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物联网技术

物联网技术

2026年04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

—机器人— 智元机器人与MiniMax达成合作，全模态AI加速落地机器人应用智元机器人已与MiniMax（上海稀宇科技）达成合作，MiniMax将为智元机器人提供文本到语音的全流程AI技术支持。针对智元机器人的产品定位与功能特性，MiniMax为其量身打造专属人设体系，优化用户与机器人的语音交互体验。同时，基于人设体系构建定制化提示词策略，为用户生成专属音色，实现千人千面的个性化音色合成
资讯博览 | 慧植棉延

资讯博览 | 慧植棉延

摘要：中国作为全球第一大棉花生产国，棉花种植市场竞争激烈，行业发展面临多重挑战：技术上效率提升与高精度、高可靠性难以兼顾，需持续攻关创新；市场层面农民对价格敏感，制造商需平衡成本与性价比；农户缺乏机械维护能力，影响设备使用与寿命；气候、棉价等因素导致市场需求波动，考验企业生产调整能力。推动产业发展，需技术创新降本提质，强化农户培训，企业灵活适配市场需求，多方协同突破瓶颈。
学术研究 | 改进RT-DETR的无人机航拍图像小目标检测研究

学术研究 | 改进RT-DETR的无人机航拍图像小目标检测研究

摘要：目标检测作为无人机视觉系统的核心任务之一，面临着物体数量多变、俯拍视角多样、背景复杂以及小目标与周边物体易混淆等挑战。为应对这些挑战，文中提出一种基于实时检测变压器RT-DETR的轻量化小目标检测算法DO-DETR。首先，引入一种更为轻量的主干网络FasterNet，有效减少了模型的冗余参数计算并增强了模型对多尺度特征信息的捕获能力。其次，在混合编码器的跨尺度特征融合阶段，提出Bi-CCFM进行多层级的特征动态加权融合，以提高特征信息的利用率。最后，引入EAA模块增强尺度内特征交互，使模型更好地捕捉全局上下文依赖关系。实验结果表明，在VisDrone2019公共数据集上 mAP@50 指标上达到了 39.6% ，相比于原模型提升了2.1% 。改进后的算法在检测精度上有了显著的提升。
学术研究 | 基于STM32的轴承损伤监测系统设计

学术研究 | 基于STM32的轴承损伤监测系统设计

摘要：针对航空发动机轴承振动监测中传统设备体积庞大、实时性不足的局限性，文中提出一种基于STM32的嵌入式智能监测系统。通过集成高精度三轴振动传感器、LoRa无线通信模块与混合域分析算法，构建微型化硬件架构，实现振动信号的实时采集、特征提取与在线诊断；采用自适应扩频因子调节与动态休眠策略，优化系统功耗及复杂电磁环境下的抗干扰性能。系统支持振动速度、加速度等多维度参数分析，结合数据应用平台实现阈值预警与远程监控，有效解决航空测试场景中空间受限、数据传输稳定性差等问题，为发动机关键旋转部件的健康管理提供高可靠性解决方案，在工业设备状态监测领域具有广泛适用性。
学术研究 | 基于锚节点位置误差的传感器管理研究

学术研究 | 基于锚节点位置误差的传感器管理研究

摘要：无线传感器网络定位技术是无线传感器网络中的关键技术之一。在实际应用场景中，锚节点数量往往有限，而未知节点数量较多。因此，如何利用尽可能少的锚节点来定位尽可能多的未知节点，成为亟待解决的问题。在无线传感器网络定位过程中，节点的位置误差会逐渐累积，这对整个网络的定位精度产生较大影响。文中对于具有多节点的传感器网络，需要对各个节点进行有效管理。在特定约束条件下，如误差约束、资源约束等建立合理的目标函数。通过优化目标函数，实现对网络中传感器的合理管理，达到资源优化配置的目的，从而提高整个网络的性能和定位精度。这不仅有助于降低网络的能耗和成本，还能提升网络的可靠性和实用性，使其更好地适应各种复杂的应用场景，如环境监测、目标跟踪、智能交通等领域。
学术研究 | 基于ZigBee技术的葡萄酒仓储环境监测系统研究

学术研究 | 基于ZigBee技术的葡萄酒仓储环境监测系统研究

摘要：文中设计并实现了一套基于ZigBee技术的葡萄酒仓储环境监测系统，旨在通过智能化手段提升葡萄酒仓储管理的精准性和效率。系统以EFR32MG24无线SoC为核心，集成温湿度、光照和振动传感器，实时采集仓储环境数据，并通过ZigBee无线通信传输至协调器节点，再经由WiFi或以太网上传至云平台进行存储与分析。该系统具备低功耗设计，支持实时报警、数据可视化及远程监控功能。测试结果表明，系统运行稳定，数据传输可靠，能够有效保障葡萄酒仓储环境的稳定性，为葡萄酒品质提供有力支持。未来可进一步拓展功能，以满足更复杂的仓储需求。
学术研究 | 基于智慧物联的建筑外围护结构缺陷智能检测

学术研究 | 基于智慧物联的建筑外围护结构缺陷智能检测

摘要：为实现建筑外围护结构缺陷的长期微变监测、定向缺陷图像采集与智能精准判定，研究基于智慧物联的建筑外围护结构缺陷智能检测方法。通过灰度共生矩阵算法（GLCM）提取无人机图像中建筑外围护结构缺陷的全局特征，转化为特征向量输入支持向量机（SVM)，并构建分类模型，通过符号函数输出缺陷判定结果，实现自动化缺陷检测。检测结果标准化后同步至智慧物联应用层管理平台，实现缺陷智能检测与管理。实验结果表明，该方法生成的特征图可精准提取建筑外围护结构缺陷区域并增强边界对比，且该方法对5栋建筑的缺陷检测准确率均达 95% 以上，为建筑外围护结构缺陷智能检测提供切实可行方案。
学术研究 | 基于激光视觉混合感知的无人天车避障系统

学术研究 | 基于激光视觉混合感知的无人天车避障系统

摘要：随着工业自动化产业的不断发展，无人天车在工厂自动上下货的应用越来越广泛，随之而来的危险状况也越来越多。目前无人天车为了保障现场安全必须要求现场工况简洁且无人，但实际工况往往必须存在工人和天车混合工作的场景，这对无人天车的安全性提出了极大的要求。无人天车须具备精准、实时的障碍物感知识别能力，才能应对复杂的人车同时协同工作环境。文中研究设计了一种基于激光和图像多传感器融合的避障系统，支持对工作环境里的人车进行识别感知，支持对识别到的障碍物位置进行精准跟踪。首先从PLC中获取天车的状态位置信息，然后应用ESEKF模型预测估计天车的位置信息。得益于图像识别技术多年来的成熟发展与应用，该系统将图像识别的结果通过三维点云的映射关系，投影到三维空间中。使得二维空间内图像识别的结果可以指导影响三维空间中天车导航的行为决策。最后从PLC中反馈天车的运行目标判断天车的运行轨迹是否与障碍物的轮廓框重合，根据障碍物与天车发生碰撞的位置距离，决策天车此时应该减速停障还是绕障。
学术研究 | 改进YOLOv11的轴承缺陷检测算法

学术研究 | 改进YOLOv11的轴承缺陷检测算法

摘要：轴承缺陷检测对保障机械系统安全稳定运行、提升设备使用寿命及维护工业生产高效有序开展至关重要。文中提出一种基于YOLOvlln改进的轻量级轴承缺陷检测模型YOLO-LDA，旨在解决现有轴承缺陷检测面临的诸多棘手问题，如检测速度慢、小瑕疵目标识别难、复杂光线背景干扰大等挑战。首先，使用LKSelection模块改进C3k2，进一步增强模型对轴承缺陷特征的感知能力。然后，使用DySample替代了原有的Upsample，提升了上采样过程的特征表现力，避免了缺陷特征在上采样过程中被模糊化或扭曲。最后，引入Adown下采样，弥补了传统卷积下采样对小目标感知能力弱的缺陷。实现结果表明，与YOLOvlln相比，文中提出的模型对轴承缺陷检测的mAP@0.5和 mAP@0.5:0.95 指标分别提高了 1.2% 和 1.7% ，同时模型参数量减少了 12% ，在提高了检测精度的同时节约了计算资源。此外，FPS高达 496.5f/s ，能够更清晰地记录轴承表面的微小特征和缺陷，从而提高检测精度和可靠性。
学术研究 | 基于多传感器融合的非接触式重锤限位预警装置

学术研究 | 基于多传感器融合的非接触式重锤限位预警装置

摘要：针对传统重锤位置检测方法实时性差、预警延迟等问题，文中设计了一种基于多传感器融合的非接触式重锤限位预警装置。该装置采用高精度超声波测距技术，并结合温度补偿，利用动态声速补偿算法，实现精准检测与实时监测。同时，装置具备三级校验机制和梯度响应策略，每日自动执行基准距离校准，确保测量精度。实验表明，在 -25～40^°C 环境下，测距精度达 ±5mm ，误报率低于 0.027% ，具有较高的应用价值。
学术研究 | 基于YOLOv8+ByteTrack的车辆未礼让行人自动检测方法研究

学术研究 | 基于YOLOv8+ByteTrack的车辆未礼让行人自动检测方法研究

摘要：针对复杂交通场景中传统目标检测算法适应性不足、误检和漏检率较高等问题，文中提出一种融合YOLOv8与ByteTrack算法的车辆未礼让行人自动检测方法。该方法构建了双阶段检测框架：首先通过YOLOv8算法实现车辆行人精准识别，其采用多尺度特征融合机制增强了对不同尺度目标的检测能力，然后引入ByteTrack多目标跟踪算法，通过分级数据关联策略有效提升动态目标跟踪能力。基于交通法规设计的判定模型，通过实时分析车辆与行人运动轨迹的相对位置关系进行违规行为判别。实验环节构建自动驾驶标准图像与真实场景图像混合的训练集，训练后输出的模型检测准确率达 94.31% ，召回率达 92.03% ，平均精度分别达到 96.36% 和 77.62% 。通过四类典型交通场景的对比实验表明，该系统能够在复杂场景下实现对车辆未礼让行人的高效检测。
学术研究 | 申威平台多系统VirtIO通信技术研究

学术研究 | 申威平台多系统VirtIO通信技术研究

摘要：在嵌入式应用场景中，Linux系统应用广泛，但其在高实时、高安全、高可靠等场景下难以满足实际需求，需要依托实时操作系统来完成相应任务。在此背景下，在单平台上部署多个操作系统，并为不同操作系统分配不同的任务成为常见的解决方案。文中首次在申威831平台上实现了LinuX系统与RTOS系统的单机双系统部署，并针对多系统通信技术展开研究，设计了申威平台多系统VirtIO通信方案。测试结果表明，该方案在申威平台上实现了Linux 系统动态加载RTOS系统、Linux系统和RTOS系统核间通信以及基于VirtIO的跨系统交互，为申威平台的多系统混合部署及其系统通信提供了可行的实现路径与实践基础。
学术研究 | 自定义规则的包过滤技术校园网安全系统实现

学术研究 | 自定义规则的包过滤技术校园网安全系统实现

摘要：校园网作为教育信息化的核心基础设施，面临多样化的网络安全威胁。文中提出并实现了一种基于自定义规则包过滤技术的校园网安全系统，通过灵活定义多维过滤规则（IP、协议、时间、行为模式），结合动态策略调整机制，显著提升了校园网的安全性与资源利用效率。通过系统地分析网络安全相关理论和技术，结合校园网实际需求，设计并实现了一套具有自定义规则的包过滤技术的校园网安全体系，且通过VLAN划分与智能流量整形，有效降低广播风暴发生。实验结果表明，该安全体系能够有效提升校园网的安全防护能力，合理利用网络资源，并且具有良好的可扩展性和易用性。
学术研究 | 一种用于物联网环境下关口电能表的高可靠性存储方法

学术研究 | 一种用于物联网环境下关口电能表的高可靠性存储方法

摘要：关口电能表作为电力系统中重要的计量设备，其数据存储的可靠性直接关系到电力系统的稳定运行和电能计量的准确性。在物联网环境下，数据传输和设备互联的需求进一步增加了对高可靠性存储方法的要求。为此，提出一种基于双重存储介质和冗余校验的高可靠性存储方法。硬件设计采用主存储模块（NORFLASH）和备份存储模块（EPROM）的双重架构，通过SPI和IC总线与主控芯片相连，实现数据的快速读写和备份。软件设计采用分层架构，包括驱动层、系统层和应用层，通过CRC32算法生成冗余校验码，确保数据在存储和传输过程中的完整性。同时，系统定期将主存储模块中的关键数据备份到备份存储模块，并在主存储模块故障时自动从备份模块恢复数据。此外，该方法还支持通过网络接口将数据传输到远程服务器，确保数据的实时性和可靠性。通过实验验证，该方法能够在多种故障场景下保证数据的完整性和准确性。在电源中断测试中，系统能够在1s内恢复数据，且数据完整性和准确性未受影响；在存储介质故障测试中，系统能够在3s内从备份存储模块恢复数据，并重新写入主存储模块。实验结果表明，该方法具有较高的可靠性和容错能力，能够有效提升关口电能表在物联网环境下的数据存储性能，具有较高的实际应用价值。
学术研究 | 考虑网络连接性能的端-边-云协同智能计算优化DNN效率

学术研究 | 考虑网络连接性能的端-边-云协同智能计算优化DNN效率

摘要：随着物联网设备数量的爆炸式增长和实时人工智能应用的涌现，将深度神经网络（DNN）模型部署在资源受限的终端设备上面临巨大挑战。为了在自动驾驶等低时延场景下实现高效的DNN推理响应，端-边-云协同智能计算成为关键技术范式。文中针对传统方案难以兼顾推理延迟与精度的问题，提出一种基于“早退/级联”模型的端边云协同推理优化方法。该方法在终端DNN模型中引入中间退出分支，当样本在中间层分类器中置信度足够高时即可提前输出结果；对于复杂样本则动态卸载到边缘或云端由更大模型继续推理，以保障整体精度。进一步提出一种误差上界分析方法，为早退机制提供理论精度保证；设计了边缘侧的设备与网络状态感知调度策略，实现终端与边缘云间的自适应任务划分与卸载决策；并利用云端大模型提取知识构建轻量知识图谱，下发终端辅助其快速推理。实验结果表明，在CIFAR-10等数据集上的端-边-云协同推理中，该方法可在保持精度损失低于 1% 前提下，将端到端推理延迟降低 30%～50% ，在网络波动情况下相比静态划分策略具有更强的鲁棒性。该研究为物联网环境下时延敏感型DNN应用提供了一种兼顾实时性与准确性的高效推理新范式。
学术研究 | 串联式冗余平衡架构的自主自行车系统设计、控制及实验

学术研究 | 串联式冗余平衡架构的自主自行车系统设计、控制及实验

摘要：针对传统两轮自行车自平衡方案（如控制力矩陀螺（CMG））存在的能耗与噪声较大、反作用轮式平衡车回复力矩不足且安装空间受限、质心转移显著增加重量且反应时间较长等问题，提出一种基于串联式冗余平衡架构的自行车系统自平衡方案，并将其应用于实际。首先，采用欧拉-拉格朗日方法建立基于串联式冗余平衡架构的自行车系统平衡动力学模型，通过分析优化了反作用轮的关键参数；然后，完成自主自平衡系统的软硬件设计，并搭建相应的实物平台；同时，还根据系统特性设计了带有补偿的参数在线自整定多环PID控制算法，实现自行车系统的自主平衡，并解决了电机加速迟滞所引起的反作用轮单向加速问题；最后，分别在静态和动态运动过程中对所搭建平台进行实验验证。结果表明，该平衡架构下车体能够维持平衡，摆动幅度小于1°，且平均噪声为57dB。
学术研究 | ChatGPT在工程施工防护装备检测中的应用研究

学术研究 | ChatGPT在工程施工防护装备检测中的应用研究

摘要：为了提升工程施工领域中个人防护装备检测的效率与准确性，文中提出一种基于ChatGPT多模态能力的检测方法。通过构建GPT插件，分别实现了安全帽佩戴情况检测、安全帽颜色分类以及多类别个人防护装备检测，并以YOLO系列模型作为基准进行了对比。实验结果表明，GPT模型在检测精确率、召回率及泛化能力方面表现优异，尤其在数据资源有限和复杂环境下展现出了显著的优势。此外，GPT插件能够将自然语言指令与多模态数据相结合进行检测，无需依赖高性能硬件支持。研究结果表明，基于ChatGPT的检测方法不仅优化了检测流程，还为基于物联网技术的智慧建造与施工安全管理提供了新的技术思路。
学术研究 | 基于三维生成对抗插补网络的海洋温度缺失数据修复

学术研究 | 基于三维生成对抗插补网络的海洋温度缺失数据修复

摘要：物理海洋分析模型通常依赖于规整化的网格化数据。然而，在海洋温度数据采集过程中，设备分布不均和恶劣海洋环境等因素的影响经常导致数据出现不同模式和程度的缺失，这为有效分析带来了挑战。为解决这一问题，提出一种无监督模型——三维生成对抗插补网络（3D-GAIN)，旨在直接插补缺失的海洋三维温度数据。与其他模型或算法不同的是，传统插补算法通常一次只能针对一维或二维数据进行插补，对于更高维数据，需要采取逐维或分块处理的方式来实现插补，而3D-GAIN则突破了这一限制，能够有效地处理三维海洋温度数据。该模型通过引入空间注意力机制学习海洋温度数据的空间相关性，并结合全连接神经网络生成器和判别器进行对抗训练，从而生成最接近真实数据的插补数据。实验结果表明，与其他插补模型相比，所提模型在估算缺失数据方面表现出更好的性能，充分体现了其在处理海洋温度数据的全局特征方面的优势。
学术研究 | 基于树莓派和Arduino的智能护理床席设计与实现

学术研究 | 基于树莓派和Arduino的智能护理床席设计与实现

摘要：针对传统病房护理设备功能单一、成本高昂导致的医疗资源紧张问题，文中研究开发了一款集成多模态交互技术的智能护理病床席。基于树莓派与Arduino硬件平台，构建了包含压力、温湿度传感器及摄像头的多维感知系统，通过OpenAI手势识别算法实现患者行为监测及非接触式操控，结合WiFi/蓝牙双模通信实时传输数据至医护终端。测试表明，该系统手势控制响应时间缩短至 0.5s 内，姿态识别准确率达 95.2% ，体征监测误差率低于3% ，创新性地整合了自主翻身、智能报警等8项核心功能，相较传统设备成本大大降低。该设备通过模块化设计支持功能扩展，有效提升了护理效率并缓解人力短缺压力，在智慧医疗与老龄化照护领域具有显著应用潜力，但需通过更大规模临床测试验证长期运行稳定性。
学术研究 | 基于STM32的锂电池寿命预测系统设计

学术研究 | 基于STM32的锂电池寿命预测系统设计

摘要：锂电池作为关键的能量存储器件，其可靠性和安全性主要取决于健康状态性能，因此对电池健康状态的预测尤为重要。文中基于长短期记忆（LSTM）网络构建电池健康状态预测模型，并部署至STM32微控制器，实现实时监测。实验采用NASA的加速老化数据构建样本集，利用Keras框架训练模型。PC测试结果显示：模型平均绝对误差（MAE）为0.007，均方根误差（RMSE）为0.013，预测精度较高；微控制器测试得到的MAE为0.013，RMSE为0.016，虽略有差异，但整体性能满足实际应用要求。
学术研究 | 基于ArduinoNano的遥控式路面清障车

学术研究 | 基于ArduinoNano的遥控式路面清障车

摘要：随着经济及交通的发展，交通事故日益频发。其中常见的人工清障需要大量的人力，且危险系数较高；而吊车、铲车等机械装卸成本较高，而且对机械控制人员的经验要求较高。清障车是一种具有道路抢险作业装备，能够起吊和托起事故、违章或损坏车辆，并能快速离开事故现场的专用车辆。出于对经济和操控难易度等方面考虑，使用ArduinoNano主控板，借鉴吊车和挖掘机的思路，将仿生机械臂与仿生多形态智能车底盘结合，使其能够进行清障、搬运、装卸等操作。改用更加安全且易上手的遥控远程控制设计，通过NRF24L01无线模块遥控器来控制清障车的行动轨迹及工作动作，使之在运行中保持一定抓取能力的同时具有一定的机动性。不仅如此，采用麦克纳姆轮代替了传统的轮胎，使其除能够正常的行走、转弯、掉头外，还能进行平移，使其能在空间更加狭小的环境中工作，在行动上更加灵活。
学术研究 | 基于AE-K-means与随机森林的用户用电行为识别

学术研究 | 基于AE-K-means与随机森林的用户用电行为识别

摘要：针对新型电力系统下传统用电行为分析难以刻画细粒度用电模式、不足以支撑差异化管理的问题，提出一种基于AE-K-means与随机森林的用户用电行为识别方法。利用某地区电网企业采集的用户日负荷曲线，采用自编码器对高维日负荷数据进行非线性降维；在潜在空间上用K-means聚类，并结合聚类有效性指标确定最优簇数为3，获得典型用电行为模式。随后将聚类结果作为行为标签来训练随机森林模型，实现对新用户用电行为的自动识别，并采用准确率、类别平均精确率和类别平均召回率指标评估模型性能。算例结果表明：在 k=3 时，AE-K-means的聚类效果优于K-means、GMM和层次聚类；在分类任务中，所提出的模型在三项指标上均优于KNN、SVM、决策树和GBDT等算法。所提方法结构简洁、易于工程实现，可为电网企业开展用户分群和差异化用电策略制定提供技术支撑。
学术研究 | 物联网技术在灾害预警中的应用

学术研究 | 物联网技术在灾害预警中的应用

摘要：物联网技术通过构建智能化感知网络，为灾害预警系统提供了创新性的解决方案。该技术利用分布式传感器实时采集地质、气象、水文等关键参数，并结合边缘计算节点进行数据预处理；再通过5G/LoRa等无线通信协议，实现多维数据的低延时传输。在滑坡监测中，加速度传感器与地下水位探测器可提前72h识别山体位移异常；洪涝预警系统则通过水位传感网络和人工智能模型，将预警响应时间缩短至 10min 以内。当前技术瓶颈主要在于极端环境下的设备可靠性和复杂数据的融合分析效率。未来发展方向将聚焦于星地协同组网、数字孪生建模以及跨平台预警联动机制，以实现从单灾种监测向多灾害耦合预警的智能化转型。
学术研究 | 基于手机活动量数据的好友推荐算法研究

学术研究 | 基于手机活动量数据的好友推荐算法研究

摘要：随着智能手机的普及，人们越来越热衷于利用移动设备进行社交。为实现使用手环、手机等移动设备的用户间好友推荐，针对移动设备的加速度传感器数据，提出一种层级图模型算法，用于实现基于活动量的好友推荐。提出了用户活动量历史的三个特征，即：活动量的序列特征（Seq）、活动量的分层特征（Hier)、活动量的倒排频率（IDF)。同时考虑序列特征、倒排频率和分层属性，构建融合Seq+Hier+IDF的层级图模型（HGSM）推荐算法。实验结果表明，所提层级图模型算法的性能显著优于数量相似、余弦相似和皮尔逊相似算法。层级图模型的三个特征在测量用户相似性中具有各自的优势，且随着三个特征的依次加入，推荐效果逐步提高。
学术研究 | 基于图像融合的智能交通无人机集群系统

学术研究 | 基于图像融合的智能交通无人机集群系统

摘要：城市化进程加快，交通拥堵问题日益严峻。传统监控摄像头因视野受限，难以全面覆盖拥堵区域。为了优化交通性能从而达到降低能源成本，提高驾驶员的安全性和舒适度，确保交通执法并检测交通违法行为的智能交通工程与服务的需求，文中利用人工智能（AI）和无人机（UAV）开发了一款新型人工智能集成视频分析框架，称为TAU（无人机流量分析)。本框架为克服传统无人单机缺点，同时避免受到恶劣环境影响，使用基于EGO-Swarm的无人机集群扩大视频数据采集范围，提高无人机飞行的自主性和鲁棒性，采取速度快、准确率高的YOLOv5算法来实现基于渐进式语义注入和场景保真度的实用红外和可见光图像融合网络，采用机载可见光相机和红外相机红外与可见光图像融合的方法作为输入，削弱特殊环境对数据采集的影响，为实时疏导交通拥堵及路段优化管理提供技术支撑。
学术研究 | 深度强化学习下双层无人机群协同车辆任务卸载

学术研究 | 深度强化学习下双层无人机群协同车辆任务卸载

摘要：车辆边缘计算（VEC）是提高车联网计算任务处理效率的关键技术。为应对该场景中高动态性、网络覆盖不均等挑战，提出一种基于双层无人机辅助的车辆边缘计算卸载策略。其中，上层多旋翼无人机作为计算卸载的悬停节点，下层固定翼无人机作为移动的辅助平台，为上层节点提供任务分配支持，以实现车联网边缘计算卸载的优化。首先，将问题建模为马尔科夫决策过程；然后，设计一种基于深度强化学习的异步优势演员-评论家（A3C）优化算法，实现计算资源、通信资源和无人机轨迹的联合优化。最后，仿真结果表明，与现有策略相比，所提策略在延迟方面最高可减少 30% ，为车辆边缘计算提供了一种高效可靠的解决方案。
学术研究 | 基于AI图像识别的救灾无人机

学术研究 | 基于AI图像识别的救灾无人机

摘要：文章研发一款基于AI图像识别的智能救灾无人机，旨在通过技术创新提升灾害预防与应急救援处理效率。该设计构建了以STM32F407为主控芯片的多模态协同系统：通过MPU6050姿态传感器与无刷电机构建稳定飞行平台，搭载YOLOv5算法构建灾情目标检测的AI图像识别系统，采用4G透传模块实现灾情数据实时回传，结合超声波阵列与GPS模块构建厘米级避障和自动巡航系统。经实测验证，该系统可在 200ms 内完成目标识别响应，定位精度达 2m ，具备在复杂环境下连续飞行 40min 的能力，形成“感知-决策-执行-反馈”的完整技术闭环。实验结果表明，所提方案深度融合AI图像识别与物联网技术，为应急救援提供了智能化解决方案，显著提升了灾情响应速度和救援精准度。
学术研究 | 基于改进YOLOv8s的变电铭牌识别提取算法研究

学术研究 | 基于改进YOLOv8s的变电铭牌识别提取算法研究

摘要：对电力系统中变电铭牌内容的自动高效提取的前提是精确识别出变电铭牌。针对目前的变电铭牌识别算法皆依赖高性能硬件设备，限制实际应用场景中移动端的有效部署，提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量化变电铭牌识别提取算法。首先将YOLOv8s初始的主干特征提取网络替换为MobileNetV4网络，将特征融合网络中的传统卷积替换为Ghost卷积，减少模型的参数计算量，同时降低模型权重的大小；其次，为提高对变电铭牌的识别精度，在特征提取中引入轻量化ECA注意力机制来捕捉铭牌的关键信息。测试结果表明，改进后的算法内存为原始YOLOv8s算法的1/2，且精确率、召回率、平均精度均值相比原始YOLOv8s算法分别提高了 0.1% ， 0.3% F0.2% 。最后将改进算法移植到树莓派4B中进行实际检测实验，结果显示该方法可以有效识别和提取出变电铭牌上的内容，证明了其对变电铭牌识别任务的有效性。
学术研究 | 基于深度学习的番茄智慧农业系统

学术研究 | 基于深度学习的番茄智慧农业系统

摘要：为提高番茄农业的种植效率，减少病虫害对植株的影响，文中以STM32F746为主控芯片，结合各类传感器及YOLO系列实时目标检测算法，实现环境数据的可视化监测、设备的智能化管理、植株的病虫害及生长状况实时检测与防治等功能。同时，将所得出的数据发送至阿里云及小程序存储与管控，最后结合TouchGFX制作的人机交互界面形成一套完整的农业管理系统。该系统具有自动化栽培、高效的资源利用、可远程操作和智能化管理等优点，可提高农业种植效率及农业自动化水平，并为农业中颇为棘手的病虫害问题提供解决方案。
学术研究 | 基于AI模型自进化的危化品场站多模态风险预警和联动处置系统设计

学术研究 | 基于AI模型自进化的危化品场站多模态风险预警和联动处置系统设计

摘要：危化品场站作为易燃、易爆、有毒危险化学品的重要存储和装卸场所，其安全运营直接关系到周边民众的生命财产安全。然而，传统安全监测方式依赖单一传感器和人工巡检，存在漏报率高、效率低等问题。为此，文中提出了一种基于AI模型自进化的危化品场站多模态风险预警和联动处置系统，该系统通过部署异构传感器阵列采集多模态数据，利用时空对齐算法实现数据融合，并采用轻量化YOLOv7-tiny模型实时识别异常数据和违规行为。系统支持联邦学习框架下的模型自进化，实现边缘端AI推理模型的持续优化，并通过分级应急联动机制实现快速应急处置。该系统为危化品场站提供了高效、实时、准确的危化品场站风险预警与处置方案，解决了早期风险漏报、误报，应急处置延迟高的行业痛点，具有重要的实践意义。
学术研究 | 基于单片机的智能家居控制系统设计与实现

学术研究 | 基于单片机的智能家居控制系统设计与实现

摘要：文中设计并实现了一个基于单片机的智能家居控制系统。该系统采用ESP8266作为控制核心，通过温湿度传感器、气体浓度传感器等多种传感器模块，实现对家庭环境的实时监测，并通过WiFi模块与手机APP实现远程控制。硬件模块由控制模块、传感器模块、通信模块和电源模块构成，确保系统的稳定性、准确性和安全性。在软件设计中，控制程序通过串口通信、继电器控制和传感器数据采集完成家电的智能化管理。数据处理模块使用滤波技术和通信加密协议，确保数据安全可靠。系统实验验证了该设计的可行性和稳定性，结果表明，该智能家居控制系统响应速度快、传感器数据准确、远程控制稳定，为家庭智能化和便捷管理提供了可靠的解决方案。
学术研究 | 基于物联网与数字挛生技术的智慧养老平台的设计与研究

学术研究 | 基于物联网与数字挛生技术的智慧养老平台的设计与研究

摘要：文中提出了一种基于物联网与数字孪生技术的智慧养老平台设计方案。该方案聚焦于解决传统家庭养老模式在应对老龄化挑战时存在的人力资源匮乏问题，致力于构建一个以居家养老为基础、以社区养老为依托的智慧养老平台。方案采用数字孪生、物联网等技术，建立了由传感器网络、云平台和数字孪生平台组成的系统架构。系统设计以STM32微处理器为核心，通过ZigBee模块传输传感器数据，并借助WiFi模块将数据上传至物联网云平台。云平台通过API与数字孪生平台连接，支持用户通过Web端访问。此外，系统还集成了事件监听与报警功能。在模拟环境下的测试结果表明，该设计方案能够实现对社区居家环境的有效监测，具备预期的事件监听与报警机制。该方案创新地将数字孪生技术引入养老领域，构建了集环境感知、多源信息融合、可视化监控与实时报警于一体的智慧养老平台。该平台展现出广阔的应用前景，可显著优化居家养老服务流程、提升响应效能，为积极应对人口老龄化挑战提供了创新性的技术支撑路径。
学术研究 | 基于MCP服务器的大模型与物联网平台交互架构设计与实现

学术研究 | 基于MCP服务器的大模型与物联网平台交互架构设计与实现

摘要：随着大型语言模型（LLM）能力的飞速发展以及物联网（IoT）应用的日益普及，有效地将大模型的智能分析与决策能力与海量的物联网设备数据及控制能力相结合，成为智能物联网领域面临的重要挑战。现有物联网平台虽具备设备接入、数据处理和基本控制功能，但通常缺乏一个标准化的、面向大模型优化的交互接口，导致大模型难以高效、深入地理解和利用物联网系统的上下文信息。为此，文中提出一种在现有物联网平台内部署模型上下文协议（MCP）服务器的交互架构。该架构旨在为大模型提供一个标准化的接口，以获取丰富的设备状态、历史数据、模型化上下文，并能安全、有效地执行控制指令。详细闸述了MCP服务器在物联网平台中的系统架构、与平台现有模块的集成方式、关键功能的设计与实现。通过该架构，可以显著提升大模型与物联网平台的交互效率和智能化水平，为开发更高级的智能监控、预测性维护、自动化控制等应用奠定基础，并推动物联网平台向更高层次的智能化演进。
学术研究 | 基于物联网与云电脑的智慧课桌

学术研究 | 基于物联网与云电脑的智慧课桌

摘要：针对智慧课堂对课桌设备的需求，基于物联网与云电脑设计一种智慧课桌。基于物联网技术通过RFID和指纹识别对使用者的身份进行认证，获取对课桌设备的使用权限，实现课桌设备的无人化智能管理。以轻量化的云电脑作为用户终端设备，通过在云电脑中安装第三方云教学平台，实现智慧课堂功能。可有效提升管理水平，提高管理效率，降低系统成本和研发维护费用。作为一种融合物联网、云电脑等先进技术的智能教育设备，可期在智慧课堂中发挥重要作用。
学术研究 | 基于危化品仓库的循迹应急响应系统

学术研究 | 基于危化品仓库的循迹应急响应系统

摘要：危险化学品储存安全事关人民及城市的安全，其中危化品泄漏是安全事故常易发生之一。基于此问题，提出一种基于危化品仓库的循迹应急响应系统，以提升和保障危化品仓库的安全性。该系统由基于MSP432控制的感知单元和基于STM32的应急响应单元构成，感知单元通过小车搭载红外、气体、视觉及温湿度传感器，通过多源数据融合实现环境感知与厘米级巡线精度，运动控制单元通过红外信号利用动态路径纠偏算法进行处理，驱动电机完成自主循迹，感知单元通过蓝牙同步上传环境参数、固液气危化品泄漏情况至响应单元，并进行应急响应。同时可以通过PC端进行可视化。经测试，该系统循迹误差小于 2cm ，泄漏源检测响应时间小于1s，并触发报警准确率大于 98% 。该系统形成集环境感知、安全预警于一体的安全风险管控智能化方案。
学术研究 | 基于OBE的“嵌入式系统课程设计”教学改革研究

学术研究 | 基于OBE的“嵌入式系统课程设计”教学改革研究

摘要：“嵌入式系统课程设计”是一门综合性实践课程，承担着培养学生实践创新能力的任务。针对传统“嵌入式系统课程设计”教学中存在的问题，依据OBE理念，结合专业培养目标重构课程目标，基于课程目标优化课程设计内容、改革评价方法，最后根据定量和定性的课程目标达成情况评价，实现课程教学的持续改进。改革不仅激发了学生的学习兴趣、提高了实践能力，还培养了学生的团结协作能力、职业素养和分析解决不同学科领域内电子信息复杂工程问题的能力。
学术研究 | 新工科背景下物联网工程专业专创融合共生路径研究探索

学术研究 | 新工科背景下物联网工程专业专创融合共生路径研究探索

摘要：在新工科建设背景下，如何将双创教育融入高校人才培养的全过程是高校教学改革的热点问题。物联网工程专业作为新工科专业，在专业教育与创新创业教育融合、创新型人才培养等方面仍需进行深入探索，存在专业教育与创业教育“两张皮”、各自为政、相互支撑融合不足等问题。文中基于共生理论，提出“基于课程-创新训练-学科竞赛-创业大赛-创业实践”五位一体的专创融合共生路径，探索物联网工程专业的创新创业人才培养模式。通过构建融合课程体系、搭建实践平台、引入竞赛机制、强化创业指导等措施，旨在提升大学生的创新创业能力和专业实践能力，为物联网产业发展提供人才支撑。
学术研究 | 竞赛导向下虚实结合的项目式“数字电子技术”课程教学改革与实践

学术研究 | 竞赛导向下虚实结合的项目式“数字电子技术”课程教学改革与实践

摘要：为解决“数字电子技术”课程教学中存在的“电路抽象难激趣”“学时有限实践不足”“学用分离创新较难”等问题，提出“竞赛导向下虚实结合的项目式教学”创新模式。通过重构教学内容、融合虚拟仿真技术、建设“智能 e+ 实验室”，形成“学-练-赛”闭环教学模式。实践结果表明，学生实践动手能力和创新能力得到了显著提升，有效提高了课程目标达成度，为应用型人才培养提供了可借鉴的路径。
学术研究 | 基于PDCA循环的“物联网系统联调”工学一体化教学活动设计与实施

学术研究 | 基于PDCA循环的“物联网系统联调”工学一体化教学活动设计与实施

摘要：设计与实施丰富、切实的教学活动是技工院校推动工学一体化课程改革发展的突破口。以浙江交通技师学院“物联网系统联调”课程为例，按照工学一体化教学活动策划、教学活动组织、教学活动评价和教学活动优化4个步骤进行PDCA循环教学提效管理，实现物联网应用技术专业工学一体化课程质量的显著提升，以期通过教学管理创新引领技工教育工学一体化课程改革高质量发展。实验结果表明，实施基于PDCA循环的“物联网系统联调”课程教学活动，可以促进技工院校学生对物联网应用技术专业知识与技能的正迁移。

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