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物联网技术

物联网技术

2026年10期

《物联网技术》杂志是经国家新闻出版总署批准的,目前国内唯一同时具有国际和国内CN刊号的物联网专业科技期刊。主要介绍基于物联网技术的电子类、网络类、应用类科技论文。

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资讯博览 | 视点

资讯博览 | 视点

视点国务院：加强第六代移动通信（6G）技术研发，适度超前建设移动物联网国务院发布关于推进服务业扩能提质的意见。意见指出，深入推进第五代移动通信（5G）规模化应用。推动5G-A网络发展，加强第六代移动通信（6G）技术研发。适度超前建设移动物联网。发展卫星互联网应用服务。航空天线亚马逊卫星联网项目 Leo 发布航空天线亚马逊当地时间4月13日发布了专为商业航空设计的Leo航
资讯博览 | 新一代分子基闪烁体辐射探测器

资讯博览 | 新一代分子基闪烁体辐射探测器

摘要：SJ 系列辐射探测器是基于自主研发的分子基闪烁体材料的新型高性能辐射探测器，其具备高灵敏度、快速响应、强环境适应性及全类型辐射探测能力。本产品通过引入热激活延迟磷光与双线态发光机制，实现了对高能电子的高效捕获与转换，光产额超过 100 000 photons/MeV，最低检出限低至 53 nGy/s，远低于医用标准。产品已通过中国计量科学研究院认证，并在军事、医疗、工业等领域投入实际应用。
学术研究 | 基于物联网的实验设备运行状态远程监测与预警系统

学术研究 | 基于物联网的实验设备运行状态远程监测与预警系统

摘要：文中设计了一种基于物联网架构的实验设备远程监测与预警系统，以解决高校实验室设备状态监测实时性差、管理分散及预警缺失等问题。系统采用感知层、传输层与应用层三层架构：感知层基于STM32F407集成多源传感器实现数据采集；传输层借助ESP8266与MQTT协议，稳定上传数据至云平台；应用层通过移动APP实现状态可视化、数据追溯与实时预警。测试表明，系统采集误差低于1.5%，通信成功率为99.8%，预警延迟小于500 ms，有效提升了设备管理的智能化水平与主动运维能力。
学术研究 | 基于LoRa的低功耗烟堆温度实时监测系统设计与实现

学术研究 | 基于LoRa的低功耗烟堆温度实时监测系统设计与实现

摘要：针对露天烟叶货堆（烟堆）在长周期、无外接电源、强物理遮挡环境下温度监测存在的难度大、精度低、维护成本高等问题，设计并实现了一种基于LoRa低功耗广域物联网技术的“终端-中继-平台”三级无线测温系统。系统以STM32F103为主控，辅以高效DC-DC电源管理、SPI接口LoRa射频前端和可插拔3.5 mm传感器接口，实现了微安（μA）级深度休眠电流，并具备在密集烟堆环境中超过300 m的通信穿透能力。软件采用“主从问答+定时休眠”机制，支持3次自动重传、动态参数下发和全网同步。实验结果表明：温度误差范围为±0.72℃，在密集烟堆遮挡条件下300 m距离一次通信成功率≥91%；单节1500 mAh电池续航约1.4年。通过现场部署100个节点验证，该系统具备低成本、免布线与可移动部署的优势，为传统烟草仓储的数字化与智能化升级提供了一条高性价比的可行路径。
学术研究 | 面向工业物联网的蒸汽发生器管板圆孔智能识别方法研究

学术研究 | 面向工业物联网的蒸汽发生器管板圆孔智能识别方法研究

摘要：为解决工业物联网场景中蒸汽发生器管板圆孔高精度三维识别的技术难题，克服传统点云分割方法在复杂密集结构下易产生的过分割与欠分割问题，文中提出一种融合随机采样一致性（RANSAC）与连接分量聚类的改进区域生长分割算法。该方法基于PCL库，首先通过k-d树构建点云空间拓扑并估算法向量与曲率，以此作为区域生长的几何约束进行初步分割；进而引入RANSAC算法对候选区域进行圆模型拟合以精化边界，并采用连接分量聚类优化拓扑连通性，从而实现对相邻圆孔的精准分离。实验结果表明，本方法对管板圆孔的识别精确率超过94%，其欠分割率与过分割率分别为5.73%和5.81%，均显著优于传统算法，有效提升了分割的完整性与精确性。
学术研究 | AIoT赋能的毫米波雷达健康预警与睡眠评估系统的设计与实现

学术研究 | AIoT赋能的毫米波雷达健康预警与睡眠评估系统的设计与实现

摘要：针对智慧康养领域居家场景的长者健康监护需求，设计了一套AIoT赋能的毫米波雷达健康监测系统，用以实现健康预警与睡眠质量评估。系统采用“毫米波雷达感知+边缘智能处理+云端协同管理”的技术架构，选用60 GHz毫米波雷达传感器BGT60TR13C作为核心器件，可非接触精准捕捉人体运动、呼吸和心跳。系统由STM32H7B0VBT6单片机实现雷达数据采集控制、雷达信号预处理以及生命体征信号特征提取，处理后的数据按照预设格式打包，通过串口传输至ESP32-S3-WROOM-1-N8无线模块。ESP32-S3通过WiFi与物联网云端智慧康养平台连接，实现数据实时上传。云端平台完成数据解析、安全存储和多维度分析，不仅支持护理人员远程实时监测长者的健康状态，还能基于监测数据对长者进行睡眠质量评估。系统具备环境抗干扰能力强、生命体征信号监测精度高的优势，可有力提升居家养老的安全管理效率与服务质量。
学术研究 | 基于YOLOv8-LSTM多模态协同优化的智能车辆碰撞预警系统研究

学术研究 | 基于YOLOv8-LSTM多模态协同优化的智能车辆碰撞预警系统研究

摘要：随着智能驾驶技术的快速发展，车辆安全成为制约其普及的关键因素。针对传统单模态算法在车辆碰撞预警中的局限性，文中提出了一种基于YOLOv8与LSTM的多模态协同优化框架。该框架通过融合视觉、雷达及车辆状态等多模态数据，结合YOLOv8的空间特征提取能力与LSTM的时序预测优势，可实现对道路目标的精准识别、轨迹预测及碰撞风险评估。实验结果表明，与Faster R-CNN、Transformer等主流算法相比，该融合模型在准确率、误报率及实时性方面均表现出显著优势，为复杂交通场景下的安全预警提供了新思路。
学术研究 | 基于计算机视觉的公共安全智能警报系统

学术研究 | 基于计算机视觉的公共安全智能警报系统

摘要：针对公共场所的安全监控，传统人工监控方式存在成本高、响应延迟及遗漏风险等问题，因此设计了一款基于计算机视觉与 STM32 单片机技术的公共安全智能警报系统。本系统上位机采用 YOLOv5 算法实现非法持刀行为检测，使用 DeepSort 算法完成车辆检测与跟踪、行人跟踪及人流密度推算等，一旦检测到危险情况则通过串口向下位机发送信息；下位机根据收到的信息自动通过 SIM900A 模块向安保人员拨号通话实现报警并发送短信提供 GPS 定位信息，同时控制音频模块广播疏散提示引导人群避险。本系统可有效降低人工依赖、缩短应急响应延迟，且成本可控、推广性强，适用于学校、商场、车站等人流密集场所，为提升公共安全突发事件响应效率提供了技术支撑。
可靠传输 | 网络信息系统中基于可信计算的终端安全接入机制研究

可靠传输 | 网络信息系统中基于可信计算的终端安全接入机制研究

摘要：伴随着网络技术的进步，企业与机构的网络边界愈发模糊，移动办公、远程接入等情形愈发普遍，传统依靠身份认证和防火墙策略的终端接入机制遭遇严峻挑战，攻击者时常借助终端系统的潜在破绽，在完成身份认证之后开展内部渗透与横向移动。文中推出了一种依托可信计算的终端安全接入方法，把安全防线从“身份可信”推进到“状态可信”，该机制依靠创建终端可信链环，动态测评终端平台的软硬件完好性，且把衡量结果当作接入授权决策的关键参考。文中细致说明了该机制的体系构造、核心作业流程以及基于信赖度的动态授权模型，还借助模拟数据证实了其可以有效增强网络信息系统的内在安全能力，将潜在威胁拦截在网络边界之外。
可靠传输 | 面向电力线通信的极化码译码性能优化研究

可靠传输 | 面向电力线通信的极化码译码性能优化研究

摘要：针对电力线通信（PLC）信道存在随机、高强度脉冲噪声等干扰问题，文中引入了循环冗余校验辅助的极化码CA-SCL译码方案，通过循环冗余校验（CRC）优化极化码SCL译码路径度量策略，有效抑制了突发脉冲噪声对路径度量的不利影响，并验证了该方案在PLC信道中的有效性。实验基于Middleton Class-A噪声模型搭建PLC信道，采用蒙特卡洛方法构造适用于该信道的极化码。结果表明：在相同条件下，CA-SCL译码器的误比特率（BER）相较于SCL和SC译码器分别降低了1~2个数量级，尤其在短码长条件下，该算法仍能保持显著的性能优势。CA-SCL译码方案在提升PLC通信可靠性方面具有广阔的应用前景。
智能处理与应用 | 基于RF-PSA-Attention-BiLSTM的水泥粉磨过程故障诊断研究

智能处理与应用 | 基于RF-PSA-Attention-BiLSTM的水泥粉磨过程故障诊断研究

摘要：针对水泥粉磨过程故障易引发能效骤降和设备损坏的问题，文中提出了一种融合随机森林（RF）、基于PID搜索优化算法（PSA）、注意力机制（Attention）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合故障诊断模型（RF-PSA-Attention-BiLSTM）。首先，该方法利用RF量化多源特征重要性，选择性增强与故障相关的关键传感信号；接着，利用BiLSTM用于建模，处理水泥粉磨过程中的时序数据，并引入Attention，对输入数据的重要程度进行加权处理，聚焦关键信息；最后，采用PSA自适应优化Attention-BiLSTM网络的超参数，提升调参效率与模型鲁棒性，实现故障的精准分类。实际生产数据实验结果表明：所提RF-PSA-Attention-BiLSTM混合模型充分利用了各模块的有效性及协同优势，其故障诊断准确率和精度均显著优于传统方法，满足了水泥粉磨过程对故障诊断准确性与可靠性的双重需求。
智能处理与应用 | 基于蓝牙与指纹识别的智能挂锁系统设计与实现

智能处理与应用 | 基于蓝牙与指纹识别的智能挂锁系统设计与实现

摘要：针对传统机械挂锁安全性不足、钥匙管理繁琐和用户权限管控缺失等问题，设计并实现了一种基于低功耗蓝牙与指纹识别技术的智能挂锁系统。系统以nRF51822微控制器为核心，集成指纹识别、电源管理、电机驱动及数据存储等硬件模块，采用事件驱动软件架构，实现了指纹与手机APP双模式开锁。测试结果表明，该系统指纹识别准确率达98.5%，蓝牙开锁平均响应时间仅1.8 s，待机功耗低至20 μA，单次电池供电可实现约一年续航。该系统兼顾便捷性与低功耗特性，为挂锁智能安防管理提供了有效的解决方案。
智能处理与应用 | 负压式捡球与陪练发球系统设计与应用

智能处理与应用 | 负压式捡球与陪练发球系统设计与应用

摘要：在国内乒乓球领域，传统的捡球方法主要采用工具如拦网或毛刷滚筒收捡，为解决室内乒乓球场地捡球效率低、人力成本高的问题，设计实现了一款自动捡球发球小车，旨在通过独特的收发球一体与控制系统提升捡球效率、优化场地管理体验。该小车以瑞萨 RA8D1 微控制器为核心，搭载 RT-Thread 实时操作系统进行多任务调度，视觉上采用 OpenMV 摄像头，结合多种视觉算法提升乒乓球定位准确性，该机械结构通过 3D 打印制作，采用涵道风扇负压吸球装置与五角轮送球机构，实现了捡球与发球一体化功能，有效解决了传统捡球方式不便的痛点，创新性地设计出了一款集捡球发球功能于一体的小车。
智能处理与应用 | 大语言模型驱动的数据库基数估计方法

智能处理与应用 | 大语言模型驱动的数据库基数估计方法

摘要：查询优化器是数据库管理系统（DBMS）的“大脑”，指导DBMS生成查询执行计划。基数估计是查询优化的关键部分，其准确度直接关系到执行计划的优劣。传统基数估计方法难以应对复杂查询场景，而学习式基数估计方法存在数据质量敏感、迁移性不足等问题。针对这些问题，提出一种大语言模型（LLM）驱动的基数估计方法——LLM-CE，核心思想是：提出一种统一的基数估计Prompt；融合统计信息和思维链，形成丰富的上下文；基于组合推理与上下文学习（ICL）进行零样本估计。基于CardBench基准，进行充分实验，实验结果表明：在Zero-shot模式下，LLM-CE平均估计准确率提升了10%；在微调模式和实例模式下，LLM-CE平均表现接近基线模型。
智能处理与应用 | 基于迁移学习和卷积神经网络的脑肿瘤图像分类方法

智能处理与应用 | 基于迁移学习和卷积神经网络的脑肿瘤图像分类方法

摘要：准确率高的脑肿瘤图像分类算法是辅助医生进行早期诊断的基础。然而，在不平衡数据集上，易对数据量少的重要类别出现错误分类，给脑肿瘤图像分类方法带来了不平衡数据集分类准确率低的挑战。因此，为解决上述问题，文中提出了一种基于迁移学习和卷积神经网络的脑肿瘤图像分类方法，该模型融合迁移学习与多种神经网络，增强了对脑肿瘤图像特征的提取能力，特别是对少数类别样本特征的提取能力，提升了整体性能与泛化能力。在Figshare、SARTAJ和Br35H三种自定义不平衡脑肿瘤数据集上的实验结果表明，本方法采用ResNet模型在准确率、精确率、召回率和 F₁ 分数等关键指标上表现良好，准确率达到98%。该方法能够为医生的早期判断提供技术支持。
智能处理与应用 | 基于虚实迁移的辐射源射频指纹识别方法

智能处理与应用 | 基于虚实迁移的辐射源射频指纹识别方法

摘要：针对传统射频指纹识别方法依赖大量真实信号样本、成本高且难以适应非合作目标的问题，文中提出一种基于虚实迁移的射频指纹识别方法，旨在用少量真实信号实现高效的辐射源个体识别。通过构建发射机射频指纹生成模型，模拟I/Q幅相失衡、滤波器失配与放大器非线性失真等硬件缺陷，生成大规模虚拟仿真信号；结合元学习算法（MAML）对改进的ResNet-18网络进行预训练，再利用少量真实信号对模型进行微调，实现从虚拟到真实的迁移学习。实验在自建仿真数据集与公开WiFi实测数据上进行。结果表明，所提方法在仅使用1~20个真实样本的条件下，识别准确率显著优于传统数据增强方法，并逼近基于大量真实数据预训练的模型性能。所提方法在缺乏大量真实样本的场景下具有显著优势，尤其适用于物联网设备身份认证与无线网络安全防护等领域，具备良好的应用前景。
智能处理与应用 | 基于MSPO的水泥立磨系统模型辨识方法研究

智能处理与应用 | 基于MSPO的水泥立磨系统模型辨识方法研究

摘要：水泥立磨系统具有多变量、强耦合、非线性特性等特征，其模型的精度直接关乎生产能力和能耗水平。针对传统机理模型难以解析、参数耦合复杂的问题，文中提出了一种多策略改进鹦鹉优化算法（MSPO）的水泥立磨系统模型辨识方法。首先，融合正弦分段线性混沌映射与反向学习算法，并通过嵌入蜣螂算法，实现传统鹦鹉算法的种群初始位置均匀化并提升收敛速度。其次，引入随机差分变异和事件触发机制的柯西逆累积分布策略，强化传统鹦鹉算法的全局探索能力与搜索精度。然后，通过MSPO算法与现有算法进行对比，证明所提方法的优越性。最后，利用所提方法对现场数据进行模型辨识与有效验证。结果表明，所提算法能够建立较为准确的水泥立磨系统模型。
智能处理与应用 | 支持多协议的智能装备数字化运维与决策平台

智能处理与应用 | 支持多协议的智能装备数字化运维与决策平台

摘要：制造业企业在智能装备管理方面越来越重视高效、灵活的数据采集与处理。对于广大中小企业，面对制造车间设备通信协议种类多、管理系统异构导致的“数据孤岛”，以及定制化解决方案带来的高成本、低灵活性问题，急需构建一套通用、灵活且低成本的智能装备数字化运维平台。文中提出了一种基于协议适配器模式与低代码可视化开发技术的智能装备数字化运维与决策平台，该平台采用分层架构模式，包括设备层、协议层、接口层、应用层、可视化层。通过可插拔的协议适配层解决多协议兼容性问题，并通过拖拽式可视化功能降低技术门槛。以一条钣金产线为案例进行验证，结果表明：该平台成功整合了Profinet、WebSocket、S7等异构协议设备，实现了数据的统一采集与监控，助力产线效率提升约15%，维护成本降低约23%，能源消耗降低约9%，有效支撑了钣金车间的数字化管理与生产决策。
智能处理与应用 | 基于物联网技术的消防救援安全员辅助系统设计与研究

智能处理与应用 | 基于物联网技术的消防救援安全员辅助系统设计与研究

摘要: 为了解决当前消防救援行动开展过程中, 安全员记录方式原始低效、岗位资质参差、专业能力不足等问题, 针对传统安全员工作方式的缺点与不足, 利用物联网技术特别是无线射频RFID技术、人工智能技术等设计了一套消防救援安全员辅助系统, 承担记录火场情况、人员装备配备情况、空气呼吸器气压情况、指战员进出灭火救援现场时间、跟踪指战员空气呼吸器余气压力、提醒及时更换气瓶、密切关注火场情况发出撤离信号、战斗结束清点人员和装备等工作。通过该辅助系统可以高效精准完成数据登记、人员装备检录、灾情提醒等工作, 在争分夺秒的救援现场为挽救人民生命财产安全提供强大助力。通过工作效率对比分析可以发现, 该辅助系统可以很好地解决当前的工作困境、提高工作质效, 也为我国消防救援安全工作提供了思路和启发。
智能处理与应用 | 基于 SSA-ET-MPC 的钢渣磨优化控制

智能处理与应用 | 基于 SSA-ET-MPC 的钢渣磨优化控制

摘要：针对具有多个控制变量，且各变量之间具有较强耦合作用的钢渣磨系统，设计了基于麻雀搜索算法的事件触发预测控制算法（SSA-ET-MPC），以提升钢渣磨系统生产过程中的动态性能和系统稳定性。首先，对钢渣磨系统进行机理分析，明确控制关键变量，利用子空间方法建立状态空间模型；其次，对钢渣磨系统传统控制存在的稳定性较差等问题提出模型预测控制（MPC）方法，同时设计事件触发机制（ETM）与麻雀搜索算法（SSA），减少控制器的计算负担并对控制器进行参数整定来优化其性能；最后，通过陕西某水泥厂进行实验验证，结果表明，SSA-ET-MPC算法相较于传统的规则控制，在主电机电流的MAE，出磨温度的MSE、RMSE分别降低了71.7%、82.6%、58.3%，相较于一般预测控制算法计算量减少了92.5%，且稳定性方面优于操作员的传统手工控制。
智能处理与应用 | 基于 ESP32 与远程控制的养殖场用智能风扇的设计与实现

智能处理与应用 | 基于 ESP32 与远程控制的养殖场用智能风扇的设计与实现

摘要：传统风扇功能单一、不支持远程控制，同时缺乏智能环境感知能力，难以满足智能养殖的需求。为此文中设计并实现了一种基于ESP32与远程控制的养殖场用智能风扇系统。系统采用ESP32作为核心控制器，Arduino C作为开发语言，集成了温湿度、空气质量、人体红外等多种传感器，并具有OLED显示和手机远程控制功能。文中设计并实现的智能风扇操作简便、功能完善。该智能风扇的设计、实现与应用有效提升了养殖环境的调控能力，有助于保障畜禽健康，进而提高养殖生产效益；同时兼具节能环保优势，具有广阔的应用前景。
智能处理与应用 | 基于“假设-验证”模型的工业物联网设备故障智能诊断方法

智能处理与应用 | 基于“假设-验证”模型的工业物联网设备故障智能诊断方法

摘要：在工业物联网边缘场景下，单纯依赖过程参数进行故障溯源往往面临特征模糊的困境，而全量引入视觉数据又会引发算力与带宽过载。文中提出一种基于“假设-验证”模型的设备故障诊断框架：推断阶段利用低算力的过程参数时序数据进行实时监测，在捕获异常时生成具有先验概率的候选故障假设集；验证阶段仅在异常触发时刻激活视觉模块，通过信号能量谱奇异值分析提取关键帧。模型调用并行专家子模型对候选假设进行物理仿真，生成理论预测的视觉表征，并通过量化“理论预测”与关键帧“真实表征”的差异度，结合先验概率完成故障确诊。实验与应用分析表明，该方法利用机器视觉的后验验证有效消除了“多对一”故障映射的不确定性，同时通过“按需计算”策略显著降低了边缘侧计算量与带宽负载，实现了低资源环境下的高准确性诊断。
智能处理与应用 | 基于ROS融合多算法的救援机器人

智能处理与应用 | 基于ROS融合多算法的救援机器人

摘要：为了解决在发生灾难事故后，救援人员搜索废墟、狭缝空间中的被困者、寻找生命迹象时面临危险的问题，设计了基于ROS操作系统的多算法陆地救援机器人。该机器人采用以Raspberry Pi 5为主控、STM32为辅控的硬件架构，主要配备了六自由度机械臂、激光雷达、深度相机等多种硬件设备，并结合IMU传感器进行环境感知，共同搭建灾后事故现场的实时3D环境。该机器人具备3D建图建模、自主导航、自主搬运、物体识别和实时监测等功能。在具体实现上，采用Gmapping建图算法完成3D建图建模与自主导航，使用YOLOv8算法进行物体识别，并利用Docker容器进行进程的分配与管理，以保证程序运行的稳定性。测试表明：多算法陆地救援机器人能够提高救援效率，通过自主导航技术与精确控制系统快速构建环境地图并实现自主巡航，且测试全程运行稳定，具有较强的救援应用价值。
智能处理与应用 | 基于5G网络的移动机器人避障控制系统设计

智能处理与应用 | 基于5G网络的移动机器人避障控制系统设计

摘要：针对机器视觉在不同光照强度情况下手势识别准确率不高，以及识别算法复杂等问题，设计了基于手势识别的移动机器人避障控制系统。该系统基于STM32开发板，主要由PAJ7620U2手势识别模块、超声波避障模块、5G无线传输模块、电源模块等组成。通过PAJ7620U2模块发射红外光线，红外接收器接收手势动作反射的不同光照强度信号以完成数据采集；经手势识别算法处理后，将手势指令通过无线模块传输至移动机器人，实现对机器人的远程控制；同时利用超声波避障传感器实现避障与差错控制。实验表明，该移动机器人在五种手势识别准确下的平均成功率可达98.7%。本系统具备非接触交互、自动充电、智能避障等特点，在应急救援、智能家居等领域具有较高的应用价值。
智能处理与应用 | 基于STM32的智能校园消防车设计

智能处理与应用 | 基于STM32的智能校园消防车设计

摘要：随着城镇化进程加快和人民群众安全意识不断提升，社会对火灾预防和应急响应的需求日益迫切。传统消防车在应对各类火灾场景时往往力不从心，更难以实现对火情的精准判断和快速处置。为此，提出一种基于STM32F103C8T6的智能消防车模型，通过集成先进的传感器和智能控制系统，能够实现对火灾风险的快速响应。智能消防车的主要功能模块包括：车载显示屏、总线电机驱动模块、蓝牙模块HC-08、光敏传感器、火焰传感器、WiFi模块、GPS定位模块；并根据火焰传感器获得的实时数据，智能调节水枪的喷射模式，以更加高效的方式扑灭火灾；同时，车辆配备有自动避障系统，确保其在复杂环境中安全行驶。该智能消防车模型有效弥补了传统消防车辆在火情感知与应急处置上的不足，具备较高的实用价值与推广前景。
智能处理与应用 | 基于物联网边缘计算的光伏阵列直流电弧故障预警

智能处理与应用 | 基于物联网边缘计算的光伏阵列直流电弧故障预警

摘要：为降低云端数据处理压力，提高直流电弧故障响应效率，提出基于物联网边缘计算的光伏阵列直流电弧故障预警方法，构建基于物联网的光伏阵列监控架构。在边缘层构建边缘计算模型，由边缘节点接收来自各边缘物联终端的光伏阵列监测信号，经过自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）后，生成多个IMF分量，对每个IMF分量执行希尔伯特变换，提取直流电弧故障特征，上传至边缘服务器，由其调用孤立森林算法并结合自适应阈值实现直流电弧故障预警。网络层提供预警决策、数据查询等服务。实验结果表明：与EEMD-SVM和小波包分解+BP神经网络相比，文中方法的准确率分别提升了11.4%和8.6%，误报率降低了7.1%和5.7%，平均预警时间为36.72 ms，当决策树数量为75棵时异常得分标准差达到稳定。
智能处理与应用 | 基于深度学习的多模态消防巡检机器人设计

智能处理与应用 | 基于深度学习的多模态消防巡检机器人设计

摘要：火灾是威胁人类生命财产安全的主要灾害之一，传统消防巡检依赖人工操作，其在效率、实时性、安全性等方面需要提升。随着深度学习、多模态数据融合和自主导航技术的发展，智能消防巡检领域可应用这些技术解决实际问题。为此，设计了一款基于深度学习的多模态消防巡检机器人，通过融合热成像、3D点云、视觉图像等多模态数据和深度学习算法，实现火源的精准识别与定位，结合同步定位与地图构建（SLAM）和路径规划技术，确保其能够在复杂火场环境中自主完成火灾检测、定位与应急响应任务，有效提升火灾预防与救援效率。
智能处理与应用 | 基于大数据技术的南美白对虾养殖环境分析

智能处理与应用 | 基于大数据技术的南美白对虾养殖环境分析

摘要: 南美白对虾是全球养殖规模最大的经济虾类之一, 其养殖产量与品质受环境因素影响显著。传统养殖模式依赖经验调控, 存在产量不稳定、病害风险高、资源利用率低等问题, 制约了产业规模化高质量发展。为解决上述问题, 以天津地区南美白对虾养殖环境为研究对象, 通过传感器实时采集水温、溶解氧、pH值、氨氮等关键水质参数, 经数据整理与统计分析后, 采用折线图直观呈现各参数随养殖周期的变化情况, 明确不同养殖阶段参数的波动特征与核心变化规律。结果表明, 该分析方法可精准捕捉水质异常波动节点, 为确定各阶段适宜养殖环境提供数据支撑。本研究可为养殖户提供分阶段、针对性的环境调控建议, 为水产养殖精准化发展提供可借鉴的实践参考。
智能处理与应用 | 基于Matlab的信号与系统实验仿真平台设计

智能处理与应用 | 基于Matlab的信号与系统实验仿真平台设计

摘要：文中基于Matlab GUI设计实现了信号与系统实验仿真平台，平台将课程实验项目与结果在同一界面进行显示，既改善了传统实验教学中存在的概念抽象、学生主观能动性差及硬件实验箱限制学生实验操作能力等不足，又能直观、实时对比不同实验项目运行效果。该平台在课程实验项目环节中能够起到承前启后的作用，一方面促进学生对理论知识的实践验证，另一方面为学生后续进行创新应用实验案例奠定基础，在课程运行过程中，提升了学生的学习兴趣，激发了学生的创新思维，从而改善教学效果。
智能处理与应用 | 基于电力线载波的电采暖负荷精准控制提升

智能处理与应用 | 基于电力线载波的电采暖负荷精准控制提升

摘要：在新疆地区，电采暖作为新型负荷设备比较普遍，受限于原有的电力线载波环境，无法实现对新增负荷设备的精准控制。为了加强对电采暖负荷的精准控制，在电力线载波通信的基础上，引入自适应比特分配技术和正交频分复用多址接入技术。自适应比特分配技术通过增加信道利用率，减少OFDM符号数来减少报文长度，提升信息携带效率。正交频分复用多址接入技术通过减少信道抢占次数和减少帧间隔时间来提高通信效率。引入这两种技术后，在公变台区电力线载波通信环境中，可以在不影响抄表的前提下，缩减台区终端与负荷设备的交互时间，优化电力系统的运行策略，实现对新增负荷的实时监测和精准控制，避免过载现象发生，保护台区变压器设备，减少电网投资。
智能处理与应用 | 基于图神经网络与知识图谱的开放大学课程推荐方法研究

智能处理与应用 | 基于图神经网络与知识图谱的开放大学课程推荐方法研究

摘要：随着开放大学在线课程规模的快速增长，学习者在选课时普遍面临信息过载和学习路径把握困难。文中以某开放大学为背景，构建包含课程、知识点、培养模块和学习者的课程知识图谱，引入图卷积网络学习课程表示，并通过聚合已修课程向量构建学习者表示，形成兼顾个性化兴趣与先修约束的课程推荐框架。同时给出多源数据抽取与清洗、实体与关系建模以及特征与样本构建过程，为后续在真实平台中开展模型训练和在线验证奠定基础。
智能处理与应用 | 城市社区社会保险信息化管理网络服务系统设计与研究

智能处理与应用 | 城市社区社会保险信息化管理网络服务系统设计与研究

摘要：当前我国社会保险服务在向城市社区层面延伸过程中，仍存在信息割裂、数据协同不足和服务流程碎片化等问题。为此，文中结合高密市的服务特点与实践经验，设计了一个社区化社会保险待遇人员信息化管理网络服务系统框架，以构建一个统一、高效、可追溯的基层社保服务体系。系统基于社区网格化治理理论，采用B/S与C/S混合架构，形成社区端采集、镇街审核和社保中心监管的多级联动结构，并通过多层安全机制保障数据安全与业务稳定。该系统实现了待遇人员信息采集、业务审核、服务跟进与数据统计的全流程闭环管理，提升了基层经办效率与监管精度，为社区社会保险数字化管理提供了可复制的技术路径，对推动社会保障服务的社区化与智能化发展具有实践意义与推广价值。
智能处理与应用 | 基于射频识别技术的物联网智能交通系统研究

智能处理与应用 | 基于射频识别技术的物联网智能交通系统研究

摘要：随着城市化进程的加速，交通拥堵、事故频发和环境污染等问题愈发突出，而物联网技术，尤其是射频识别（RFID）技术，为智能交通系统（ITS）的发展提供了新的解决方案。文中提出的基于RFID的物联网智能交通系统设计方案，旨在通过实时监测交通状况、优化交通流量、提高交通安全性来解决这些问题。系统采用分层架构，包括感知层、网络层、处理层和应用层，集成了RFID、传感器、5G通信、物联网等技术。该系统能够实现交通运行状况监测、交通事故报警、交通信号控制等功能，为交通管理提供了多维度的统计分析与决策支撑，还能够实现交通信号优化控制、公交及特殊车辆信号优先控制等智能交通控制功能。综上所述，该基于RFID的物联网智能交通系统设计方案能够有效应对城市交通管理的挑战，提升交通运行效率和服务质量，为城市交通的可持续发展做出贡献。
智能处理与应用 | 区块链技术在宝玉石防伪溯源中的信任机制与应用研究

智能处理与应用 | 区块链技术在宝玉石防伪溯源中的信任机制与应用研究

摘要：当前宝玉石流通过程中存在信任锚点缺失与价值传递不透明的行业痼疾。为此，文中提出了一套基于Polygon侧链技术的全生命周期防伪溯源系统。不同于传统的中心化确权模式，系统创新性地引入“实物资产-NFT数字凭证”双重锚定机制，利用高精度三维激光扫描与NFC加密芯片实现物理特征的数字化指纹提取与链上映射。为了解决高频交易场景下的Gas成本瓶颈问题，系统采用了跨链融合与分层存储策略。实验证明，该方法在确保数据安全的同时，能够将经济成本控制在合理范围内。基于原型系统的场景化测试结果表明，本方案在多节点协同与信息一致性维护方面具有较好的稳定性。特别是在引入物理特征数字指纹后，产品流转过程中伪造与替换风险得到有效抑制，消费者对溯源信息的查询频次亦呈现出明显上升趋势。
人才培养 | 物联网工程专升本“微专业”建设的研究与探讨

人才培养 | 物联网工程专升本“微专业”建设的研究与探讨

摘要：文中以专升本学生为对象，针对物联网工程专业特点，结合专升本学生的本科教育特性，借鉴“微专业”教育改革模式，依托教学团队供职院校的属地特性，从课程模块、思政元素融入、实践教学体系等方面，探讨了物联网工程专业智能“微专业”的建设方案，旨在探索契合物联网工程专业的“微专业”人才培养模式，为面向区域产业需求的物联网人才培养改革提供新的思路。
人才培养 | 基于工程实践的创新人才培养实践教学体系构建

人才培养 | 基于工程实践的创新人才培养实践教学体系构建

摘要：为精准对接新工科建设与物联网产业对创新人才的迫切需求，本专业以培养卓越工程人才为核心，构建了多学科交叉、全周期贯通的“四层次”实践教学体系，并配套搭建了分层递进、产教研融合的三大实践平台——专业基础实践平台、工程综合实践平台与科创实践平台，系统推动“虚实结合、线上线下、课内课外”一体化教学模式改革。在此基础上，专业积极引入人工智能技术，打造“智能引导、动态优化”的实践教学新生态。通过AI赋能教学全流程，实现个性化学习路径推荐、实践过程动态评估与实时反馈，进一步强化CDIO工程教育模式的实施效能。同时，依托“一码集成，泛在学习”的资源支持体系，有效整合多形态教学资源，全面夯实学生的工程实践能力、创新素养与综合工程素质。经过多年改革探索，该体系在人才培养质量方面成效显著，形成了以学生为中心、以能力为导向，技术赋能、系统推进的育人新格局。
人才培养 | AI赋能“信号与系统”的教学设计与实践

人才培养 | AI赋能“信号与系统”的教学设计与实践

摘要：针对“信号与系统”课程理论抽象、结构严谨、学科交叉性和系统性强的特点，以及传统教学中理论与实践脱节、学生兴趣不足等突出问题，提出AI赋能的BOPPPS教学模式。该模式重点引入大模型技术辅助教学资源建设，依托其强大的数据分析与生成能力，构建可根据学生学习进度、薄弱环节实时调整的问题库，以及以医学图像处理领域卷积运算、傅里叶变换等真实应用场景为核心的案例库，实现抽象理论与实践的深度融合。同时借助大模型即时交互特性搭建高效互动桥梁，引导学生掌握课程核心知识。实践表明，该模式显著提升了学生的知识应用能力、锻炼了创新思维，推动其从“被动接受”转向“主动探究”，强化其自主学习积极性，为课程教学改革提供可行路径。

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