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物联网技术

物联网技术

2026年11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 | 物联网产业视点 (2026年5月)

资讯博览 | 物联网产业视点 (2026年5月)

具身智能智元 WITA 成为全国首例完成大模型备案的具身智能交互模型根据上海市网信办最新公告的上海市生成式人工智能服务备案情况，智元WITA成为全国第一款实现合规备案的具身智能交互大模型，标志着中国具身智能产业从“技术验证”进入“合规商用”的新阶段。依托智元“三智一体”全栈技术体系，智元WITA核心应用于人形机器人交互场景。量子计算图灵量子首次完成光量子计算全栈国产化适配
资讯博览 | 智能无人船水产养殖新系统

资讯博览 | 智能无人船水产养殖新系统

摘要：本项目设计了基于智能无人水产养殖船与无人潜航器协同作业的立体化智慧养殖系统。该系统集成了高效低噪推进、双域优化抗涌流控制、立体化数据协同渔情分析等核心技术，实现了养殖全流程的智能化管理。通过水面无人船进行精准投喂、药物喷撒与水面监测，水下潜航器执行水质多参数检测与鱼群动态追踪，构建“水面-水体-海底”全维度数据链，并结合云端协同平台实现远程监控与智能决策，显著提升养殖效率、降低运营成本，助力海洋养殖业绿色、智能、可持续发展。
学术研究 | HHT-DEIM：针对亚显现尺度瑕疵与复杂纹理的工业表面瑕疵检测

学术研究 | HHT-DEIM：针对亚显现尺度瑕疵与复杂纹理的工业表面瑕疵检测

摘要：针对工业纹理背景下亚显现尺度（Sr<0.2）瑕疵检测中特征显著性易被稀释的问题，提出一种通用检测架构HHT-DEIM，旨在提升对微小瑕疵的检出能力。所提方法采用三阶渐进式设计：首先，设计双路径茎干网络（HD-Stem），在输入阶段并行解耦细节与上下文，抑制下采样造成的信号模糊；其次，引入混合注意力模块（HAM），通过显著性校准动态抑制背景响应；最后，构建混合多尺度特征融合编码器（TFFN），利用双向语义对齐增强跨尺度一致性，保障微弱信号的完整传递。在织物、PCB与钢材表面三个典型工业数据集上的实验表明，该方法仅以 11.64×10⁶ 的参数量，即在综合精度（mAP@50/mAP@95）与微小瑕疵专项指标（mAP_S）上达到先进水平，显著提升了对极细长、微小及低对比度瑕疵的检出性能。本研究为复杂纹理下的弱目标检测提供了一种高效泛化的解决方案，并为应对工业视觉数据中的长尾分布问题提供了新的技术视角。
学术研究 | 基于LoRa和NB-IoT的农业环境远程监测系统设计

学术研究 | 基于LoRa和NB-IoT的农业环境远程监测系统设计

摘要：针对农业环境监测数据传输不稳定、覆盖范围有限等问题，设计了一种基于LoRa和NB-IoT技术的农业环境远程监测系统，采用“感知-传输-应用”三层协同架构，硬件端依托物联网架构构建低功耗广域网，以乐鑫ESP32-S3微控制器与实时操作系统为核心搭建调度中枢，集成多类环境传感器实现数据采集、处理、传输与控制执行全流程协同。经实验验证，系统数据传输成功率稳定在98.5%，设施大棚场景数据传输成功率达99.2%，有效覆盖范围较传统单一LoRa系统提升60%，场景覆盖半径可达1.0 km。
学术研究 | 一种轻量的光纤振动信号识别模型

学术研究 | 一种轻量的光纤振动信号识别模型

摘要：基于深度学习的分布式光纤振动模式分类是近年来受到广泛关注的一种新兴技术，在交通、能源、国防等领域展现出独特的优势。然而，现有深度学习模型结构复杂、计算成本高、实时性差，难以满足实际场景需求。为解决这一关键问题，文中提出了一种用于振动信号分类的轻量级模型VibNet。该模型结合了残差连接的优点，通过引入深度可分离卷积和星形运算重新设计了残差块。在方法上，先将一维振动信号预处理为二维梅尔频谱图，然后将其输入VibNet模型中进行模式识别。实验结果表明，该模型的识别准确率高达97.24%，模型大小仅为2.3 MB，推理时间仅为8.33 ms，综合性能领先现有模型，显著提升了系统在资源受限环境下的实时处理能力。
学术研究 | 汽车司机智能驾驶行为监控系统设计

学术研究 | 汽车司机智能驾驶行为监控系统设计

摘要：随着机动车保有量的增长，不良驾驶行为引起的交通事故越来越多。基于轻量化CNN-RNN模型与多模态传感器数据融合监控算法，结合卷积神经网络和循环神经网络，通过在车内部署高清摄像头、非接触式红外测温传感器及光敏电阻等设备，实时采集驾驶员面部表情、头部姿态、肢体动作及生理状态信息。利用Jetson Nano边缘计算平台进行图像预处理与模型推理，结合MobileNetV2和LSTM实现行为特征的时空建模，可识别疲劳、分心、单手驾驶、接打电话及吸烟等不良驾驶行为。系统支持本地语音预警与加密云端通信，具备实时干预与远程监控功能。该系统能有效预警不良驾驶行为，对提升驾驶安全、降低事故发生率具有重要应用价值。
学术研究 | 基于LoRa和大数据技术的黄河污染监测系统

学术研究 | 基于LoRa和大数据技术的黄河污染监测系统

摘要：文中提出了一种基于LoRa和大数据技术的黄河污染监测系统，旨在解决传统监测手段在数据采集、传输和分析处理方面的不足。系统采用分层架构设计，包括感知层、网络层、平台层和应用层，实现了对黄河沿岸工业污染源废水和废气排放的全面、实时监测。在感知层，部署了高精度传感器，用于监测废水中的化学需氧量、氨氮、总磷、pH值和重金属含量，以及废气中的二氧化硫、氮氧化物和颗粒物浓度。网络层利用LoRa技术，确保数据的低功耗、长距离传输。平台层依托大数据技术，对海量监测数据进行深度分析和处理，实现污染源的实时监控、异常预警和精准溯源。应用层通过Web端和移动应用，为用户提供直观的数据展示和便捷的命令控制功能。该系统不仅提升了污染监测效率和数据准确性，还为黄河的生态保护和污染治理提供了有力的技术支持，为实现黄河流域的高质量发展提供了科学依据。
学术研究 | 基于改进YOLOv5s的轻量化安全帽佩戴检测算法研究

学术研究 | 基于改进YOLOv5s的轻量化安全帽佩戴检测算法研究

摘要：针对建筑施工、工业生产等场景中安全帽佩戴检测面临的小目标识别精度低、模型计算复杂度高、难以在资源受限设备上部署等问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的轻量化安全帽检测算法。首先，在检测头部分增加160×160分辨率的P2小目标检测层，将最小可检测目标尺寸从8×8像素降低至4×4像素，增强对远距离小尺度目标的感知能力；其次，在骨干网络第5层插入坐标注意力（CA）机制，通过捕获特征的通道信息与空间坐标维度关联特征，提升多尺度特征表达能力；最后，采用Ghost卷积替换骨干网络和颈部网络中的10个标准卷积层，显著降低模型参数量和计算复杂度。在Safety-Helmet-Wearing-Dataset数据集上的实验结果表明，改进模型相比基线YOLOv5s，平均精度均值（mAP@0.5）提升了1.7%（达到87.3%），精确率提升了0.5%（达到89.0%），召回率提升了1.2%（达到88.1%）；参数量为 8.11×10⁶ ，减少了4.1%；浮点运算量（GFLOPs）为6.22，降低了14.3%。文中提出的改进方法实现了检测精度与模型效率的良好平衡，为智慧工地安全监控系统的实时化、轻量化部署提供了有效的技术支撑，具有较高的工程应用价值。
学术研究 | 基于改进 BERT 的电力作业安全风险实时防控方法

学术研究 | 基于改进 BERT 的电力作业安全风险实时防控方法

摘要：在高危电力作业场景中，作业人员的安全风险评估面临多模态数据复杂、时空动态关联显著以及事故样本稀缺等挑战。针对传统多头Transformer和未改进BERT模型在多模态融合、时空依赖建模及实时预警能力方面的不足，提出了一种改进的BERT风险评估框架。该方法通过多模态特征融合机制统一编码设备运行状态、人员行为及环境参数，在位置编码中引入绝对时间戳与风险暴露时长，实现风险随时间演化的显式建模；在编码层嵌入毫秒级时序注意力模块，并结合图注意力网络（GAT）构建“设备-人员-环境”空间拓扑，实现动态态势感知。在多任务协同学习框架下，模型可同时输出设备失效预测、行为风险分级及环境突变监测结果，并通过风险可视化模块定位关键危险因素以触发预警。实验结果表明，该方法在复杂电力作业场景中显著提升了风险识别精度、响应速度和跨场景泛化能力，为电力作业安全防护提供了高效、可靠的核心算法支持。
学术研究 | 联合物联网技术和注意力机制的遥感图像飞机目标检测

学术研究 | 联合物联网技术和注意力机制的遥感图像飞机目标检测

摘要：飞机遥感图像传输过程中，易受星地链路噪声、大气湍流扰动及传感器姿态误差等多源干扰，导致图像产生非刚性几何畸变，严重制约后续对飞机目标的精准识别。为此，文中提出一种结合物联网技术和注意力机制的遥感图像飞机目标检测方法。基于物联网技术构建遥感图像飞机目标检测框架，感知层通过GF-7卫星、地面接收站采集飞机遥感图像，并通过S频段天线实现星地数据传输；网络层对采集的飞机遥感图像进行校正处理，以消除几何畸变，再按照TCP/IP协议，并基于IEEE 802.11ac标准将遥感数据传输至应用层；应用层接收遥感数据，并将注意力机制（ATT）引入卷积神经网络（CNN），构建基于ATT-CNN的检测模型。模型输入层对图像进行标准化处理，3个卷积层递进捕捉飞机目标特征，池化层降低特征维度，注意力层强化飞机特征、抑制背景干扰，全连接层整合特征；输出层确定飞机目标类别并生成识别边界框，完成飞机目标的识别。实验结果表明，该方法可以精准检测遥感图像中的飞机目标，在多种复杂场景下的灵敏系数均可保持在0.90以上。
学术研究 | 面向传统Modbus设备的星闪-以太桥接网关设计与实现

学术研究 | 面向传统Modbus设备的星闪-以太桥接网关设计与实现

摘要：星闪（NearLink）技术凭借超低时延、高可靠性和强抗干扰能力，为工业物联网提供了新一代短距无线通信方案。然而，当前工业现场仍部署有大量仅支持传统有线协议（如Modbus RTU）的工业设备，且现有星闪网关多依赖2.4 GHz WiFi实现云平台接入，易引发同频干扰，劣化系统性能。针对上述问题，文中设计并实现了一款面向Modbus设备的星闪-以太网桥接网关。硬件方面，采用H3863星闪主控模组与CH390H工业级以太网控制器，通过有线以太网上行链路彻底规避星闪与WiFi的频谱冲突；软件方面，提出一种基于两级语义映射的协议转换机制，实现设备标识-协议类型与寄存器-物理量的解耦管理，支持Modbus数据自动解析、物理量转换与物模型对齐。系统在阿里云IoT平台完成了验证，结果表明，该方案有效解决了传统工业设备接入星闪生态的兼容性与可靠性问题，为高确定性工业无线网络提供了可行的边缘接入路径。
学术研究 | 基于MQTT的电梯物联网监测与控制系统

学术研究 | 基于MQTT的电梯物联网监测与控制系统

摘要：随着物联网和通信技术的不断进步，电梯远程监测和管理已成为保障电梯安全、高效运营的新措施。文中设计并实现了一种基于MQTT的电梯监测与控制系统，可通过客户端实现电梯运行状态的远程实时监测、故障预警、应急照明远程控制、维护模式开启等功能。实验测试结果表明，该系统可以在多种网络环境下稳定运行，同时提供可靠的数据传输，为电梯安全运行提供保障，提高电梯故障的处理效率，进而降低电梯的运维成本。
学术研究 | 面向多协议无线传感器网络的拓扑识别

学术研究 | 面向多协议无线传感器网络的拓扑识别

摘要：拓扑控制在延长网络寿命和降低干扰方面具有重要意义，而拓扑识别的准确性是实现有效拓扑控制的关键。传统的被动侦听方法仅能在已知协议的合作型传感器网络中识别节点连通性。为此，文中提出了一种新的方法——主动干扰与被动侦听（AIPI），用于非合作型传感器网络的拓扑识别。该方法结合了主动与被动两种侦听机制：主动侦听利用全双工传感器对通信进行干扰，直至发生频率跳变，从而获取节点间的距离信息，进而推断其连通性并通过误差修正确定节点位置；被动侦听则在获得物理层时间帧结构后，采用格兰杰因果检验推断通信节点之间的连通关系。在获取物理层信息后，通过被动侦听可有效降低能耗。仿真结果表明，与传统方法相比，AIPI在非合作型传感器网络拓扑识别中具有更高的准确性。
学术研究 | 基于改进DDQN算法的物联网边缘异常节点自动定位

学术研究 | 基于改进DDQN算法的物联网边缘异常节点自动定位

摘要：传统物联网边缘异常节点辨识方法仅在非负限制区域内通过单时段节点实况测算实现自动定位，无法及时捕捉主控节点、非负异常节点之间关系的变化，导致自动定位结果不精准。为此，文中提出一种基于改进DDQN算法的物联网边缘异常节点自动定位方法。通过测算节点之间的有效距离，建立物联网无线通信范围约束和非负位置坐标约束，确定非负限制的基础条件；融合改进DDQN算法，在非负限制条件约束下，针对多节点进行持续跟踪锁定，确定单时段内异常节点的位置；关联物联网其他覆盖区域，对跟踪目标展开衰减测算，去除衰减值后，实现自动定位处理。实验结果表明，所提方法的平均定位误差基本保持在3.5%以下，最大误差为3.4%，最小误差仅为0.9%，定位可靠性与精准性显著提升，具有良好的应用价值。
学术研究 | 基于V2G的光伏电站能量管理调度控制策略研究

学术研究 | 基于V2G的光伏电站能量管理调度控制策略研究

摘要：为应对高比例可再生能源接入带来的挑战，并充分挖掘电动汽车的巨大潜力，文中提出并求解了一个计及车网协同调峰效益的光伏充换电站混合整数规划优化模型，对光伏电站的能量管理调度控制策略进行了研究。以年化总成本最小为目标进行容量规划，以日前运行成本最低为目标进行调度控制，建立了包含V2G的电动汽车集群行为模型。算例结果表明，所构建的模型能够科学地确定光伏与储能的最优容量配置及运行控制策略；V2G技术能够有效削减系统峰值负荷，替代部分储能的调峰功能，从而显著降低系统的总投资成本。研究成果为新型电力系统背景下充换电站的科学规划与高效运行提供了理论工具和决策支持。
学术研究 | 基于物联网的户外运动健康监护系统设计

学术研究 | 基于物联网的户外运动健康监护系统设计

摘要：针对户外运动安全事故频发、现有监护产品功能割裂的行业痛点，设计一种基于物联网技术的户外运动健康监护系统。系统以 STM32F103C8T6 为主控核心，集成 MAX30102 心率血氧传感器、MPU6050 姿态传感器与合宙 Air780EG 通信定位模组，通过 4G Cat.1 协议实现数据与阿里云平台的实时交互，结合 Android APP 完成健康数据可视化与定位追踪。测试结果表明，系统心率测量误差≤5%，血氧检测精度≥97%，姿态识别相关系数达 0.998，定位精度达米级，可实现运动者生命体征监测、跌倒风险预警与全天候定位功能，满足马拉松、徒步等户外运动的安全监护需求。该系统解决了传统产品功能单一、环境适应性差的问题，为户外运动安全保障提供了一体化技术解决方案。
学术研究 | 基于STM32单片机的电缆沟道巡检智能头盔

学术研究 | 基于STM32单片机的电缆沟道巡检智能头盔

摘要：针对电缆沟道光线昏暗、密闭狭窄、有毒有害气体易积聚、管线及杂物等障碍物分布复杂的作业环境，设计了一种基于STM32F103C8T6单片机的电缆沟道智能巡检头盔。该智能头盔以搭载高性能ARM Cortex-M3处理器及丰富外设接口的STM32F103C8T6单片机为主控核心，采用多传感器融合技术，全面提升了电缆沟道巡检装备的智能化水平。单片机通过实时采集多源传感器信息，形成“感知-分析-预警-联动”的闭环巡检防护机制，全方位提升了巡检作业的智能安全防护水平与高效作业能力，为巡检人员沟道内作业安全及电缆设备稳定运行提供了可靠技术保障，具有显著的工程应用价值。
学术研究 | 基于 RISC-V+ARM异构平台的轻量级语音交互系统研究

学术研究 | 基于 RISC-V+ARM异构平台的轻量级语音交互系统研究

摘要：近年来，随着物联网及微型传感器的快速发展，语音交互作为一种自然、便捷的人机交互方式，逐渐成为智能家居与工业物联终端的主要入口。文中基于玄铁（RVB2601）开发板与树莓派平台，设计并实现了一套轻量化的语音交互系统。该系统以玄铁RVB2601作为感知层，集成硅麦负责语音采集与播放，树莓派负责高算力任务，包括语音识别（STT）、语义解析（阿里千问API）与语音合成（TTS），二者之间通过WiFi建立音频与控制数据通道。通过硬件连接与软件集成，实现了“语音采集-语音传输-语义解析-生成文本-文本转语音-回复输出”的完整流程。文中介绍了系统的总体架构、硬件实现与软件功能，并完成了功能验证以及初步的性能分析。实验结果表明，在良好网络条件下，系统能够实现实时语音识别以及语音回复，具备应用于智能家居与辅助生活场景的潜力。
学术研究 | 基于多传感器融合的智能安防机器人系统设计

学术研究 | 基于多传感器融合的智能安防机器人系统设计

摘要：随着智慧城市的发展，智能安防的需求日益增长。传统“人防+物防”模式面临成本高、人力不足等挑战，因此安防机器人成为重要研究方向，但现有产品存在功能单一、定位精度低、智能化不足及成本高等问题。文中提出一种基于多传感器融合的智能安防机器人系统，采用三台Kinect V2传感器结合RGB-D SLAM实现精准定位与地图构建，运用YOLACT语义分割与SIFT特征匹配剔除动态干扰，以增强系统的鲁棒性。硬件以STM32F407为核心，集成IMU、GPS等模块，通过差速运动模型与PID控制实现自主导航与避障。该系统成本低、功能丰富、适应性强，为推动安防系统智能化与自主化提供可行方案。
学术研究 | 一种低损耗低端理想二极管设计

学术研究 | 一种低损耗低端理想二极管设计

摘要：为解决肖特基二极管正向压降偏高、损耗较大的问题，同时满足Oring电路与均流电路中多电源单元防逆流及功率分配的应用需求，文中研究并开发了一种低损耗的理想二极管。低损耗低端理想二极管电路由NMOS主管和差动放大器电路构成，文中设计了四种差动放大器，包括互补MOS管+二极管对管、PMOS对管+二极管对管等组成形式。差动放大器相当于比较器电路，用于比较NMOS主管的栅极、源极电压差。当电源电压正向输入时，NMOS主管具有很低的导通阻抗，静态导通压降小，具有较低的损耗；当电源电压极性反接时，NMOS主管截止，防止反向电流倒灌至电源，保护电源电路。该电路结构简单，具有成本低、实用性强的特点。
学术研究 | 基于小样本 L-PBF 成形 316L 零件的抗拉性能预测研究

学术研究 | 基于小样本 L-PBF 成形 316L 零件的抗拉性能预测研究

摘要：激光粉末床熔融（L-PBF）成形316L不锈钢零件时，由于工艺与性能关系高度耦合且试验成本昂贵，导致可用数据量有限，影响模型的预测精度。针对小样本数据不足与分布不均问题，文中提出基于WGAN-GP的数据增强方法，将收集到的50组原始数据扩展至550组，增强后数据的特征分布保持与原始数据高度一致。结合随机森林构建延伸率和抗拉强度预测模型，数据增强显著改善了模型性能，其中延伸率预测 R² 由0.57提升至0.88、RMSE降低57%；抗拉强度预测 R² 由0.54提升至0.77、MSE降幅达41%，有效缓解了小样本条件下的过拟合问题。基于SHAP的可解释性分析显示，能量密度相关参数为最主要的影响因素，层间旋转角及扫描路径参数为关键辅助因素。研究证明，WGAN-GP与机器学习模型的结合能够提升工艺参数的优化效率，为L-PBF成形316L不锈钢零件的性能预测与工程应用提供低成本、高可靠性的技术路径。
学术研究 | 基于物联网系统的宠物多维度健康监测与智能护理一体化设计

学术研究 | 基于物联网系统的宠物多维度健康监测与智能护理一体化设计

摘要：随着宠物数量的增加，宠物健康监测和宠物日常生活管理已经成为现代养宠人士的核心需求。针对宠物健康状态判断难、宠物日常护理难等问题，设计了一套基于物联网与人工智能技术的宠物生活护理与健康监测系统，能够检测宠物的多方面健康数据，预测宠物的健康状态并实现宠物日常生活护理。该系统主要由ESP32主控芯片、HX711压力传感器、氨气传感器、YW01液位传感器、温度传感器、霍尔效应传感器、ESP32-CAM视觉模块、显示模块等组成；上位机端基于Uni-app跨平台开发框架完成软件系统开发，并部署于云服务器，用户可通过终端设备实时查看、分析上述数据，最终实现宠物状态的智能化监测。该系统实现了宠物健康监测与日常护理的智能化、一体化管控，有效帮助了养宠人士解决宠物养护难的问题。
学术研究 | 机械臂人机对弈系统的嵌入式实践项目设计

学术研究 | 机械臂人机对弈系统的嵌入式实践项目设计

摘要：现如今，基于机械臂的数据采集、电机驱动控制与通信协议实现等关键技术的应用日益广泛。文中以机械臂为载体，设计了人机五子棋对弈系统的嵌入式实践教学项目。项目采用ROS 2框架搭建机械臂控制模型，结合飞腾派嵌入式平台，实现了机械臂的运动规划与五子棋智能决策算法，完成了从仿真测试、算法部署到真实物理环境验证的全流程开发。该项目紧扣嵌入式系统应用热点，优化知识结构，改革实践教学，有助于提升学生的嵌入式系统设计与工程实践能力，充分发挥嵌入式系统在工程实践能力培养方面的优势。
学术研究 | 基于改进 UNet 的视网膜血管分割模型

学术研究 | 基于改进 UNet 的视网膜血管分割模型

摘要：为了提高视网膜血管分割的性能，克服人工分割血管效率低、主观性强的困难，文中提出了一种基于改进UNet的视网膜血管分割模型。通过引入注意力卷积块，增强模型对复杂的视网膜微小血管的捕捉能力，提升血管边界的准确性以及血管整体网络的连贯性；同时加入了多尺度特征融合模块，对不同尺度大小的血管进行处理，优化微小血管分割能力。实验结果表明，与UNet、UNet++、AttenUNet、DoubleUNet等模型相比，改进模型在数据集DRIVE、STARE、CHASEDB1、HRF上的性能表现较好， F₁-Score分别达到了 84.48% 、 84.68% 、 82.79% 、 83.57% ；准确率分别达到了 97.1% 、 97.55% 、 97.44% 、 97.21% ；AUC指标分别达到了 98.95% 、 99.22% 、 98.86% 、 98.94% ，其他指标也有所提升。改进模型在整体分割性能上表现出了优势，该分割模型可以作为血管分割的一种有效方法。
学术研究 | 基于STM32的智慧社区健康监测与应急响应系统设计

学术研究 | 基于STM32的智慧社区健康监测与应急响应系统设计

摘要：随着人口老龄化进程加快及公共卫生需求升级，智慧社区健康监测系统成为缓解养老压力的重要技术方案。文中设计并实现了一套基于STM32F103C8T6微控制器的综合监测系统，集成高精度传感器（MAX30102心率血氧传感器、DS18B20体温传感器、ADXL345加速度传感器、GPS定位模块）与环境感知单元，实时采集用户的生命体征（心率、血氧、体温）与环境数据（温湿度、空气质量），并通过WiFi-MQTT架构实现数据的云端同步与移动端交互。系统引入边缘计算技术优化本地数据处理效率，实现异常阈值判断（如心率超限、体温异常）与跌倒检测，通过蜂鸣器报警与OLED实时显示构建双重响应机制，配合GPS定位与紧急联动功能，为社区居家养老提供了一套高效、可靠的健康管理方案。
学术研究 | 基于物联网技术的数智化转型实践研究

学术研究 | 基于物联网技术的数智化转型实践研究

摘要：文中以眉山中车制动科技股份有限公司的数字化转型实践为案例，研究并构建了一套基于物联网技术的“分析-规划-实践”闭环转型方法论。面对系统数据孤岛、生产流程不透明及装备数据应用不足等核心挑战，提出了“整体规划、分步实施”的技术路线，通过部署工业物联网平台，统一数据采集标准，并深度融合云计算与人工智能技术，系统性地推进在组织战略、数据治理、系统集成及生产作业等关键环节的智能化改造。实践表明，该方案成功实现了生产过程的透明化管控与全生命周期质量追溯，显著提升了产品一致性与生产效率，为传统制造企业，特别是轨道交通装备领域，提供了可复制的数智化转型路径与实证参考。
学术研究 | 不同机器学习架构在CYGNSS土壤水分反演中的验证与对比

学术研究 | 不同机器学习架构在CYGNSS土壤水分反演中的验证与对比

摘要：现有CYGNSS土壤水分反演研究所使用的模型架构、辅助数据及研究区域各有不同，在模型架构和辅助数据对反演结果精度的影响上缺乏系统的比较。为充分验证不同机器学习架构在CYGNSS土壤水分反演研究中的应用潜力以及对辅助数据的利用能力，在同一典型研究区域，选取线性回归、随机森林、XGBoost、支持向量回归机和多层感知器五种模型架构，在使用不同辅助数据的条件下进行验证和对比。实验结果表明，五种模型架构中，集成机器学习方法（随机森林和XGBoost）在模型精度和辅助数据的利用能力上均优于其他三种模型；仅使用植被光学厚度作为辅助数据时，随机森林与XGBoost在测试集上的相关系数分别为0.784和0.785，而引入地形及土壤质地数据后，相关系数均可达到0.896，显著高于其他三种模型。此外，实验结果证明，地形和土壤质地数据对于提升模型精度具有重要作用，特别是在地形复杂的区域。通过系统对比不同模型架构在CYGNSS土壤水分反演研究中的性能和对辅助数据的利用能力，可为后续相关研究在模型及辅助数据的选择上提供参考。
学术研究 | 基于家庭场景的消费类物联网产品网络安全风险评估研究

学术研究 | 基于家庭场景的消费类物联网产品网络安全风险评估研究

摘要：随着智能家居的广泛普及，家庭场景消费类物联网产品（如智能门锁、摄像头等）面临固件漏洞、数据泄露、恶意控制等安全风险，现有评估方法存在指标单一、忽略场景关联性等问题。文中提出一套针对性的网络安全风险评估技术，构建“目标层-准则层-指标层”三级评估指标体系，涵盖设备层、通信层、数据层、应用层4类准则18项具体指标；结合层次分析法（AHP）确定指标权重，引入模糊综合评价模型实现风险量化；以5款主流家庭IoT产品为实验对象，通过漏洞扫描、协议分析与专家评分验证评估技术有效性。结果表明，该技术可准确识别高风险产品，且较传统方法准确率提升23.5%，为家庭物联网产品安全选型与防护提供支撑。
学术研究 | 基于物联网的塔式起重机远程监控与安全评估系统开发

学术研究 | 基于物联网的塔式起重机远程监控与安全评估系统开发

摘要：针对传统塔式起重机监控与安全评估系统存在数据滞后与响应延迟、评估结果准确性低下等不足，开展了基于物联网的塔式起重机远程监控与安全评估系统研究。首先完成了系统硬件设计，构建了由实时操作监控与实时画面监视组成的立体感知网络，为数据采集提供了物理基础。在此基础上，进行了系统软件设计，通过多源异构数据预处理为后续分析提供高质量数据；利用卡尔曼滤波对关键状态参数进行优化估计，提升了监控数据的可靠性；进而建立了融合层次分析法与熵权法的模糊综合安全评估模型，实现了从离散参数报警到整体安全等级评定。系统测试结果表明，该系统的数据延迟不超过25 ms，状态评估准确率为100%，均显著优于传统系统，为智慧工地主动安全防护提供了可靠的技术方案。
学术研究 | 基于 Si24R2F 的智能家禽脚环设计与实验

学术研究 | 基于 Si24R2F 的智能家禽脚环设计与实验

摘要：针对智慧农业中对家禽个体化健康监测的需求，提出了一种基于Si24R2F芯片的低功耗智能家禽脚环设计方案。该脚环硬件高度集成，包含LIS2DH12三轴加速度计和DS18B20数字温度传感器，通过Si24R2F处理器完成数据采集、运算、存储及2.4 GHz无线传输。软件实现了基于加速度矢量幅值的动态阈值峰值检测计步算法和低功耗管理策略。实验在真实养殖环境中进行，多只蛋鸡佩戴脚环并对照视频和参考传感器进行交叉验证。结果表明：脚环计步的平均准确率约95%，体温测量平均绝对误差约为0.28℃；室外30 m内无线数据包接收成功率大于98%；系统平均工作电流约为18.6 μA，使用120 mA·h纽扣电池的可持续运行时长大于250天。实验还验证了多接收点RSSI粗定位和异常预警的可行性。该设计为家禽精准养殖提供了一种实用的监测手段。
学术研究 | 基于时序分解与深度学习融合的产液量预测

学术研究 | 基于时序分解与深度学习融合的产液量预测

摘要：油气田生产管理中，准确预测单井产液量对于优化生产策略、提高采收率至关重要。文中提出了一种基于STL分解与深度神经网络融合的产液量预测方法，旨在解决油田生产中产液量时间序列的非线性、非平稳性预测难题。该方法首先对产液量序列进行STL分解，将其拆分为趋势项、季节项和残差项三个分量；随后构建多分支LSTM网络，分别对各分量进行建模，并通过特征融合层整合三个分量的时序特征，同时Attention机制负责捕捉长周期的重要数据，最终输出未来7天的产液量预测值。实验采用实际井史数据，以30天历史数据作为输入，预测未来7天的产液量。结果表明，所提出的STL-LSTM-Attention融合模型在多个评价指标上均表现出良好的预测性能，能够有效捕捉产液量的动态变化规律，为油田的智能决策与生产优化提供了可靠的技术支持。
学术研究 | 基于物联网技术的无人机实践教学平台构建与教学应用研究

学术研究 | 基于物联网技术的无人机实践教学平台构建与教学应用研究

摘要：针对传统测绘实践教学中存在的设备作业方式单一、与工程实际脱节等问题，本研究构建了深度融合物联网技术的无人机实践教学平台，旨在提升学生的实践创新能力，并深化产教融合。通过校企合作，平台集成无人机、GNSS接收机及测量机器人等设备，搭建了具备设备状态实时监控与智能调度功能的物联网系统，并开发了涵盖矿山边坡监测、城市地铁变形监测等真实工程项目的课程实践体系。学生可通过该平台完成从航线规划、像控点布设与RTK测量，到数据采集与处理的全流程综合训练。应用实践表明，该平台实现了教学过程的可视化与精准指导，有效提升了学生的工程实践能力与岗位胜任力。项目构建了具备推广价值的产教融合教学模式，为测绘类专业实践教学改革及行业技术应用提供了有益参考。
学术研究 | 基于虚实整合与能力分层路径的传感器实践教学模式创新与验证

学术研究 | 基于虚实整合与能力分层路径的传感器实践教学模式创新与验证

摘要：为应对新一代信息技术产业对工程人才实践能力提出的更高要求，针对现有传感器实训环节中虚拟与实体教学脱节、能力培养缺乏阶梯性等问题，本研究设计并实践了一种融合虚实资源、遵循能力递进规律的教学范式。该模式依托“虚拟-实体-融合”三域协同的架构，借助数字孪生方法打通虚实系统间的数据与操作壁垒，构建高度一体化的教学环境。在培养路径上，依据CDIO工程教育理念，将学习进程划分为基础应用、系统构建与创新开发三个逐步深入的阶段，并配套开发了相应的阶梯式课程与任务资源。教学实验结果显示，采用新模式的班级在多项能力指标上明显优于传统教学班级，其基础技能达标率达到92.6%，系统调试时间缩短约60%，创新成果数量实现翻倍增长。实践证明，该体系能够有效促进学生技术整合与工程创新能力的提升，具备在更广范围内推广的价值。后续改进将围绕深化校企协同、构建智能教学系统等方面展开，以进一步增强教学实效性与适应性。
学术研究 | 面向物联网的网络工程实验教学改革与实践

学术研究 | 面向物联网的网络工程实验教学改革与实践

摘要：为满足物联网产业对复合型网络人才的需求，解决网络工程实验教学中设备集成度低、扩展性差及实验内容与物联网技术脱节的问题，文中基于新工科人才培养要求，设计融合物联网技术的模块化网络工程实验平台。该平台操作直观、内容丰富，实现了物联网技术与网络工程实验的深度融合，能够有效提升学生的实践能力，激发其学习兴趣，显著增强其在物联网领域的就业竞争力与职业发展潜力。本方案为网络工程专业融入物联网技术的实验教学改革提供了可行路径，可广泛应用于高校物联网、网络工程相关专业的实验教学，为培养适配物联网产业的创新型、复合型人才提供路径支撑。
学术研究 | “新工科”背景下数字逻辑电路教学改革探索

学术研究 | “新工科”背景下数字逻辑电路教学改革探索

摘要：数字逻辑电路作为物联网专业的基础课程具有很强的理论性和实践性，在“新工科”背景下，以培育应用型创新人才为导向的目标对数字逻辑电路教学提出了新的要求。针对普通高校在传统数字逻辑电路实验教学中存在理论有余而实践不足的问题，提出将数字逻辑电路实验与EDA技术相结合，开展项目式教学；改革实验方法，建立线上线下混合式教学模式，将虚拟仿真与实践操作相结合，使学生能够由浅入深地掌握数字电路的设计方法；同时引入数字素养目标和双创目标建立多元评价标准，并开设第二课堂培养学生的综合实践能力和创新思维。这些新方法的运用能够有力地促进教学水平的提升，提高人才培养质量。
学术研究 | “新工科”背景下“无线传感器网络”课程改革路径研究

学术研究 | “新工科”背景下“无线传感器网络”课程改革路径研究

摘要：当前的工程教育存在理论脱离实践、案例更新缓慢、教学方法单一固化等问题，无法培养学生“新工科”所倡导的实践与创新能力。为此，文中以“无线传感器网络”课程为例，对其教学目标、内容、方法与手段进行了重塑。在具体实践中，以“项目驱动”为核心要素，有机融合线上与线下教学，引入企业的真实案例，并采用虚拟仿真实验解决高风险高成本等实验困境，构建了一种集“产、学、研、用”于一体的全新教学模式。实践探索结果表明，此举有效地调动了学生的内在学习动力，促进了其项目高质量完成，同时也增加了其获奖数量，提升了企业对学生的满意度，学生的综合工程素养得到较大提升。

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