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物联网技术

物联网技术

2025年18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

资讯博览 | 物联网产业视点

（2025年8月） 3D 微软上线Copilot3D，零基础用户也能建模3D 科技媒体TheVerge报道，微软近日低调推出Copilot3D功能，可将2D图像自动转为3D模型，适用于游戏、动画、VR/AR及3D打印。用户可以在CopilotLabs中访问这项实验性工具，无需专业建模知识，便可以将普通2D图像一键转换为可编辑的3D模型，且该功能目前完全免费。 AI A开书谷歌“虚
资讯博览 | 高压GaN功率HEMT设计

资讯博览 | 高压GaN功率HEMT设计

摘要：宽禁带半导体GaN具有宽禁带间隙、高电子饱和速度和高浓度2DEG等特点，在功率器件方面具有广阔的发展前景。本项目研发了一种高阈值电压的增强型GaNHEMT器件，显著提高了栅极可靠性，丰富了GaN功率器件的高压研究，使其在高温、高压应用等领域展现出巨大潜力。该成果对推动节能减排、促进产业升级和经济增长具有重要意义。
学术研究 | 基于NB-IoT禽畜舍监控系统的设计

学术研究 | 基于NB-IoT禽畜舍监控系统的设计

摘要：为了满足养殖业中小散户对禽畜舍环境监测的需求，本研究设计了一种低成本、实用的禽畜舍环境监控系统。该系统以STM32为核心，集成了各类环境传感器，并加入了用户交互模块，包括排气扇、水泵、蜂鸣器、语音模块和OLED显示模块等。通过NB-IoT模块将数据采集送至服务器，实现远距离实时监控。该系统有效解决了传统禽畜舍监控系统效率低和实时性差的问题。实验结果表明，该系统具有性能稳定、工作效率高、系统扩展能力强等特点。该系统具有良好的实用性和推广价值，为养殖业的精细化、智能化管理提供了有效的技术支撑。
学术研究 | 基于改进YOLOv5s的火焰烟雾检测算法

学术研究 | 基于改进YOLOv5s的火焰烟雾检测算法

摘要：由于火焰在算法检测中受环境影响大，在图像中占比较小，为提高检测精度，提出一系列基于YOLOv5s算法的改进方案，通过加入ECA注意力机制以减少计算开销。同时加入SPPFCSPC模块，结合 SPPF和CSPNet的优势，采用分组卷积操作对特征图进行处理。通过将输入特征图分组进行卷积处理，降低计算成本和参数量，保持高效特征提取。最后，通过CSPNet的部分跨阶段连接，有效提升梯度流动和特征复用能力，进一步增强模型的性能。改进后的算法经过一系列实验后在烟雾火焰训练集中分别取得了 98.5% 的精确率、 99.4% 的平均检测精度和 98.6% 的召回率，对比原始算法分别提高了2.3、2.2、2.3个百分点。
学术研究 | 基于LoRa无线传输的煤矿环境安全监测系统设计

学术研究 | 基于LoRa无线传输的煤矿环境安全监测系统设计

摘要：随着煤矿工业的迅速发展和开采强度的增大，煤矿环境的安全问题日益受到关注。然而，传统的煤矿环境监测效率低下，数据采集范围不够精确，无法充分适应现代煤矿安全运营的高标准要求。为此，设计了一款以STM32开发板为核心处理单元的煤矿环境安全监测系统。该系统由LoRa通信模块、DHT11温湿度传感器、MQ-2气体传感器、语音识别模块等组成，能够采集煤矿内的环境参数，并利用LoRa技术将数据整合并传输，再通过ESP-01模块将数据实时传输至阿里云平台和手机端。在电脑端和手机APP上能够观测煤矿内的安全情况，包括有害气体的体积分数、温湿度、粉尘浓度等关键环境参数，系统还能够及时识别异常情况并发出警报，提醒管理人员及时处理。实验表明，该系统有效提升了煤矿环境监测效率和安全管理水平，促进了无线组网技术和传感器技术应用在煤矿安全领域的发展。
学术研究 | 基于SCSO-BP神经网络的瓦斯浓度预测研究

学术研究 | 基于SCSO-BP神经网络的瓦斯浓度预测研究

摘要：在煤矿生产领域，瓦斯浓度是关乎工人生命安全以及煤矿整体安全生产的关键指标。瓦斯浓度过高可能引发爆炸、室息等重大灾害，直接威胁井下人员生命安全与煤矿设施完整性。因此，精准预测瓦斯浓度变化，提前部署通风调节、人员撤离等防控措施，是煤矿安全管理的核心环节。运用智能且高效的手段对煤矿井下瓦斯浓度进行提前预测，能为后续的安全防护措施争取宝贵时间，是保障煤矿安全与工人健康的有力举措。文章设计了一款基于SCSO智能优化算法的瓦斯浓度监测模型，将温度、CO浓度以及甲烷浓度等多参数纳入监测数据范围，通过SCSO智能优化算法对BP神经网络模型进行优化升级，显著提升了瓦斯浓度预测模型的准确率。实验结果显示，相较于原始BP神经网络模型预测方法，改进后的 SCSO-BP模型预测方法在预测精度上更具优势，能更精准地为煤矿安全生产提供数据支持。
学术研究 | 基于单片机的环境监测小卫士的设计与研究

学术研究 | 基于单片机的环境监测小卫士的设计与研究

摘要：为了保障人们的居住环境，能够随时随地查看环境数据以提高生活的便捷性和舒适度，文章通过使用STM32F103系列单片机为核心控制器设计了一个环境监测系统，命名为“环境监测小卫士”。文中使用气体传感器模块、大气压监测模块、DHT11温湿度模块、紫外线传感器模块、语音模块以及GSM模块等来监测温湿度、甲烷体积分数、 CO₂ 体积分数、紫外线强度等；数据可直接显示到OLED屏上，使用者可以通过语音和小卫士进行交互获取信息，还可通过无线技术在手机APP上实现实时监测，从而多渠道获取数据。经测试，此系统工作稳定，性能强大，数据精确，且功耗低，可广泛应用于家庭环境监测领域，以减少环境污染带给人们的困扰。
学术研究 | 基于级联加权融合的图像处理方法在YOLOv8目标检测的应用

学术研究 | 基于级联加权融合的图像处理方法在YOLOv8目标检测的应用

摘要：随着物联网技术在水下领域的广泛应用，水下考古和海洋资源勘探等场景对图像目标检测技术提出了更高的要求。由于水下图像通常面临光照不足、散射等复杂环境因素的干扰，传统单一算法难以满足当前的高精度检测要求。针对以上问题，文章提出了一种白平衡与对比度限制自适应直方图均衡化级联加权融合的图像处理方法，并应用于YOLOv8进行目标检测。实验结果表明，该方法的mAP提高了 3.3% ，在PSNR、SSIM指标上也优于其他SOTA算法，分别为28.55和0.93。说明经过该方法处理后不仅可以提高图像主观视觉效果，还可以保留更多细节和目标特征。为物联网驱动的水下工作提供了有力的技术支撑，具有广阔的应用前景。
学术研究 | 物联－云端的无人车智能环境监测系统设计

学术研究 | 物联－云端的无人车智能环境监测系统设计

摘要：为了实现对新建房屋、工厂等场所内有毒有害气体的监测，同时确保监测过程中无需人员直接接触，设计了一款基于STM32主控芯片的物联-云端智能无人车系统，从而有效防止有毒有害气体对工作人员的健康构成潜在威胁。该无人车集成了远程操控功能，结合前置高清摄像头实时传输图像信息，该设备能够抵达人员难以接近的区域执行任务。此外，车辆装备了先进的气体监测模块，能够监测空气中的多种颗粒物、总挥发性有机化合物（TVOCs）以及温湿度等关键环境参数。同时，系统借助LoRa技术，支持多台设备之间的数据交互与协同计算，处理后的数据通过集成的通信模块上传至云平台，便于集中管理与深入分析，为环境监控提供强有力的技术支持。
学术研究 | 基于卷积神经网络的物联网智能锁具型号识别研究

学术研究 | 基于卷积神经网络的物联网智能锁具型号识别研究

摘要：现有识别方法在特征提取过程中容易忽视关键局部信息，导致识别准确率受限，无法满足物联网智能锁具精准管理需求。因此，文章研究了基于卷积神经网络的物联网智能锁具型号识别方法。首先对智能锁具图像进行数据增强，统一图像格式并增加数据多样性。利用改进的ResNet-50架构结合空间金字塔池化层和CBAM注意力机制提取锁具多尺度特征并聚焦关键区域。然后进行分类预测输出型号概率。最后基于阈值决策和多帧融合策略完成锁具型号识别。实验结果表明，该方法的平均精度均值（mAP）和 F₁ 分数均优于其他三种对比方法，有效提高了对智能锁具型号的识别能力。
可靠传播 | 物联网加密电路防御侧信道攻击方法的研究

可靠传播 | 物联网加密电路防御侧信道攻击方法的研究

摘要：随着物联网技术的发展，物联网数据的安全性变得日益重要。为提升物联网设备数据加密的实时性和安全性，并降低功耗，越来越多的物联网设备系统芯片集成了硬件加密算法电路。然而，由于物联网设备部署在开放环境中，其硬件加密电路易受到侧信道攻击的威胁。针对此问题，以轻量级加密算法PRESENT为例，提出了一系列防御侧信道攻击的改进方法，包括在硬件加密电路内部逻辑中引入并行处理机制，使用4位伪随机数打乱S盒替换顺序，以及引入其他电路噪声等。此外，还提出了一种通用的轮密钥生成策略，用于进一步提升对侧信道攻击的抵抗能力。在自制的侧信道攻击原型系统中进行试验表明：在 95% 的置信区间，针对硬件加密电路的相关分析攻击成功率由 90% 下降至 10% 。所提方法为物联网设备硬件加密算法电路的设计提供了重要的参考价值。
可靠传播 | 基于CNN-BiLSTM-AM的电磁频谱预测方法

可靠传播 | 基于CNN-BiLSTM-AM的电磁频谱预测方法

摘要：无线通信技术迅猛发展，造成电磁频谱资源日益紧张，使得精准的频谱预测技术成为了提升频谱资源利用率和网络容量的关键。传统的频谱预测方法多集中于信道占有状态和空间频谱地图的预测，而在时间序列上的精准预测能力有限。首先通过软件无线电设备进行了大规模的真实频谱数据采集，并对频谱数据进行预处理和相关性分析。随后，使用一种基于卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（AM）的深度学习模型CNN-BiLSTM-AM进行频谱预测，该模型利用CNN层提取空间特征，BiLSTM层捕获时间序列中的正反向依赖关系，并通过AM层强化与预测结果相关性强的输入部分的权重，实现对频谱时间、频率联合的精准预测。实验结果表明，所提方法实现的频谱预测的RMSE、MAE和准确率分别为7.23、5.35和0.82，性能显著优于LSTM、Informer和Transformer等基准算法。
可靠传播 | 适用于气象雷达的S波段低噪声放大器设计

可靠传播 | 适用于气象雷达的S波段低噪声放大器设计

摘要：为满足S波段气象雷达接收机系统高灵敏度、强抗干扰能力等需求，设计了一款工作在接收机系统前端的低噪声放大器（LNA）。本设计采用两级共源放大结构，第一级晶体管采用 Skyworks 公司出品的SKY65050-372LF低噪声管，输入匹配采用最小噪声匹配来优化噪声性能。第二级晶体管采用Avag0公司出品的ATF54143高增益管，输出端采用最大增益输出匹配来提高增益。晶体管源级引入微带线负反馈提高稳定性，以获得良好的输入阻抗匹配和噪声系数，对称合理的版图布局减少了信号的串扰等。仿真结果表明，该低噪声放大器在工作频点2.45GHz 处实现了高达 30.0dB 的增益以及 0.5dB 的噪声系数， S₁₁ 和 S₂₂ 分别为 -14.7dB 和 -14.5dB ， OP_1dB 大于19dBm 。
智能处理与应用 | 基于物联网的微农场智能灌溉系统设计

智能处理与应用 | 基于物联网的微农场智能灌溉系统设计

摘要：快节奏的都市生活环境下，越来越多的人选择利用阳台、楼顶等家居空间搭建城市微农场，享受属于自己的"田园生活”。而土壤、水分是植物茁壮生长的关键因素，如何实现微农场的科学精准灌溉是困扰种植者的难题。为此，文章设计了一种基于物联网技术的微农场智能灌溉系统，将ESP32物联网控制模块作为主控芯片，利用土壤湿度传感器、温湿度传感器、光照传感器等实时采集微农场中植物生长的环境数据；通过网络模块实现微农场与Blynk云服务器之间的数据互传，并使用水泵和LED灯带对微农场进行灌溉和照明。灌溉系统工作期间，若环境参数超出预设的阈值，便进行自主灌溉。种植者可以通过APP实现对微农场环境线上数据的观测、历史数据的分析与设备控制。经验证，所设计系统运行稳定、反应灵敏，云平台数据准确，能够实现精准灌溉。
智能处理与应用 | 基于ZigBee的智能机房环境监控系统设计与实现

智能处理与应用 | 基于ZigBee的智能机房环境监控系统设计与实现

摘要：为了实现对机房环境数据的实时采集、监测和控制，设计了一种基于ZigBee无线传感网络的智能机房环境监控系统。该系统以CC2530单片机为核心，结合温湿度传感器与火焰传感器进行数据采集，并通过 ZigBee技术实现数据传输。测试结果表明，该系统具有较高的可靠性和实用性，为机房环境监测提供了一种有效的解决方案。
智能处理与应用 | 基于改进ALNS的无人机-车辆应急物流路径规划

智能处理与应用 | 基于改进ALNS的无人机-车辆应急物流路径规划

摘要：为解决洪涝灾害下传统车辆因道路中断导致的配送效率低下问题，通过优化无人机-车辆协同路径规划来最小化受灾点的最大救援时间。构建融合水深、降雨、风速等动态约束的协同配送模型；提出改进的自适应大规模邻域搜索（ALNS）算法，引入强化学习（RL）代理智能调度ALNS核心步骤，动态集成禁忌搜索（TS）与变邻域搜索（VNS)，平衡全局探索与局部开发。基于Solomon RC算例灾情模拟，改进ALNS算法124次迭代达最优 202.24min ，显著优于标准ALNS及遗传算法（GA)，车辆路径缩短且起降点选择更合理。改进ALNS算法通过RL驱动的多策略协同机制，为应急物流提供了一种可行的决策工具，具有提升救援效率与覆盖范围的应用前景。
智能处理与应用 | 基于语音控制的老年人智能家居系统设计

智能处理与应用 | 基于语音控制的老年人智能家居系统设计

摘要：随着全球老年人口的持续增长，老龄化问题日益凸显，如何提升老年人生活质量成为重要课题。为此，设计了一种基于语音控制的老年人智能家居系统。该系统主要由协调器、终端节点和手机APP构成，集温湿度检测、光照检测、语音控制于一体。硬件设计上。该系统采用紫蜂技术作为通信桥梁，采用智能语音模块识别老人语音，借助紫蜂网络实现操控。软件采用C语言开发，编译下载后可实现对环境数据的实时监测与调控，并支持远程操作，方便了老人与家属使用。
智能处理与应用 | 基于STM32的家用智能空气检测净化仪

智能处理与应用 | 基于STM32的家用智能空气检测净化仪

摘要：文中设计了一种基于STM32的家用智能空气检测净化仪。该设计聚焦室内空气检测系统，旨在打造全方位、精准监测室内环境的智能体系。该系统依托STM32微控制器作为核心控制单元，通过集成温湿度传感器、空气质量传感器、气压传感器、一氧化碳传感器以及烟雾浓度传感器，实现对室内温度、湿度、空气质量、气压、一氧化碳体积分数和烟雾状况的实时监测。借助通信模块，将采集的数据快速、稳定地传输至手机APP。通过对采集的数据进行分析，系统会有效判断室内空气质量，并提供紧急报警系统。此系统不仅能有效保障室内环境健康安全，还能助力节能减排，提升生活与工作环境的舒适度，在智能家居、工业生产、医疗等多领域具有广阔应用前景。
智能处理与应用 | 反无装备短距离目标探测的误差分析

智能处理与应用 | 反无装备短距离目标探测的误差分析

摘要：近年来，随着无人机技术在军事领域的应用日益广泛，无人机在战场上扮演的角色也越来越重要。为了防御敌方无人机的进攻，对低空慢速小型无人机反制与打击的光电反无人机设备需求也越来越强烈。对低空慢速小型无人机精准激光测距是衡量反无设备能否满足应用要求的关键因素。观瞄模块和测距模块在反无设备上的安装位置不同，即测距模块激光发射光轴和观瞄模块的光轴存在基准差，导致反无设备对近处无人机目标距离探测时，由于激光发射束散角限制，激光光斑无法覆盖近距离目标的表面，无法对目标进行有效测距。针对这一问题，文章根据测距机与被测目标间的几何关系，分析了观瞄系统与测距系统间的光轴基准差对近距离微小目标（无人机）探测距离的影响，并进行了实际项目验证，证明方法切实可行，对光电反无人机设备的研制具有一定的指导意义。
智能处理与应用 | 基于卡尔曼滤波与PID算法的防抖勺子系统

智能处理与应用 | 基于卡尔曼滤波与PID算法的防抖勺子系统

摘要：为解决帕金森患者或手部震颤人群的饮食困难问题，文章设计了一种基于STM32的防抖勺子系统。通过IMU传感器获取抖动数据，结合卡尔曼滤波（状态估计）与PID算法（动态补偿)，利用舵机进行实时的反向抖动补偿，将勺头稳定在一个设定好的位置。系统以STM32F103C8T6为主控芯片，通过IC通信向IMU六轴传感器MPU6050实时获取当前姿态数据，再进行卡尔曼滤波去噪并预测；然后通过PID计算补偿量，根据补偿量控制舵机转动，以达到稳定目的。系统还配备了微信小程序可视化横滚角和俯仰角的变化，便于医护人员针对实际情况进行分析。经验证，所设计的系统运行稳定，对勺头的稳定效果较好，可为手部功能障碍群体提供一种轻量化、高精度的饮食辅助工具，具有实际应用价值。
智能处理与应用 | 基于Arduino技术的智能分类垃圾桶

智能处理与应用 | 基于Arduino技术的智能分类垃圾桶

摘要：为解决垃圾分类效率低、公众分类意识不足的问题，设计了一种基于Arduino的智能垃圾分类系统。该系统以Arduino UNOR3为核心控制器，通过集成语音识别模块、图像识别模块、舵机控制模块及电源模块，构建了一套四分类垃圾桶系统。系统通过四个舵机分别控制厨余垃圾、其他垃圾、有害垃圾和可回收垃圾的独立投放口，实现垃圾种类的智能识别与自动分类。该系统能够准确识别垃圾种类，自动开启对应垃圾桶盖，并通过语音播报分类信息。实验结果表明，该系统显著提高了垃圾分类的准确性和效率，同时增强了用户对分类标准的理解。系统通过结合语音与图像识别技术，实现了垃圾分类的智能化与自动化，可有效提升垃圾回收率，降低分类错误率，为垃圾分类的推广提供技术支持，适用于社区、学校等公共场所，具有较高的实用价值。
智能处理与应用 | 基于物联网技术的施工便道车辆管理系统的设计研究

智能处理与应用 | 基于物联网技术的施工便道车辆管理系统的设计研究

摘要：在道路施工过程中，临时建造的通行便道存在道路狭窄、视线不佳、车辆交会通行困难、无法及时有效地获取车辆的位置信息以及不便远程指挥等问题。另外，在砼浇筑的过程中，对砼车按时到达工作面要求较高。针对施工便道存在的问题及实际工作要求，文中设计了一个基于物联网技术的施工便道车辆管理系统。该系统通过感知层、网络层和应用层的协同工作，实现车辆的实时监控、远程控制和管理，并有效提升施工便道车辆的通行效率。实践证明，所设计的施工便道车辆管理系统能够有效解决施工便道存在的问题，并显著提高砼车的通行效率。
智能处理与应用 | 基于STM32单片机的智能垃圾拾取机器小车设计

智能处理与应用 | 基于STM32单片机的智能垃圾拾取机器小车设计

摘要：随着万物互联的不断发展，社会对于清洁智能化机器人的需求逐渐增加，为解决这一需求，文章设计并制作了一款基于 STM32F103C8T6处理器的智能垃圾拾取小车，协助人们收集垃圾。该小车通过红外传感器和超声波模块实现循迹避障，采用OpenMV视觉模块结合RGB565颜色跟踪算法对目标物进行定位，通过PWM调速控制麦克纳姆轮实现多向移动，并配合机械臂完成垃圾收集任务。实验结果表明，该智能小车可有效区分障碍物与垃圾，实现动态避障与精准抓取，工作稳定性良好。可根据场景需求调整参数，在较大型商场以及居家环境中进行垃圾清理，具有较高的实用价值。
智能处理与应用 | 基于RPA的供电所数据融合系统设计及应用

智能处理与应用 | 基于RPA的供电所数据融合系统设计及应用

摘要：为了响应国家推动人工智能与电网业务深度融合的政策，提升电力行业关键环节的工作效率与智能化水平，文章设计一种基于机器人流程自动化（RPA）技术的电力系统。该系统旨在实现电力调度、设备运维、故障检测等重复性任务的自动化执行，减少人工干预和错误率，优化整体操作流程。文中详细介绍了基于RPA技术的电力系统的设计原理、技术架构以及实际应用，重点分析了其在提升电力系统智能化水平和降低运维成本方面的创新性贡献。该系统在智能电网建设中具有极大的应用潜力。
智能处理与应用 | 基于物联网多源感知数据的突发事件谣言溯源方法研究

智能处理与应用 | 基于物联网多源感知数据的突发事件谣言溯源方法研究

摘要：物联网终端生成的数据具有高精度时间戳，而突发事件中用户发布的谣言信息存在延迟、模糊现象，导致难以获取信息词向量特征，降低了对谣言判断的准确性。为此，提出一种基于物联网多源感知数据的突发事件谣言溯源方法。借助物联网传感器、智能设备众多的特点，高效采集用户发布的信息，根据这些信息采用高斯过程构建空时场，得到信息的分布；并将物联网多源感知数据输入到BERT-BiLSTM（Transformer双向编码器-双向长短期记忆网络）中，向量化处理用户发布的信息，提取信息的词向量特征，判断用户信息是否为谣言，确定用户发布的信息为谣言后，通过空时场预测确定发布信息在空时场中的范围，根据空时场中的值确定位置，即发布的用户，通过置信度阈值确定谣言发布时间，完成突发事件谣言溯源。实验结果表明，该方法能够更准确地判断谣言，准确溯源出谣言内容、发布用户以及发布时间。
智能处理与应用 | 基于区块链的mIBSG方案优化与安全性分析

智能处理与应用 | 基于区块链的mIBSG方案优化与安全性分析

摘要：区块链技术在各领域应用广泛，保障其交易安全至关重要。目前基于身份的签名方案mIBSG虽部署方便，但存在安全漏洞。为此，文中深入剖析mIBSG方案，进行方案优化与安全性分析。通过深入分析mIBSG方案的工作流程，运用数学推算指出该方案存在密钥托管、重放攻击、哈希函数碰撞攻击等安全漏洞。针对这些问题，提出一种改进方案mIBSG1，通过分布式密钥生成机制、引入时间戳和随机数、扩展哈希函数输入等措施来提升安全性。对比分析结果表明，mIBSG1方案能够有效抵御上述安全攻击，安全性显著提升。mIBSG1方案虽然在签名生成时间、验证时间和存储开销上略有增加，但幅度在可接受范围内，故综合而言，该方案更适合在区块链环境中应用，为提升区块链安全性能提供了理论支持。
智能处理与应用 | 基于遗传算法的地铁网络应急救援站选址

智能处理与应用 | 基于遗传算法的地铁网络应急救援站选址

摘要：为保护城市地铁网络的关键站点，文中提出一种基于节点重要度的应急救援站选址模型。以深圳市地铁公交网络为研究对象，结合节点重要度改进P-中心模型，构建以最小化最大救援距离和最大化覆盖程度为目标的应急救援站选址模型。同时，提出一种改进的自适应遗传算法对模型进行求解。案例分析结果表明，考虑节点重要度以及改进的自适应遗传算法的优化结果明显优于未考虑节点重要度和传统遗传算法的结果，进一步验证了所提模型和改进算法的有效性。
智能处理与应用 | 基于深度学习的溺水意外事件识别与报警系统研究

智能处理与应用 | 基于深度学习的溺水意外事件识别与报警系统研究

摘要：溺水检测对于及时挽救生命、保障水域安全具有重要意义。由于水体导致图像畸变和清晰度降低，当前基于深度学习的溺水检测技术存在漏报和误报等问题。为了提升溺水检测的准确性，文章将深度学习领域的多人姿态估计与目标检测技术相结合：首先采用OpenPose 算法精确捕捉游泳者的关键骨骼点信息，有效降低环境因素干扰；然后结合多样化的数据增强技术，利用YOLOv5算法对潜在的溺水行为进行分析和识别。基于NVIDIAJetson Nano处理器开发了溺水检测系统，以验证该技术的性能。实验结果表明，该检测系统在准确性和实时性方面均表现优异，为水域安全监控提供了有效的技术解决方案。
智能处理与应用 | 结合LSF与ELM的HFSWR航迹预测方法

智能处理与应用 | 结合LSF与ELM的HFSWR航迹预测方法

摘要：针对紧凑型地波雷达由于定位精度低，导致航迹预测精度较低的问题，提出了一种结合最小二乘拟合与极限学习机的航迹预测方法。首先，采用均值滤波方法对航迹参数序列去噪，以降低噪声对预测结果的影响；然后，利用最小二乘拟合对航迹参数序列进行预测，得到线性预测值，并计算得到拟合序列与航迹参数序列之间的残差序列；最后，利用ELM对残差序列进行预测，以得到残差预测值，并将线性预测值与残差预测值相加,得到最终预测值。利用仿真及实测数据开展实验，结果表明，使用所提方法能够正确关联到目标点迹，并获得持续、稳定的目标航迹，优于现有的卡尔曼滤波预测方法。
智能处理与应用 | 基于轻量化图像处理的管道缺陷量化方法

智能处理与应用 | 基于轻量化图像处理的管道缺陷量化方法

摘要：传统管道缺陷漏磁（MFL）检测手动分析效率低、主观性强，深度学习方法可以提升缺陷识别量化精度以及速度。文章提出了一种新的缺陷量化框架（PDL_Net），结合三轴图像信息对缺陷量化，设计边缘增强模块、特征去噪模块和特征集合模块，加深网络结构以提高小目标检测准确性。实验在私有管道缺陷漏磁数据集上进行消融和对比实验，结果表明，该方法在量化精度上优于当前主流检测模型。同时，经过实验证明，该框架在管道漏磁缺陷量化任务中具有卓越性能和应用潜力。
智能处理与应用 | 基于北斗的智能轮椅监护系统设计

智能处理与应用 | 基于北斗的智能轮椅监护系统设计

摘要：随着科技的进步和社会对残障人士关注度的提高，智能轮椅作为他们重要的出行工具，其安全性和舒适性显得尤为重要。文章设计了一种基于北斗的智能轮椅环境监测系统，该系统能够实时记录行进位置、计算速度、绘制轨迹，监测轮椅姿态、电池电压、环境温度、空气湿度等关键参数，并上传至云平台存储，利用可视化技术在监护人的手机终端呈现当前状态，确保乘坐者的安全。通过北斗卫星导航系统的精确定位和NB-IoT通信功能，结合多种传感器和嵌入式技术，实现了对轮椅运行环境的全面监测和异常报警。
智能处理与应用 | 一种基于转向前桥和窄视场线性CCD的智能小车寻迹系统设计

智能处理与应用 | 一种基于转向前桥和窄视场线性CCD的智能小车寻迹系统设计

摘要：文中设计了一种基于转向前桥和窄视场线性CCD的智能小车寻迹系统，旨在解决转向半径大和视场狭小的问题。通过依赖阿克曼小车自身的开环短距离行进精度，采用小转向角“循线-丢线”策略，设计局部开环加局部闭环的有序组合，实现了折角矩形的 90^° 转向循线行进。实验结果表明，该系统能够在复杂地图条件下实现稳定的循迹行进控制。基于ArduinoMega2560单片机的验证车体完成了2023年度全国大学生电子设计竞赛G题"空地协同智能消防系统”中的小车行进控制任务，展示了系统的实用性和有效性。
智能处理与应用 | 无人机集群协同控制的智能交通管理系统

智能处理与应用 | 无人机集群协同控制的智能交通管理系统

摘要：城市交通拥堵问题日益严重，为实现智慧交通建设，文章提出一种基于深度强化学习（DRL）与无人机集群协同控制的智能交通管理系统。该系统通过实时监测与调控，利用无人机动态疏导交通流量，并结合视频分析与车流量预测技术对路口进行离线数据分析，从而优化交通规划。系统的核心技术包括无人机部署、DRL控制交通信号灯、DeepSORT车辆追踪及违规行为检测。所提系统通过实时调整和自适应控制，能够高效疏导交通拥堵，为交通优化与规划提供数据支持，实现了传统管理模式的突破，具有重要的理论价值与实际应用前景。
智能处理与应用 | 智能拉力器的硬件设计与实现

智能处理与应用 | 智能拉力器的硬件设计与实现

摘要：在当下，人们对健康愈发重视，健身需求日益增长，然而传统健身器材体积大、不便携带，线上健身又缺乏科学指导和个性化反馈。针对这些问题，文章提出并设计了一款便携式游戏化健身拉力器的硬件方案。该拉力器利用定制特殊力桥与电阻应变片精准测量力量，MPU6050陀螺仪实时检测姿态，实现姿态矫正与充满趣味的游戏化训练。其采用BLE蓝牙进行无线传输，满足低功耗与实时传输的需求；具备快充和无线充电功能，保障设备续航。通过RGB灯实现直观的视觉反馈，还能搭配手机APP或微信小程序记录训练数据、提供个性化训练计划，并展示力量峰值排行榜。此设计创新性地实现了力量数据化，极大地提升了便携性，借助多种传感器推动健身游戏化，融入的无线快充技术也提高了使用便利性。该方案致力于为用户提供智能、便捷且有趣的健身体验，有力推动了智能健身设备的创新发展。
智能处理与应用 | 基于MaxViT的可解释肺结节诊断模型研究

智能处理与应用 | 基于MaxViT的可解释肺结节诊断模型研究

摘要：文中提出了一种可解释混合模型LungMax（CNN+ECA+MaxViT)，旨在提升胸部X射线影像的多类别肺部疾病分类性能。同时，基于COVID-19和ChestX-ray14公共数据集，通过迁移学习对比MobileNetV2、ResNet50、ViT及MaxViT等模型的性能表现。LungMax以ImageNet预训练的MaxViT为基础，经超参数优化后，在COVID-19数据集上的分类准确率达 96.7% （AUC为 98.3% ， F₁ 为 96.6% ）；在ChestX-rayl4数据集上AUC和F₁ 指标均优于对比模型。采用CLAHE、翻转及去噪等数据增强技术优化模型性能，并通过Grad-CAM生成热力图验证模型与临床医生诊断的一致性。实验结果表明，LungMax在基于胸部X射线影像的多重肺癌及COVID-19病变检测任务中具有优异的分类性能与泛化能力。
智能处理与应用 | 基于物联网技术的智能宠物产品健康数据可视化平台设计与实现

智能处理与应用 | 基于物联网技术的智能宠物产品健康数据可视化平台设计与实现

摘要：随着物联网（IOT）技术和人工智能（AI）算法的快速发展，宠物健康管理领域迎来了新的机遇。本研究设计并实现了一个基于物联网技术的智能宠物健康数据可视化平台，旨在通过多种传感器和先进数据分析技术实现对宠物健康状况的实时监测与分析。该平台以智能猫砂盆为核心硬件设备，结合微信小程序和云端服务，构建了四层架构：硬件层、传输层、服务层和应用层。系统硬件端由六个模块组成，分别为STM32主控制器模块、WiFi模块、按键设置模块、数据采集模块、OLED显示模块和终端执行模块。每个模块各司其职，共同构建了一个高效、稳定的智能宠物看护系统。硬件层集成了重力传感器、红外摄像头及温湿度传感器，用于监测宠物排泄行为、体重变化及生活环境参数；传输层采用WiFi/4G模块加密传输数据至云端，并使用MQTT协议确保数据传输的低延迟与可靠性；服务层部署于阿里云ECS上，包含MySQL数据库、XGBoost健康分析模型及Spring Boot API接口；应用层则借助uni-app开发了小程序，实现了数据可视化、设备远程控制及宠物健康预警等功能。实验结果表明，该系统具有高精度的数据采集能力、快速响应特性及良好的用户体验，能够有效提升宠物的生活质量，同时为主人提供便捷的宠物健康管理工具。
人才培养 | 基于OBE理念的“物联网工程综合设计”课程教学改革实践探索

人才培养 | 基于OBE理念的“物联网工程综合设计”课程教学改革实践探索

摘要：针对当前“物联网工程综合设计”课程面临重理论、轻实践和重知识、轻素质等问题，将OBE理念融入课程设计，明确课程目标，重构课程教学内容，探索以“学生为中心”的教学模式。采用案例教学、项目驱动、实践导向等多元化教学方法，强化理论与实践的结合，注重培养学生的创新思维和问题解决能力；采用过程性评价与结果性评价相结合的考核方法，加大过程性评价力度，确保教学目标达成度。这一系列改革措施显著提升了学生的实践操作能力与创新应用能力，为物联网工程专业高素质创新型人才培养提供了有效支撑。
人才培养 | 基于物联网技术的实训室环境监控系统设计

人才培养 | 基于物联网技术的实训室环境监控系统设计

摘要：为满足学校实训室环境实时感知监测以及安防设备控制的需求，并进一步提升实训室安全性，综合运用多种环境传感器、安防执行设备、ESP32控制主板、LTECat.1通信模块以及阿里云物联网平台等物联网技术，开发了功能服务器与移动端APP，设计并成功实现了实训室环境监控系统。通过白盒测试等系统实验验证，该系统能够有效实现对实训室环境的实时监测以及安防设备的远程控制，显著提升了实训室的安全保障水平，同时展现出良好的稳定性与实用性。

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