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產品詳細介紹V-HUB道路環境與車輛數據采集系統GPS道路環境與車輛數據采集系統基于GPS定位的道路交通環境與車輛數據采集系統是一種功能強大的儀器。它是基于新一代的高性能衛星接收器，其中主機主要用于測量汽車移動時的速度和距離，并且能夠提供橫縱向加速度值，減速度，時間和制動、滑行、加速等距離的準確測量。外接各種模塊和傳感器可以采集油耗，溫度，加速度，角速度及角度，轉向角速度及角度，轉向力矩，制動踏板力，制動踏板位移，制動風管壓力，車輛CAN接口信息等其它許多數據。由于它的體積較小及安裝簡便，其非常適合汽車綜合測試時的使用。由于系統本身帶有標準的模擬及數字模式的CAN總線接口，整個系統的功能可以根據用戶的需要進行擴充。主要特點?全套測量系統體積極小，安裝簡便迅速?能完成國家標準要求的汽車動力性，經濟性，操縱穩定性，制動性能等實驗?制動觸發形式多樣，使試驗更加方便?高精度、高可靠性，高耐振、抗沖擊性能確保測試質量?大容量緊湊式閃存卡（CF卡）即時存儲數據，以便事后處理?可擴展連接其他各種傳感器等?在線顯示4個測量參數?各種測量或采集到的參數可以實時顯示?可根據要求設定各種不同的試驗條件進行試驗?制動觸發形式多樣，使試驗更加方便?WINDOWS操作界面的設定和分析軟件，使用方便?高精度、高可靠性，高耐振、抗沖擊性能確保測試質量?用GPS非接觸式速度和距離測量?現場即時打印功能，打印各個測量或采集到的參數，實現現場數據閱讀?大容量緊湊式閃存卡（CF卡）即時存儲數據，以便后處理?可擴展連接其他各種傳感器?繪制軌跡圖，圈數定時參數能以標準的形式測量下列參數速度、距離、時間、位置、方向、高度、橫向加速度、縱向加速度、垂直速度、與中心線的漂移、轉彎半徑用其它的硬件可測量的參數包括外部數字觸發、溫度、模擬電壓、CAN 總線信息、偏航率、滾動角、傾斜角、滑行角度量程及精度序號 測量參數 量程 精度1 距離 -- 0.05%2 速度 0-1600公里/小時 0.1公里/小時3 時間 -- 0.001秒4 燃油消耗（實時顯示） 0.3-120升/小時 ±0.2%5 X，Y，Z三軸向加速度 ±1.7g 1mg6 角速度（側傾，俯仰，橫擺） ±150°/s 0.1°/s7 轉向力矩 ± 50Nm ±0.5Nm8 轉向角 ±1250° 滿刻度時0.1°9 溫度 —— ——10 制動踏板力傳感器（帶實時顯示器） 0-1500N 0.5%11 制動踏板行程 0 - 300 mm 0.1 mm12 制動管路壓力 0-200 Bar 0.25%13 發動機轉速 0-10000轉/分鐘 ±1轉/分鐘可進行的試驗：?滑行試驗?油耗試驗?爬陡坡試驗?最高車速試驗?加速性能試驗?制動性能試驗?操縱穩定性試驗?最小穩定車速試驗?最小轉彎直徑測量實驗　　?制動踏板力測量實驗?制動踏板行程測量實驗?制動管路壓力測量實驗?汽車防抱制動系統性能實驗?溫度測量實驗?里程，速度表校驗等其它試驗可滿足的國家標準：?oGB/T 12545 - 1990 汽車燃料消耗量?oGB/T 12547 - 1990 最低穩定車速?oGB/T 12536 - 1990 汽車滑行試驗?oGB/T 12543 - 1990 汽車加速性能?oGB/T 12539 - 1990 汽車爬坡性能?oGB/T 12544 - 1990 汽車最高車速?oGB/T 12676 - 1999 汽車制動系統性能?oGB/T 6323 - 94    汽車操縱穩定性試驗方法?oGB/T 12540 - 90   汽車最小轉彎直徑測定方法　?oGB/T 13594 - 92   汽車防抱制動系統性能要求和試驗方法規格GPS采用功能強大的全新的GPS引擎,可以提供以20-100Hz的更新率更新所有GPS參數包括速度,角度和位置，速度和角度是通過對GPS載波信號進行多普勒轉換進行計算以提供高精度。模擬量輸出2 x 16位模擬量輸出可以通過用戶配置輸出速度或者其他GPS參數,用戶用戶其他的數據采集設備,輸出電壓范圍為0到5V直流，分辨率為76 μV 每位。數字量輸出有兩類數字量輸出，一個頻率/脈沖輸出對應于速度，第二個輸出顯示當前的數據采集狀態。速度脈沖輸出用戶定義，可以改變每米的脈沖數，以仿效大部分其它類型的速度傳感器。數字量輸入兩個數字輸入，第一個用于制動觸發器或事件測定并且連接到一個16位的事件定時器，可以使制動觸發器時間的校準精度達到12μs。 第二個數字輸入用于采用手持開關控制的遙控速度采集控制。CAN 總線兩個單獨的CAN總線接口，可以從外部模塊接受數據，例如溫度模塊或頻率模塊，同時可以將GPS CAN數據傳輸到另外一個總線上。還可以從另外一個CAN總線源（例如車載CAN總線）中記錄8個CAN信號。當需要從另外總線中記錄數據的時候，可以從工業標準CAN數據庫文件（.DBC）中下載數據。RS232 串行接口RS232 接口用于配置和輸出GPS實時數據。必須要注意的是如果系統以高于20Hz的速度存儲數據到CF卡中時，由于電腦串行口帶寬只能到20Hz，以實時傳輸到軟件中串行數據受到限制。這樣要獲得最好的精度，所有20Hz以上的測試必須在離線模式下對CF卡中的數據進行分析。CF卡接受1型的CF卡用于記錄數據，數據以標準PC格式存儲，允許快速的通過讀卡器進行數據傳輸。文件格式位ASCII 文本格式，可以直接載入到VBOX.EXE軟件中或者導入Excel和其它第三方軟件中。

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。

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

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。可將執法場所監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。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

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。