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物联网基于物联网博物馆环境监测系统研究与设计(硕论)

将物联网技术引入监测系统中,具备远程监控、自动化分析等多重功能,突破了传统监测方式的束缚。对此,本文从建筑物实际特点出发,引入有限元分析法,设置合适测点与传感器,在其支持下获取建筑物数据并展开分析,以确保建筑物的安全性。

  • 2021-06-17
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智能家居系统能耗分析及节能策略研究

能家居系统设备一般始终处于通电状态,但由于其单个设备的耗电量相对较小、能耗往往不被关注。对部分智能家居设备的耗电量进行测量及分析,对智能家居系统的节能策略进行探讨。提出利用智能家居系统的节能功效来“抵消”智能家居设备的自身能耗,实现智能家居设备的“零能耗”。

  • 2021-06-18
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基于IPv6的物联网智能家居仿真部署与实现

将 IPv6 协议引入物联网技术,既适应计算机网络技 术的未来发展趋势,又符合当前智能家居的应用模式。通 过对 IPv6 和物联网设备关键技术的研究,在 Packet Trac- er7.0 仿真平台上搭建智能家居应用场景,采用 DHCPv6 协 议自动分配 IPv6 地址,通过域名和 IoE 监视器两种途径让 外网和内网主机登录并配置 IoE 服务器,对核心设备(温度 调节器)编写调控代码并设置控制条件。物联网智能设备 获取 IPv6 地址并在 IoE 服务器注册后,实现对环境参数的 实时获取,在温度调节器的调控下满足智能家居的需求。

  • 2021-06-18
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基于智慧城市的可持续城市空间发展模型总体架构

城市空间的延展不仅可以横向发展,亦可纵向延伸,而在智慧城市发展理念中,城市空间布局似乎不仅仅如此城市空间的延展不仅可以横向发展,亦可纵向延伸,而在智慧城市发展理念中,城市空间布局似乎不仅仅如此城市空间的延展不仅可以横向发展,亦可纵向延伸,而在智慧城市发展理念中,城市空间布局似乎不仅仅如此

  • 2021-06-17
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基于NB-IoT小型智能家居系统的设计

利用NB-IoT(窄带物联网)技术设计了一套小型远程测控智能家居系统.系统采用ARM Cortex-M3超低功耗MCU STM32L151作为主控芯片,结合多种传感器、华为云服务器和执行器构成了具有实时远程测控功能的小型智能家居测控系统;家居系统采集到的数据,通过NB-IoT物联网通讯技术和转发网关将其发送至远程华为云服务器;通过人机交互应用软件端对云服务器数据库数据的获取和操控,实现了对家居环境情况的监测和对家庭用电器设备的控制.实验结果表明:系统具有远程实时测控、数据准确、低功耗等特点,具有一定的实际应用价值

  • 2021-06-18
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基于MicroPython的智能家居实验平台设计

为了更好地实现家居的智能化,方便于物联网技术课程的实践教学,该文基于 MicroPython 设计了一种智能家居数据采集与控制实验平台。该平台采用 TI CC3200 作为工作节点,通过微信公众号和 OneNet 获取平台采集的数据,并在云服务器中进行判断和相应处理,实现了智能家居数据采集与控制功能。实验测试结果表明:实验平台运行稳定,具有较好的人机交互体验,能方便应用于实践教学。

  • 2021-06-18
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智能家居控制系统设计与实现

随着生活水平的不断提高, 家居智能化已逐渐成为一种趋势, 设计出稳定安全、 可靠实用和低成本低功耗的 智能家居控制系统, 成为目前迫切需要解决的问题。 针对这一问题, 设计了基于 Arduino 的智能家居控制系统, 该系统将 采集到的数据信息传给 Arduino, 同时通过 WiFi 模块联网上传至 OneNet 平台予以保存, 在室外可通过手机实现远程监测与 控制, 实时掌握家居情况; 在室内显示单元显示室内实时数据, 通过控制面板对场景模式进行切换; 用户可将采集到的数 据共享, 以形成整个区域性的环境监测点, 为环境监测提供有价值的信息。

  • 2021-06-18
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面向智能家居的音视频文件匿名通信系统

智能家居发展迅速但其通信隐私问题尚未得到较好解决,互联网环境下的匿名通信模型因智能家居设备受限的算力和带宽无法直接迁移到智能家居设备上。提出的方法针对智能家居在传输音视频数据时的通信隐私问题,融合基于身份的加密和洋葱路由策略,并对文件分片重新排序后按特定序列进行传输。理论分析和仿真证明提出的方法降低了算力需求,同时具有较好的匿名性、安全性和一定的抗合谋攻击能力。

  • 2021-06-21
  • 阅读158
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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