物聯網的技術優勢，通過無源高頻率

成果與項目的背景及主要用途 我國城市交通基礎設施的交通供給能力不能滿足現實和潛在的交通需求，基礎設施短缺與其利用的低效率并存，交通管理智能化可以提高路網通行效率、提高道路利用率；智能化、全天候的交通信息采集處理系統是實現智能化管理的前提和基礎。 本成果發明了一種具有安全、無障礙、全天候、在多車道及各種速度下準確測量車速、流量、車型和道路利用率等多種信息的交通信息采集、信息處理系統，包含激光測量裝置和交通信息智能處理軟件兩個組成模塊。

該技術針對當前作物生產過程中主要農情信息快速提取問題，以衛星影像、無人機和高光譜數據為支撐， 運用“星-機-地”遙感協同監測技術， 準確監測作物 LAI、 氮素、 生物量等長勢參數以及品質參數和產量。

該系統能夠監測運動員運動過程速度信息、加速度信息、起跳高度信息及運動員過旗門、彎道數據信息等，并將三維實景顯示、運動員高精度定位、視頻采集與顯示為一體。通過5G網絡和云計算技術使教練能夠清晰準確的獲取每一時刻的運動數據。 關鍵核心技術突破 二、技術分析 2022年北京冬季奧運會召開在即，在國家重點研發計劃“科技冬奧”項目支持下，在雪上項目三維場景獲取及重建的基礎上，為進一步提升雪上項目運動員的訓練效率，需要獲取雪上項目運動員實時位置、速度、加速度、滑行姿態等信息，本團隊開發了以高精度實時定位、運動參數解算、運動姿態顯示、5G高速傳輸鏈路、云計算為特色的滑雪運動員運動信息采集與分析系統。 該系統能夠監測運動員運動過程速度信息、加速度信息、起跳高度信息及運動員過旗門、彎道數據信息等，并將三維實景顯示、運動員高精度定位、視頻采集與顯示為一體。通過5G網絡和云計算技術使教練能夠清晰準確的獲取每一時刻的運動數據。該系統填補了國內外針對運動員高精度信息采集與分析的技術空白，以厘米級定位精度為冬奧訓練保駕護航。 滑雪運動員運動信息采集與分析系統突破傳統單一方式定位技術局限，采用北斗/GPS定位為主要定位手段，UWB和慣導輔助定位的方式進行高精度定位。采用高精度機載三維掃描LiDAR系統對雪場及周邊環境進行掃描與重建，獲取雪場的的真實三維場景，通過5G高速數據鏈路和云計算平臺，將滑行軌跡和滑行數據在真實三維場景中進行顯示。同時，通過5G高速視頻采集和傳輸模塊，將由無人機跟拍或定點拍攝的視頻進行同步顯示，以便教練在觀察滑行軌跡的同時觀察運動員的滑行姿態。 現階段，滑雪運動員運動信息采集與分析系統已在國家高山滑雪運動隊、自由式滑雪運動隊測試使用，并初見成效，獲得好評。

ZH-JCT集成化信息化信號采集處理系統集成了可移動實驗平臺、生物信號采集處理系統、生命維持系統、環境溫度檢測系統。 可進行實驗信息化管理，運用于各項生理學、藥理學、病理生理學等實驗。

本實用新型公開了一種置刀架，包括底座和架體，架體呈矩形管狀結構，架體下端的一側通過合頁機構與底座轉動連接，另一側為自由端，架體上端的一側設有轉軸，另一側設有卡座，轉軸上穿設有隔片，卡座的上端開設有定位槽，隔片通過轉動能夠緊密卡入定位槽，相鄰兩個隔片之間的縫隙作為插刀縫；架體的兩寬側板上開設有通風孔，兩窄側板開設有安裝孔，安裝孔中穿設有活動底板。本實用新型設有隔片和帶定位槽的卡座，能夠根據實際需求，調整兩個隔片之間的距離，便于不同寬度的刀具插入；架體相對底座的傾斜角度能夠調整，方便不同身高用戶以舒適的

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。可將不同的傳感器集成在智能手環、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。

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)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。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)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

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。可將不同的傳感器集成在智能手環、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