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本實用新型公開了一種田間作物信息采集裝置，包括移動平臺以及設于所述移動平臺上的控制裝置，所述移動平臺包括支撐臺以及設于所述支撐臺底部的萬向輪；所述支撐臺上設有機械臂，所述機械臂上固定有光譜儀和圖像采集裝置；所述移動平臺、機械臂、光譜儀和圖像采集裝置受控于所述的控制裝置。本實用新型田間作物信息采集裝置，結構簡單，移動靈活、便于控制，信息采集更全面、精確。

本實用新型公開了一種田間作物信息采集裝置，包括移動平臺以及設于所述移動平臺上的控制裝置，所述移動平臺包括支撐臺以及設于所述支撐臺底部的萬向輪；所述支撐臺上設有機械臂，所述機械臂上固定有光譜儀和圖像采集裝置；所述移動平臺、機械臂、光譜儀和圖像采集裝置受控于所述的控制裝置。本實用新型田間作物信息采集裝置，結構簡單，移動靈活、便于控制，信息采集更全面、精確。

該系統能夠監測運動員運動過程速度信息、加速度信息、起跳高度信息及運動員過旗門、彎道數據信息等，并將三維實景顯示、運動員高精度定位、視頻采集與顯示為一體。通過5G網絡和云計算技術使教練能夠清晰準確的獲取每一時刻的運動數據。 關鍵核心技術突破 二、技術分析 2022年北京冬季奧運會召開在即，在國家重點研發計劃“科技冬奧”項目支持下，在雪上項目三維場景獲取及重建的基礎上，為進一步提升雪上項目運動員的訓練效率，需要獲取雪上項目運動員實時位置、速度、加速度、滑行姿態等信息，本團隊開發了以高精度實時定位、運動參數解算、運動姿態顯示、5G高速傳輸鏈路、云計算為特色的滑雪運動員運動信息采集與分析系統。 該系統能夠監測運動員運動過程速度信息、加速度信息、起跳高度信息及運動員過旗門、彎道數據信息等，并將三維實景顯示、運動員高精度定位、視頻采集與顯示為一體。通過5G網絡和云計算技術使教練能夠清晰準確的獲取每一時刻的運動數據。該系統填補了國內外針對運動員高精度信息采集與分析的技術空白，以厘米級定位精度為冬奧訓練保駕護航。 滑雪運動員運動信息采集與分析系統突破傳統單一方式定位技術局限，采用北斗/GPS定位為主要定位手段，UWB和慣導輔助定位的方式進行高精度定位。采用高精度機載三維掃描LiDAR系統對雪場及周邊環境進行掃描與重建，獲取雪場的的真實三維場景，通過5G高速數據鏈路和云計算平臺，將滑行軌跡和滑行數據在真實三維場景中進行顯示。同時，通過5G高速視頻采集和傳輸模塊，將由無人機跟拍或定點拍攝的視頻進行同步顯示，以便教練在觀察滑行軌跡的同時觀察運動員的滑行姿態。 現階段，滑雪運動員運動信息采集與分析系統已在國家高山滑雪運動隊、自由式滑雪運動隊測試使用，并初見成效，獲得好評。

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

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

XM-SZY01中醫望診信息采集管理系統（舌診、面診、問診） ? XM-SZY01中醫望診信息采集管理系統采用一體化設計，將舌診儀、面診儀及問診模塊三種功能巧妙的融于一體，可進行舌像采集分析與處理、面像采集分析處理以及問診等輔助診斷教學。 ? 一、舌像采集分析處理： 1、主要功能： ■ 計算機控制內部相機進行自動對焦拍攝，操作簡單，圖像清晰，完全實現舌象采集自動化。 ■ 采用數字化舌象采集平臺與標準化方法還原，使舌象真實再現。 ■ 內部攝像采用模擬自然光源并能進行光線調節，使采集環境保持穩定。 ■ 在特定的光源環境下，采用攝像頭獲得舌像信息，對舌體圖像的顏色、紋理、輪廓進行特征提取，由計算機將這些特征值與特征數據庫中的閾值進行比對判斷，給出舌象分析結果。 ■ 可以隨時查詢病例報告。 ■ 可以分析舌質顏色、舌苔顏色、舌形狀、舌態。 ■ 內置消毒滅菌裝置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 軟件可以根據實際舌象的瘀斑、點刺、齒痕、裂紋等癥狀用文字顯示舌象特征、臨床病癥以及飲食及用藥建議。 ? 2、主要特點： ■ 系統具有自主學習功能，通過不斷學習，有效提高系統自主診斷準確性。 ■ 支持自動分析，且允許人工修正，提高診斷的準確性。 ■ 準確分析舌質、舌苔等，并直觀顯示結果。 ■ 支持初診、復診分離，實現便捷就診。 ■ 支持多關鍵字的查詢統計。 ■ 支持診斷分析報告打印。 ■ 用戶權限管理，提高安全性。 ■ 自動對焦（即自動舌體捕獲）。 ■ 燈光控制功能。 ? 3、軟件功能： ■ 用戶權限管理，提高系統安全性。 ■ 病理、臨床庫可以持續更新，具備學習能力，且具備自動提取舌體，自動分析舌體、自動分析后手動調整等功能，大大提高了學習的準確度。 ■ 快捷的初診、復診入口，操作方便、快捷。 ■ 圖像采集分析能力，既可實時診斷，又可能根據需要進行人工調整。 ■ 靈活多變的查詢統計能力，數據分析功能。 ■ 病例學習：單擊主界面中的“病例學習”選項，進入學習界面，包括讀取、保存、舌體輪廓提取、特征提取、自動提取控制、量化數據顯示、舌象特征錄入、臨床意思錄入、飲食指導及用藥建議錄入等選項，學習與分析過程，采用人機交互的方式。 ■ 自動獲取：單擊自動獲取按鈕，如果參數正確，舌體提取成功，若存在不足，可通過自動提取控制中的進度條及取反控制框選擇來進行控制。 ■ 特征提取：為了便于分步處理，此處特征提取分步驟完成，分別舌質特征、舌苔特征、齒痕特征、裂紋特征、瘀斑特征以及點刺特征。點擊某功能按鈕后，相關特征將被量化，以舌質為例加以說明。比如，單擊舌質特征、舌苔特征按鈕后，數據結果自動分析結果。 ■ 人工繪制：對于某些來自于其他途徑的圖片，會存在自動獲取舌頭錯誤的情況，此時可以通過人工繪制來完成。單擊“人工繪制”后，在圖像顯示區域，單擊右鍵將出現菜單，包括選中舌體、勾畫輪廓和撤銷。其中選中舌體僅需在舌頭四周點選四個點，單擊“繪制完成”后再自動識別完成；勾畫輪廓則是按住鼠標左鍵后通過拖動完成繪制，繪制完成后單擊“繪制完成”便實現舌體提取。撤銷可以對繪制過程覺得不滿意的地方進行撤銷，支持5步撤消。 ? 二、面像采集分析處理： ■ 通過對病人面部圖像進行分割、人機病癥問診作答，結合醫生專業診斷，給出專業診斷結果并打印成報告，該系統能達到輔助中醫臨床診斷的作用，從數據庫中讀取面診以及問診信息數據，建立和編輯病例，建立中醫診斷報告。中醫面診檢測分析系統采用形狀模型實現對眼睛、鼻子等器官進行定位，提取出額頭、下頦和兩顴區等人臉區域。通過采用K-means算法對面部圖像的顏色進行提取，計算不同的顏色聚類中心的距離而進行面部顏色的分析；通過采用改進的2DPCA對面部圖像進行特征抽取，通過計算測試樣本特征與訓練樣本特征之間的余弦距離，實現對面部圖像的光澤分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源環境下，采用高清晰攝像頭 獲得患者面部的圖像信息，將這些特征值與特征數據庫中的閾值進行比對，給出面色分析結果。可分析12種面色：青色、赤色、黃色、白色、黑色、正常、淡白、淡紅、紅、 深紅、暗紅、紫黑。 ■ 測試結果用表格顯示，簡潔易懂，并可以生成PDF文件保存以便查詢，也可以打印報告。 ? 三、問診分析處理： ■ 問診采集主要是病人對照數據庫中的各種癥狀進行挑選，通過回答 88 道試題（病人起病和轉變的情形，寒熱、汗、頭身感、大小便、飲食、胸腹、耳、口等各種狀況）， 最后進行提交并由系統自動判斷。 ■ 檔案管理功能：可錄入被測評人的姓名、年齡、性別等基本信息，方便準確的查詢。 ■ 軟件界面簡潔，操作簡單。 ■ 測試結果用表格顯示，簡潔易懂，并可以生成 pdf 文件保存以便查詢，也可以打印辯證報告。

廣東順德宙思信息科技有限公司成立于2016年，是一家三維虛擬仿真交互軟件研發設計的國家高新技術企業，致力于為各行業提供數字孿生、XR虛擬仿真教育實訓軟件、3D數字化營銷(3D動畫、3D虛擬展廳、3D產品展示、3D營銷小程序等)等系統開發綜合解決方案服務商。產品廣泛應用于數字化工廠、智慧城市、智慧園區、展覽展會、高職院校、工業培訓、產學研究等眾多領域。