摘要：针对光纤微腔盐度传感器的温度交叉敏感问题,设计了一种基于陶瓷插芯和氧化锆套筒相结合的开放式盐水腔,利用氧化锆的正热膨胀系数抵消盐水的负热光系数,补偿温度对盐度测量的影响。为进一步提高盐度检测灵敏度,将开放盐水腔和封闭空气腔并联,通过精确控制两腔的自由光谱范围,使干涉谱产生游标效应,利用游标现象实现盐度灵敏度放大。实验结果表明:盐水腔的温度灵敏度仅为0.025 nm/℃,远低于盐水热光系数导致的温度灵敏度(-0.35nm/℃);在0~3%的盐度内,并联双腔的盐度灵敏度达到了0.180 8 nm/%,比单个盐水腔的盐度灵敏度提高了10.5倍。该传感器具有易于制造、灵敏度高、性能稳定等优点,理论上可实现温度的完全补偿。

摘要：设计了一种基于谐波游标效应的光纤温度传感器,该传感器由光纤萨尼亚克干涉计(SI)和法布里-珀罗干涉计(FPI)级联而成,其中FPI的自由光谱范围近似为SI的整数倍。将FPI作为参考干涉计,通过改变SI中熊猫光纤的长度,分别制备了基于0阶、1阶和2阶谐波游标效应的光纤温度传感器。实验结果表明:当游标效应放大倍率相同时,0阶、1阶和2阶谐波游标效应对应的光纤传感器具有几乎相同的温度灵敏度,但谐波游标效应对应的熊猫光纤长度失谐量明显大于普通游标效应,且阶数越高对应的失谐量越大。从放大倍率控制和制备难度上讲,谐波游标效应明显优于普通游标效应。以上实验结果与理论分析结果相吻合。

摘要：精准农业无线传感器网络(PAWSN, precision agriculture wireless sensor network)是一个全新的研究领域,PAWSN与智慧农业的发展进程密切相关,引起了该领域学者的关注。首先,分析了PAWSN的关键技术。然后,根据关键技术的本质和特征进行了分类,并根据分类框架详细阐述了PAWSN关键技术中最重要的网络协议即介质访问控制(MAC, media access control)协议与路由协议的优缺点。最后,指明了PAWSN协议亟待解决的问题与解决思路。所提方案的研究目的在于为PAWSN协议跨层集成优化设计提高PAWSN整体性能提供思路,进而提高PAWSN在智慧农业中的使用率,最终推动智慧农业的发展。

摘要：针对海域养殖区恶劣监测环境需求,设计了基于LoRa传感器网络+5G的远程水产养殖物联网环境监测系统。系统终端监测区域节点采用LoRa通信方式实现低功耗自组网,网关采用LoRa+5G的异构通信方式实现远程数据传输。系统实时采集溶解氧、氨氮、总磷等水质参数,通过网关利用5G基站上传至管理中心服务器,服务器对数据进行分析处理,并在web端发布。系统经实地测试,节点可靠通信范围可达4 km,在未更换电池的情况下工作时间可超过半年;在持续工作的90天里,丢包率为1.46%,能够满足长期监测需求;节点数据与实地测量对比误差均在允许范围内;web端数据更新及时。系统实现了海洋环境下低功耗远程数据采集、处理与发布,而且实时性好,网络延迟低。

摘要：[目的/意义]菠萝的贮藏性与成熟度相关,菠萝采摘前对其成熟度进行识别尤为重要。本研究目的在于提出一种新型网络模型,提高菠萝成熟度自动识别的准确率和速度。[方法]首先针对菠萝训练数据集样本少与实时性差等不足,利用在自然环境下拍摄的菠萝照片,自建了种植区场景菠萝成熟度分析数据集。之后将YOLOv4骨干网络替换成轻量级网络MobileNet V3,提出了轻量级的MobileNet V3-YOLOv4网络。同时训练了原YOLOv4模型、MobileNet V1-YOLOv4模型、MobileNet V2-YOLOv4模型以及Faster R-CNN、YOLOv3、SSD300、Retinanet、Centernet等五种不同的单、双阶段网络模型,并对比模型的评价指标,分析本文模型的优越性。[结果和讨论]试验结果表明,MobileNet V3-YOLOv4训练时间为11,924 s,参数量为53.7 MB,训练好的MobileNet V3-YOLOv4在验证集的平均精度均值(mean Average Precision,mAP)为90.92%,对于黄熟期菠萝和青熟期菠萝两种类别的检测精确率(Precision)分别为100%和98.85%,平均精度(Average Precision,AP)值分别为87.62%、94.21%,召回率(Recall)分别为77.55%、86.00%,F_(1)分数(F_(1)Score)分别为0.87和0.92,推理速度(Frames Per Second,FPS)80.85 img/s。[结论]本研究提出的MobileNet V3-YOLOv4实现了在降低训练速度、减小参数量的同时,提高了菠萝成熟度识别的精度和推理速度,满足实际检测需求。

摘要：为了促进车联网技术的快速发展,本文设计并实现了一款采用B/S架构的车联网Web系统。该系统利用Netty框架的异步非阻塞通信机制,采集并传输车辆行驶数据和车内状况数据;在WebSocket协议的基础上实现浏览器页面的快速响应,实时性好;使用基于NoSQL的MongoDB数据库存储车辆的行驶轨迹数据,存取速度快;本系统实现了对车辆运行状态的监测、历史轨迹查询、地点搜索、路径规划、天气预报等功能。实验结果表明,本系统工作性能稳定,显示界面友好,有很强的工程背景。