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物联网技术

物联网技术

2026年19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 | 阿里云 Qoder 上线 “眼镜版”，首批接入千问 AI 眼镜与乐奇 AI 眼镜

资讯博览 | 阿里云 Qoder 上线 “眼镜版”，首批接入千问 AI 眼镜与乐奇 AI 眼镜

阿里智能体编程平台 Qoder 上线 “眼镜版”，将首批接入千问 AI 眼镜和乐奇 AI 眼镜。未来用户无需打开手机、触碰屏幕，戴上眼镜就能随时随地通过语音交互让 Agent 执行任务。Qoder 千问 AI 眼镜版已开启定向邀测，完整功能将于 2026 云栖大会正式发布。
资讯博览 | 比亚迪新一代4D毫米波雷达芯片量产

资讯博览 | 比亚迪新一代4D毫米波雷达芯片量产

比亚迪半导体9月1日宣布，以璇玑A3为算力中心的新一代卫星架构4D毫米波雷达芯片已量产。该芯片基于28 nm车规工艺，专为满足汽车市场对高分辨率雷达系统的需求而设计，可无缝对接多款主流智驾芯片平台。该芯片已完成与“璇玑A3”智驾芯片的联调适配，满足Tier1模组厂家对探测性能的要求。基于该芯片的解决方案，可全面覆盖L2～L4级智能驾驶应用，包括高速领航、城市道路驾驶、自动泊车、盲区监测等。
资讯博览 | 中国牵头制定全球首个腿式机器人国际标准发布

资讯博览 | 中国牵头制定全球首个腿式机器人国际标准发布

从国家标准委了解到，由我国专家牵头制定的全球首个腿式机器人国际标准《机器人——服务机器人性能规范及其试验方法第5部分：腿式机器人运动》近日正式发布。“腿式机器人”就是靠“腿”行走、跑跳、爬坡、越障的一类机器人，比如人形机器人和机器狗，如今已经开始承担表演、巡检、搬运、搜救等实际工作。
资讯博览 | IFA首场机器人T台秀开演，中国厂商占大半，上半年全球出货2.2万台

资讯博览 | IFA首场机器人T台秀开演，中国厂商占大半，上半年全球出货2.2万台

近日，柏林 IFA 2026 举办其 102 年历史上首场机器人 T 台秀 “Robots on the Runway”，宇树携 G1 领衔，众擎、云深处、智元、越疆等企业参与，机型覆盖人形、四足、轮式与仿生陪伴机器人；现场一台四足机器人后退失败跌落台下，观众齐声鼓励成为插曲。 Counterpoint数据显示，2026年上半年全球人形机器人出货量超2.2万台，智元以约9700台占43%居首位，
资讯博览 | 宇树让机器人自己打架了：全自主搏击首次跑通

资讯博览 | 宇树让机器人自己打架了：全自主搏击首次跑通

宇树科技9月7日发布视频称，UnifoLM-X2-1.0突破世界-动作大模型在瞬时规划、决策和动态交互执行上的瓶颈，实现高动态、强交互、实时地对未来进行预测与规划，首次实现人形机器人全自主搏击。搏击是检验具身模型含金量的极端场景——对手动作不可预知，响应窗口以毫秒计，无法依赖预设轨迹。宇树将其定位为验证世界模型驱动人形机器人大规模落地部署的基础可行性。
资讯博览 | “具身智能机器人应用技术员”成了新职业，国内相关企业3855家

资讯博览 | “具身智能机器人应用技术员”成了新职业，国内相关企业3855家

9月9日，人社部发布第八批新职业，“具身智能机器人应用技术员”正式入选。目前国内相关企业存量3855家，年内新注册超400家。新职业的设立通常滞后于产业实践，但其意义在于把“部署、运维、调试机器人”从临时工种变成有标准、有培养路径的岗位。
资讯博览 | 增材技术柔性电路生产设备

资讯博览 | 增材技术柔性电路生产设备

摘要：在全球科技革命与产业变革的背景下，传统柔性电路板（FPC）制造存在局限。为此，本项目研发了国内首项高流量压电式柔性电路增材制造技术（P-FLEX），整合首创高流量压电微流喷头、低熔点石墨烯合金墨水、FPC监测控制系统三大核心技术，代表当前国内柔性电子制造领域的前沿方向。该技术采用先进的增材制造工艺，在保证产品质量和性能的同时大幅提升生产效率，构建起“精准驱动-材料适配-空间成形”一体化体系，性能指标领先且契合绿色制造理念。目前技术已完成中试并获国际认可，形成以自主研发为主的创新模式，适配移动设备、汽车电子等多领域制造需求。
学术研究 | 面向无人机巡检的风电叶片缺陷检测方法

学术研究 | 面向无人机巡检的风电叶片缺陷检测方法

摘要：针对风电叶片无人机巡检图像中缺陷目标弱边界、尺度变化大及复杂背景干扰强等问题，提出一种基于YOLO11s的风电叶片表面缺陷检测方法——HAF-YOLO。该方法在YOLO11s的基础上引入C3K2-DC、AIFI、C2PSA-SE和AFPN改进检测头，其中C3K2-DC用于增强不规则局部缺陷建模能力，AIFI用于加强深层语义关联，C2PSA-SE用于抑制背景干扰并突出缺陷相关响应，AFPN用于提升多尺度缺陷预测稳定性。在DTO数据集上的实验结果表明，HAF-YOLO的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到0.764和0.413，整体检测性能优于基线模型YOLO11s；同时，模型在保持较高推理效率的前提下，对小尺度、低对比度缺陷表现出更稳定的定位能力。所提方法能够有效提升复杂背景下风电叶片缺陷检测性能，具有一定的无人机巡检应用潜力。
学术研究 | 《物联网技术》杂志栏目简介

学术研究 | 《物联网技术》杂志栏目简介

特别专访：紧追行业热点，邀请行业专家、企业领袖针对我国物联网产业核心技术、标准体系、产业培育、应用示范、信息安全、公共服务等方面进行权威分析、解读，为读者了解物联网产业现状、发展趋势提供参考。行业资讯：跟踪报道物联网产业重要信息，涵盖国家、地方物联网扶持政策，重大项目实施。物联网行业标准制定进展；新产品及其特点介绍、新技术研发动态。专题介绍：物联网促进工业、农业、流通、生态环境、安全生产、
学术研究 | 基于改进YOLOv8的轻量化枸杞虫害图像检测研究

学术研究 | 基于改进YOLOv8的轻量化枸杞虫害图像检测研究

摘要：针对枸杞虫害人工判别效率低、主观性强的问题，以及原始YOLOv8模型参数量偏大、小目标检测精度不足等缺陷，文中构建了一种兼顾轻量化与检测精度的改进检测模型，以提升枸杞虫害识别的效率与准确性。以YOLOv8s基础模型为框架进行改进：将主干网络中的CBS卷积模块替换为MobileNetV3结构，通过深度可分离卷积降低模型计算量；在PAN-FPN特征融合与上采样模块中引入卷积块注意力机制（CBAM），强化小目标特征提取能力，抑制背景干扰；保留原有网络拓扑结构与解耦检测头，保证模型运行稳定性与兼容性。实验结果表明，改进模型参数量降至 9.1×10⁶，较原始模型参数量（ 11.1×10⁶）减少 18.0%；推理速度由625 f/s提升至714 f/s，相对提速 14.2%；精度mAP@0.5达到 93.9%，较原始模型（ 91.3%）提升2.6个百分点，参数量、推理速度与核心检测精度均得到同步优化。
学术研究 | 基于雷达-视觉融合的移动目标追踪系统设计

学术研究 | 基于雷达-视觉融合的移动目标追踪系统设计

摘要：移动目标的高精度追踪在实际场景中存在不少困难，尤其是在目标速度较快、环境光照变化剧烈的情况下。为此，文中开发了一种基于雷达-视觉紧耦合融合的移动目标协同追踪系统。系统硬件上配备了16线激光雷达、视觉识别摄像头、双主控异构计算单元（树莓派5+树莓派4）、阿克曼转向底盘以及三轴云台。系统的工作流程大致为：激光雷达先对移动物体进行扫描定位，获取移动目标的粗略位置坐标，将该坐标发送至由树莓派5控制的三维云平台确定目标的精确位置；随后视觉模块在接收到的坐标区域内，运行HSV颜色分割和区域滤波相结合的自适应算法，即便遇到强光直射或背光等情况也能完成目标识别。在底盘控制方面，采用自适应蒙特卡洛定位（AMCL）进行全局定位、动态窗口算法（DWA）进行局部避障的双层路径规划策略，同时云台采用基于图像误差的PD闭环控制，实现车体运动和云台指向的联动。经过实测，系统在目标移动速度≥3 m/s的动态环境中可将追踪误差控制在5 cm以内。相较于单一传感器的方案，本系统的定位精度提升明显，并且能有效降低延迟，在安防巡逻、动态物体跟拍等需要快速响应的场景中有一定实用价值。
学术研究 | 基于YOLOv8n的遥感小目标检测方法

学术研究 | 基于YOLOv8n的遥感小目标检测方法

摘要：遥感小目标检测中因存在目标像素少、背景复杂、尺度变化大以及卷积与下采样过程中细粒度信息易丢失等问题，而面临严峻挑战。为应对这些问题，提出一种改进的YOLOv8n遥感目标检测框架，在特征提取阶段引入借鉴ParameterNet的DynamicConv模块，实现动态权重自适应，以增强复杂场景下的细粒度表征；在特征融合阶段嵌入EMCAD的EUCB模块，通过通道重排与局部细节增强，缓解下采样带来的信息瓶颈。针对遥感小目标特性进行适配性优化后，基于DOTA v1.0的实验结果表明，两项改进均能稳定提升性能，联合使用效果最佳。与基线YOLOv8n相比，所提模型的mAP@0.5提升到40.3%（基线为35.7%）、mAP@0.5:0.95提升到26.4%（基线为21.1%），有效提升了遥感小目标检测的有效性；同时计算量由8.1 GFLOPs降至5.3 GFLOPs，参数量由3.0×10 ⁶降至1.6×10 ⁶，充分体现了模型场景迁移与适配优化方面的优势。
学术研究 | 一种轻量化的实时马铃薯芽眼检测模型

学术研究 | 一种轻量化的实时马铃薯芽眼检测模型

摘要：马铃薯芽眼的检测是马铃薯薯种切块智能化的关键任务。为了解决芽眼小目标检测难题，提出了一种基于YOLOv8n框架的改进轻量级芽眼检测模型，引入了双向多尺度空间金字塔快速池化模块和通道压缩策略。该模型显著提升了表面带有斑点和机械损伤等状况下马铃薯芽眼的检测性能，同时将模型的参数量从 3.01×10⁶ 压缩至 0.89×10⁶，计算量从8.1GFLOPs降至2.6GFLOPs。在马铃薯芽眼数据集上的实验结果表明，该模型的mAP@0.5达到 75.7% ，较基线YOLOv8n模型提升了 1.5% ，实现了精度与效率的较好平衡。
学术研究 | 基于改进 SegFormer 的裂缝分割方法

学术研究 | 基于改进 SegFormer 的裂缝分割方法

摘要：鉴于视觉Transformer在处理裂缝分割任务时会出现浅层局部细节捕获能力不足的情况，提出一种借助CNN改进SegFormer的轻量化裂缝分割方法。该方法将卷积神经网路以及视觉Transformer的优势相结合，以轻量级CNN编码器作为局部特征提取工具，SegFormer编码器则用来实现全局特征提取；设计了单点注入门控模块，凭借自适应掩码对提取出的特征开展筛选工作，能够有效地过滤背景噪声；引入ECA通道注意力模块，在几乎不增加参数量和计算量的前提下，使模型对裂缝特征更加关注。在CrackSeg9k数据集上的实验结果显示，所提方法的参数量为 3.78×10⁶，IoU和 F₁ 分数分别为 62.41% 和 76.85%，与SegFormer-B0基线模型相比分别提高了2.85和2.19个百分点。由此可见，所提方法在满足边缘端部署要求的前提下，极大程度地提升了裂缝检测精度。
学术研究 | 基于双模型协同的道路路面病害检测方法研究

学术研究 | 基于双模型协同的道路路面病害检测方法研究

摘要：针对道路路面病害检测场景中目标尺度差异大、复杂环境干扰因素多导致的漏检率与准确率之间难以平衡的痛点，提出了一种基于YOLO11n检测框架与多模态大模型（MLLM）协同工作的道路病害识别系统。利用少量无人机航拍图像快速构建数据集，以降低工程应用中的数据标注成本；基于数据增强策略训练YOLO11n模型，在Crack468验证集上获得mAP@0.5=0.904的最佳结果，经固定种子复现与5折分层交叉验证后，均值稳定在0.87附近，表明结果具有可重复性；进一步在独立航拍测试集Test70上测得mAP@0.5=0.486，反映出小样本训练场景下模型的跨场景泛化能力有所下降。为缓解误检问题，系统中引入Qwen2.5-VL多模态大模型，对低置信度目标进行复核。实验结果表明，在Test70测试集上多模态复核机制可有效降低阴影、遮挡等复杂场景下的误检率，误检率（1-P）由40.93%降低到36.07%，相对降幅约为11.9%。
学术研究 | 基于改进YOLO11n的桑叶病虫害检测方法研究

学术研究 | 基于改进YOLO11n的桑叶病虫害检测方法研究

摘要：针对桑叶病虫害检测中目标尺度差异大、小目标易漏检以及模型参数量大等问题，提出一种基于改进YOLO11n的轻量化检测模型。首先，在Backbone中引入C2PSA_iRMB双分支设计替代PSABlock，重构C2PSA注意力计算机制，设计了C2PSA_iRMB变体；其次，依托C2PSA_iRMB对单尺度特征的增强效果，在Neck引入ASF多尺度融合策略，通过TFE与SSFF模块实现跨尺度特征对齐与序列建模。实验结果表明，该方法的mAP@0.5整体达到84.5%，较基线模型提升1.0个百分点，召回率从76.0%提升至79.2%；模型对小目标“尺蠖”的检测效果较好，相较于基线模型性能提升较明显，mAP@0.5可达95.2%。该方法在保持轻量化的前提下，能够满足田间桑叶病虫害的实时检测需求，在农业智能监测场景中具有较好的应用价值与推广前景。
学术研究 | MCDnNet：用于水声OTFS系统的信道估计方法

学术研究 | MCDnNet：用于水声OTFS系统的信道估计方法

摘要：水下环境错综复杂，严重制约了水声通信性能，精准的信道估计是实现高效可靠水声通信的关键。传统信道估计算法的性能在复杂且多变的水下声学环境中会严重下降。文中设计了一种结合复数Mamba与卷积去噪网络（DnCNN）的水声信道估计方法（MCDnNet）。整个模型由两部分组成：多尺度分析网络和复数Mamba去噪卷积神经网络（C-MambaDnCNN）。多尺度分析网络通过多尺度卷积操作捕捉频域特征，增强了模型在不同频率下的信道估计能力；Mamba通过新型状态空间结构刻画长程时序依赖，实现了对信道全局相关性的精准建模。DnCNN通过卷积与残差学习强化对局部结构和噪声模式的建模，实现了对复杂噪声和干扰的有效抑制。复数卷积保留信道实部与虚部的相对位置，能同时处理信号的幅度和相位信息。MCDnNet将两者级联后，模型既具备全局建模能力，又兼顾精细去噪与结构恢复。实验结果表明，与LMMSE方法相比，所提方法的均方误差最高下降约8.2 dB，同时具有更低的复杂度。
学术研究 | 基于AI智能网关的工业数字化升级

学术研究 | 基于AI智能网关的工业数字化升级

摘要：针对传统工业网关在智能制造背景下实时性不足、缺乏智能决策能力的问题，提出一种基于AI智能网关的工业数字化升级方案。该方案将网关重新定义为具备边缘计算、实时AI推理与闭环控制能力的智能边缘中枢，并构建了云边协同的技术架构。基于EMQ X NeuronEX平台实现后，实测边缘AI推理延迟低至4.6 ms，流式数据处理能力超过10 000条/s，单网关可承载5 000+数据点位并行采集。在设备预测性维护场景中，故障识别准确率达到96%以上；在能耗管理场景中，通过边缘实时调度策略使产线能耗降低约8%。该方案为工业从“数字化”迈向“智能化”提供了经过验证的可行路径。
学术研究 | 基于泛函微分方程隐式奇点的物联网数据重构

学术研究 | 基于泛函微分方程隐式奇点的物联网数据重构

摘要：针对物联网数据在采集与传输过程中易出现缺失、异常问题，文中研究了物联网数据重构的非线性泛函微分方程隐式奇点。该方法利用非线性泛函微分方程描述物联网数据的时滞与动态特性，通过平衡点求解与特征值分析，实现中心型、鞍点型隐式奇点的检测与分类。将检测到的隐式奇点嵌入K-SVD字典学习与压缩感知重构全流程，利用奇点邻域片段初始化字典并构建加权约束，最终通过自适应稀疏重构实现受损数据重构。实验结果显示，该方法在55%缺失率下，DTW相似度平均保持在0.88以上。与压缩采样匹配追踪方法、POD-BPNN方法相比，在不同缺失率下的重构精度显著提高，更适用于强非线性、高缺失率的物联网数据重构场景。
学术研究 | 分层土壤条件下地闪回击电磁场传播特性分析

学术研究 | 分层土壤条件下地闪回击电磁场传播特性分析

摘要：为研究分层土壤条件下闪电回击通道近区电磁场的传播规律，建立了地上电磁场与地下渗透电磁场的数值计算模型，并采用柱坐标系下的时域有限差分（FDTD）方法，分析了不同上层土壤厚度及上下层电导率组合对垂直电场 E_z 、方位磁场 H_φ 和水平电场 E_r 的影响。结果表明，在近区条件下，地上 E_z 和 H_φ 受土壤分层影响较小，而地上 E_r 对分层结构更为敏感，且其分层效应随上层土壤厚度增大而逐渐显现。相比之下，地下电磁场对土壤分层更为敏感，其中地下 E_r 的响应最为显著。当地表上层土壤电导率低于下层土壤时，地下各电磁场分量上升时间缩短，且地下 E_r 幅值明显减小；当地表上层土壤电导率高于下层土壤时，地下 E_z 波形变窄并出现极性反转， H_φ 峰值减小，而地下 E_r 峰值幅度增大。研究结果为浅埋接地体、地下电缆及金属管线等设施的防雷分析提供了理论依据。
学术研究 | 智能除冰机器人远程监控小程序设计

学术研究 | 智能除冰机器人远程监控小程序设计

摘要：针对电力线路覆冰问题，现有智能除冰机器人缺乏高效便捷的远程管控手段。文中在智能除冰机器人的基础上，设计并实现了一款配套的远程监控微信小程序。该小程序以微信开发者工具为开发环境，后端基于腾讯云轻量应用服务器与树莓派摄像头模组实现视频采集与传输。采用TCP协议、WebSocket通信及zlib数据压缩等技术，有效保障了视频传输的低延迟、高帧率与稳定性。系统测试结果表明，小程序核心功能运行正常，视频传输延迟在500 ms之内，丢包率稳定在较低水平，能够有效实现对除冰机器人工作状态的远程管控。该小程序为高空除冰机器人提供了便捷的远程监控解决方案，有助于推动电力系统设备的智能化与便捷化升级。
学术研究 | 基于 FOC 算法的双无刷直流电机位置追踪系统

学术研究 | 基于 FOC 算法的双无刷直流电机位置追踪系统

摘要：针对常规无刷直流电机（BLDCM）在机器人关节控制和复杂运动规划领域的精度不足问题，设计了一种基于硬件场向量控制（FOC）策略的驱动器，以提高BLDC电机的动态响应能力和稳态精度。首先，以STM32F405RGT6为控制核心，设计出用于实现精确位置控制的状态反馈控制器；其次，利用AS5600和TLE5012B两款磁编码器获取电机转子角度，结合闭环PID反馈线性化控制，实现了适应性强且鲁棒性高的双电机位置追踪。实验结果表明，采用互补滤波算法对两款磁编码器采集到的数据进行融合后，双电机位置追踪误差角度在0.7°以内波动；相比未融合前的单一传感器方案，定位误差得到明显降低，显著提升了抗干扰能力和鲁棒性，验证了该方法在外部扰动和负载变化条件下对双无刷直流电机的精确控制效果。
学术研究 | 基于机器学习的物联网智能建造材料性能预测研究

学术研究 | 基于机器学习的物联网智能建造材料性能预测研究

摘要：文中旨在利用机器学习方法预测全轻混凝土的抗压强度，重点研究陶粒骨料和两种纤维（玄武岩纤维和仿钢纤维）对混凝土强度的影响。研究数据集包含100组试验数据，其中陶粒骨料作为轻骨料加入混凝土中，仿钢纤维和玄武岩纤维则用于增强混凝土的抗压强度。研究选取XGBoost、K近邻（KNN）、随机森林和决策树四种回归模型进行分析与预测。结果表明，XGBoost模型在所有性能指标上均表现优异，其决定系数（ R²）为0.98，均方根误差（RMSE）为0.93，平均绝对误差（MAE）为0.71，均方误差（MSE）为0.8；随机森林模型在 R²和MSE方面次之；决策树和KNN虽然具备一定的预测能力，但整体表现较差。基于上述评估结果，XGBoost被认为是最适合本研究数据集的回归模型，可以有效地应用于全轻混凝土抗压强度的预测，并为优化混凝土配合比提供理论依据。
学术研究 | 提示学习视角下中文文本分类方法综述与框架构建

学术研究 | 提示学习视角下中文文本分类方法综述与框架构建

摘要：在多任务、小样本并存的应用环境下，中文文本分类在模型鲁棒性、标注成本和维护开销等方面面临压力。文中以提示学习为主线，梳理传统方法、深度模型和预训练模型的演进，分析“预训练+微调”范式在多任务场景中的局限，归纳硬提示与软提示在表述方式、参数规模和适用条件上的差异。在此基础上，构建由“任务与数据分析-提示与标签配置-模型适配与训练-预测与反馈优化”四个模块组成的提示学习框架，为中文文本分类方法选型和系统实现提供结构化参照，旨在为后续的方法研究与工程实践提供可复用的分析视角。
学术研究 | 基于MWorks平台的智能小车建模与仿真

学术研究 | 基于MWorks平台的智能小车建模与仿真

摘要：针对智能小车在自主导航中的路径跟踪与运动控制问题，文中研究了基于阿克曼转向几何原理的智能小车建模与仿真方法。通过结合纯跟踪控制算法和PID控制技术，构建了包含运动仿真、速度仿真和转向角仿真的多模块系统模型，并利用国产自主化平台MWorks中的Syslab和Sysplorer等工具进行数字化仿真分析。研究结果表明，该智能小车模型在跑道型轨迹测试中最大偏移量不超过0.02 m，速度控制系统响应迅速，稳态误差低于 1×10^-4 m/s，能够高效完成自动循迹任务。采用PID控制算法和双闭环PWM电机控制，显著提升了系统的自适应能力和稳定性。该研究为智能小车在物流、交通等领域的应用提供了可靠的技术支持，具有较高的实用价值。
学术研究 | 物联网架构赋能智慧粮库智能管控

学术研究 | 物联网架构赋能智慧粮库智能管控

摘要：针对地方粮食储备库面临信息滞后、人工依赖度高和能耗偏大等管理问题，以栖霞市地方粮食储备库升级改造项目为实证案例，开展物联网架构设计与应用效能研究。基于文献分析、案例研究和系统设计相结合的方法，构建了包含感知层、网络层、平台层、应用层的四层物联网集成架构；系统阐述了该架构赋能地方粮食储备库智能化管理的实施路径。仿真评估结果表明，在1263.45万元的投资预算下，该方案不仅能够精准监测粮情、智能调度作业，还能将单位仓储能耗降至2.18 kWh/(t·month)；通过异构通信融合与边云协同架构实现了性能与造价的综合最优，为提升区域粮食储备的精细化管理水平与应急响应能力提供了可量化的实践参考。
学术研究 | 面向遥感变化检测的门控自适应全局-局部协同 Mamba 模型

学术研究 | 面向遥感变化检测的门控自适应全局-局部协同 Mamba 模型

摘要：针对现有Mamba架构在遥感变化检测中由于序列化建模而弱化局部空间细节导致变化边界模糊、微小目标漏检的问题，提出门控自适应全局-局部协同状态空间模型（GL-MambaNet）。具体来说，该模型通过自适应门控单元在特征提取阶段动态调控全局与局部特征的贡献，缓解了深层语义信息与浅层空间细节之间的表达偏差；同时，为了提升模型对复杂变化模式的表征能力，进一步设计了双分支多尺度差异增强机制，对双时相特征差异进行深度建模。实验结果表明，在WHU-CD、LEVIR-CD和LEVIR+-CD数据集上，GL-MambaNet的 F₁ -score/IoU分别达到92.99%/86.93%、91.48%/83.62%和83.19%/72.09%，评价指标优于当前主流的CNN、Transformer及Mamba变体方法。此外，在LEVIR-CD测试集中构建的608组样本微小目标变化子集上，该模型表现出更低的漏检率和更完整的边缘保持能力，验证了其在复杂细粒度变化场景中的鲁棒性。
学术研究 | 基于 Android 居家智慧养老 APP 系统

学术研究 | 基于 Android 居家智慧养老 APP 系统

摘要：为提升老年人居家生活的安全性与便捷性，针对传统居家养老模式中健康监测滞后、应急响应缓慢等痛点，设计并实现一套基于Android的居家智慧养老APP系统。该系统以STM32F103单片机为硬件核心，采用MAX30102、DS18B20及可扩展环境传感器采集生理与环境数据，通过ESP8266 WiFi模块建立TCP通信，结合Java语言开发Android APP与MySQL数据库，实现相关数据的传输、显示、存储与报警联动。经测试，系统心率测量误差≤5次/min，血氧饱和度误差≤2%，体温误差≤0.2℃。该系统运行稳定、数据传输可靠，操作界面简洁适老，具备低成本、低功耗、易部署特性，可实现生理参数监测、双端同步报警等功能，能有效满足居家养老监护需求，实现硬件与APP的深度联动，适配普通家庭部署，在智能养老领域展现出较大的创新潜力与应用价值，为居家智慧养老提供了可推广的技术参考。
学术研究 | 基于多模态感知与阵列触觉反馈的智能避障导盲杖设计

学术研究 | 基于多模态感知与阵列触觉反馈的智能避障导盲杖设计

摘要：针对传统盲杖仅能探测接触式障碍物、现有电子盲杖存在透明障碍物识别失效、夜间探测盲区及方向引导模糊等问题，设计一种融合多传感器与触觉阵列的智能避障导盲杖。智能导盲杖系统以STM32与瑞芯微RV1126 AI芯片为双核心，前端集成光学摄像头与TF-Luna ToF激光雷达，运行轻量化YOLOv5模型并结合卡尔曼滤波，实现“类型+距离+方位”的三维障碍物信息融合；手柄内部署四方位振动马达阵列提供触觉导航反馈；集成六轴IMU并提出基于SMV与姿态角联合判定的多条件跌倒检测算法，通过4G Cat.1模块实现紧急定位报警。仿真结果表明，基于SisFall数据集验证，跌倒检测灵敏度为94.2%、特异性为94.8%、准确率为94.6%；ToF测距数据经卡尔曼滤波后，均方误差降低79.2%。本设计融合视觉识别与激光测距的互补优势，通过触觉阵列提供方位化直觉引导，并集成跌倒监测与物联网求救功能，可有效提升视障人士的出行安全性与独立性。
学术研究 | 自动气象站远程控制与电压监测系统设计

学术研究 | 自动气象站远程控制与电压监测系统设计

摘要：针对银川沿山及野外自动气象站维修保障效率低、故障响应滞后、数据易中断等问题，设计了一种基于LTE Cat.1无线通信技术的气象站远程控制与电压监测系统。该系统以STM32为核心控制单元，集成无线通信模组与电压监测模组，通过终端发送短信密令实现对气象站电源的远程重启，并将执行结果与实时电压值同步回传至终端。功能测试结果表明，该系统在不改变原气象站的初始架构与传输性能的前提下，可实现气象站系统死锁类故障的远程初步排查，系统在弱网环境下指令响应延迟稳定在40 s以内，电压监测相对误差小于0.5%。相较于传统现场处置模式，该系统可将故障恢复时间缩短至分钟级，对提升气象装备运维效率具有良好工程应用价值。
学术研究 | 基于可穿戴多模态生理融合的学生学业压力智能识别方法研究

学术研究 | 基于可穿戴多模态生理融合的学生学业压力智能识别方法研究

摘要：针对学业压力生理信号识别领域存在的单模态特征表征能力有限、跨个体泛化性能薄弱、微弱压力样本拟合难度大、样本类别分布失衡等共性问题，面向青年学生校园学业压力监测场景，依托WESAD公开青年生理数据集，构建一套多模态融合、特征自适应筛选、难样本优化的轻量化学业压力识别模型。首先，针对不同信噪比样本设计差异化自适应滑动窗口策略，结合基线校正消除个体生理基线差异干扰；其次，融合HRV心率变异性特征、多信号静态统计特征与时序分段差分特征，弥补传统静态特征对渐进式隐性学业压力的表征短板；同时，搭建轻量化EmotionNet网络，引入双头自注意力机制实现压力敏感特征自适应加权筛选，并通过训练集动态类别加权与FocalLoss损失函数优化样本不均衡及难样本识别难题。全程采用严格的留一被试交叉验证（LOSO）完成15轮完整迭代实验，规避数据泄露风险，保障模型跨个体泛化性能评估的真实性与严谨性。实验结果表明，相较于单模态HRV、单模态EDA及多模态基础识别模型，所提优化模型的综合识别性能最优，准确率达0.873、 F₁分数达0.715、AUC值达0.943、Kappa系数达0.643。该模型可有效适配S2、S4、S16等信号噪声高、压力响应微弱的极端难样本，显著提升模型跨个体识别的均衡性与鲁棒性；同时其轻量化与实时性优势较为突出，可很好地适配可穿戴边缘设备部署需求，为校园青年学业压力常态化智能监测与心理健康预警提供有力的技术支撑。
学术研究 | 新质生产力导向下的风力发电功率预测研究

学术研究 | 新质生产力导向下的风力发电功率预测研究

摘要：风力发电出力具有强随机性、波动性等特点，制约新能源消纳效率，进而阻碍能源领域新质生产力的培育。为此，提出一种融合卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和通道注意力机制的风电功率预测模型。通过对风速单变量数据进行时序重构处理，利用CNN提取出局部时序特征，让BiGRU捕捉长时序依赖关系，再经过通道注意力机制强化关键特征，构建起CNN-BiGRU-Attention预测框架。基于SDWPF实测数据集，在1 min、10 min、30 min的时间尺度下开展实验，并与LSTM、BiGRU、DLinear、CNN-BiGRU等模型进行对比验证。结果表明，所提模型的平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）三项指标均为最优，MSE的最大降幅达到75.23%，预测精度得到明显提升，为能源领域新质生产力培育提供了实用的技术支撑以及实证参考。
学术研究 | 基于机智云 Open API 的设备快速对接方法研究

学术研究 | 基于机智云 Open API 的设备快速对接方法研究

摘要：针对物联网设备接入云平台后与第三方应用对接流程复杂、设备绑定依赖专用工具、数据与控制通道难以快速连通等问题，提出一种基于机智云 Open API 与 Python 上位机的快速对接方法。该方法无需修改设备固件，不依赖二维码或配网工具，构建了标准化的设备发现、绑定、数据同步与指令下发自动化流程，并设计 Python 桌面端上位机，集成一键绑定、实时数据可视化与双向控制等功能。以智慧古树监控系统为例进行验证，实验结果显示，设备绑定由多步手动配置简化为一键完成，传感器数据实时以曲线形式呈现，开关量控制指令响应迅速，平均延迟<200 ms 且保持稳定，系统展现出良好的跨设备、跨场景通用性，降低了人力成本和用户操作门槛。文中所提方法避免了固件改动与专用工具依赖，打通了数据与控制通道，为物联网设备轻量化接入第三方应用提供了可行方案，可在智慧农业、环境监测等需快速集成的场景中推广应用。
学术研究 | 区块链技术在药品溯源中的研究与应用

学术研究 | 区块链技术在药品溯源中的研究与应用

摘要：药品信息安全关系到每个人的身体健康，是目前医药领域研究的热点。针对药品信息的安全问题，研究并设计了一套基于Fabric区块链的药品溯源系统，实现了对药品生产、成分及物流配送等信息的全流程追溯，提供可视化界面方便用户操作，为医药领域提供实际的应用场景。该方案采用去中心化方式对数据进行加密存储，保证了药品信息存储的安全性；使用Fabric的分布式账本，降低了交易成本，保证了药品信息数据存储的完整性和不可篡改性；通过智能合约，使账本的内容公开透明，保证了交易具有可追踪性。实验测试结果表明，所设计的药品溯源系统能够快速响应各请求，并且具有较好的吞吐量，药品溯源效果能够满足实际应用需求。
学术研究 | 种业生态园物联网病虫害早期预警系统设计

学术研究 | 种业生态园物联网病虫害早期预警系统设计

摘要：针对种业生态园内环境复杂多变，病原菌侵染所需的有效积温累积与叶面持续湿润时长等关键环境指标难以被实时捕捉，导致早期预警时效性差、空间定位偏差大的问题，设计了一种基于物联网的病虫害早期预警系统。采用“端-边-云”三层硬件架构，通过高精度温湿度传感器与多光谱成像仪实现环境指标的实时连续采集；基于边缘计算设计滑动窗口机制，提取有效积温指数与连续高湿时长指数，解决特征参数滞后问题；引入作物生育期修正系数对四级动态阈值进行自适应调整，提升预警时效性；采用加权融合策略计算综合风险指数并结合网格化空间映射，降低定位偏差。实验结果表明，与农作物病虫害早期预警技术和林业病虫害监测预警技术相比，该系统综合风险指数与田间实际病害严重度的拟合度达到0.92，空间定位偏差控制在11 m以内，显著优于对比方法，能够有效提升种业生态园病虫害早期预警的准确性与响应速度。
学术研究 | 基于物联网的数字孪生系统架构设计与关键技术实现

学术研究 | 基于物联网的数字孪生系统架构设计与关键技术实现

摘要：物联网技术的快速普及为数字孪生系统提供了持续、动态的感知数据支撑。针对工业场景中异构设备接入复杂、数据实时处理困难及虚实同步精度不足等核心问题，提出一种基于物联网的数字孪生系统架构。架构采用五层次分层设计，集成边缘计算协同、多源异构数据融合与预测性虚实同步等关键技术，并在风电设备健康管理与城市桥梁监控场景中完成验证。测试结果表明，系统端到端时延为38 ms，数据完整率达98.7%，具备良好的工程适用性与推广价值。
学术研究 | 基于数智融合的专升本“数字信号处理”课程教学改革研究

学术研究 | 基于数智融合的专升本“数字信号处理”课程教学改革研究

摘要：数智融合背景下，高校工科基础课程教学改革面临从“工具叠加”转向“全过程数据支撑”的现实需求。面向物联网相关专业，针对“数字信号处理”课程在专升本培养情境下抽象度高、学生先修基础薄弱、学制压缩、学习目标分化、课堂参与度不足、教学过程不可见等典型矛盾，构建并实施了“物联网云平台+雨课堂数据库+基于RAG架构的LLM智能问答”的数智融合教学模式。该模式从四个维度重构课程：技术底座层面，整合数据采集、智能分析与教学应用三层架构；内容组织层面，以问题场景引入替代线性推导，实施“每章一项目”的实验化改造；教学实施层面，构建课前、课中、课后的全过程支持链条；评价机制层面，提升过程性与实践性权重，以数据驱动教学迭代。基于2024—2026学年的三轮教学数据表明，数智融合对中高分段学生的学习增益较为显著，但对低分段学生的改善效果有限，说明技术支持发挥的作用具有阶段性与分层性。本研究为物联网相关专业基础课程的数智融合教学改革提供了可参考的实践路径。
学术研究 | “数字信号处理”课程IoT案例教学改革实践

学术研究 | “数字信号处理”课程IoT案例教学改革实践

摘要：针对“数字信号处理”课程在传统教学中存在的问题，探讨了以案例驱动为核心的教学改革思路。依托学习通、雨课堂在线学习平台搭建线上线下异步混合教学模式，并建立全过程、多元化的过程性考核机制，通过将DFT、滤波器设计、噪声抑制等核心知识点与物联网医疗场景中的心电信号去噪案例结合，破解理论教学与工程应用脱节的难题，提高学生的实践能力。教学实践证明，将案例引入课堂可以激发学生的学习兴趣，提高学生的学习积极性和动手能力，学生的不及格率降低至6.7%，优秀率提升至31.6%，对提升“数字信号处理”课程教学质量具有显著效果。
学术研究 | 面向岗位技能的“传感器应用技术”课程教学改革探索

学术研究 | 面向岗位技能的“传感器应用技术”课程教学改革探索

摘要：针对当前“传感器应用技术”课程教学中存在的问题，文中以职业能力培养为核心导向，结合领域岗位需求，梳理形成三级递进式职业能力体系；基于情境学习理论和OBE成果导向教育理论，确立“四真四融”原则，从五个关键环节开展针对性、系统性教学改革。通过重构能力导向教学目标、优化岗课对接教学内容、创新理实融合教学模式，并完善多元教学资源、构建立体考评体系，有效解决课程教学痛点，实现课程教学与岗位能力需求精准对接。实践表明，相对于对照实验班级，改革后岗课适配满意度达96%，获省级以上学科竞赛奖项的学生达到32人次，有效提升了人才培养质量与职业竞争力。
学术研究 | 融合物联网技术的PLC实训平台设计

学术研究 | 融合物联网技术的PLC实训平台设计

摘要：针对传统PLC实训环节缺少人机交互界面、实训内容缺乏工业物联网应用等问题，设计一种融合物联网技术的PLC实训平台。结合工业电力拖动控制场景的实际需求，利用PLC、变频器和轴编码器实现异步电机变频调速闭环控制，涵盖逻辑控制、数字测速及USS串行通信等基础训练模块；借助WinCC组态软件开发上位机监控界面，用于提高实训平台的人机交互能力；开发基于微信小程序的移动监控端，通过MQTT协议实现微信小程序、物联网云平台和PLC之间的通信，最终实现对实训平台的远程监控。实训效果表明，该平台可以有效提升学生的实训积极性、加深学生对工业物联网应用技术的理解深度，为智能制造背景下的复合型人才培养提供实践载体。
学术研究 | 《中文核心期刊要目总览》2023年版入编通知

学术研究 | 《中文核心期刊要目总览》2023年版入编通知

《现代电子技术》主编先生/女士：我们谨此郑重通知：依据文献计量学的原理和方法，经研究人员对相关文献的检索、统计和分析，以及学科专家评审，贵刊《现代电子技术》入编《中文核心期刊要目总览》2023年版（即第10版）之电子技术、通信技术类的核心期刊。《中文核心期刊要目总览》2023年版从2021年10月开始研究，研究工作由北京大学图书馆主持，共32个单位的148位专家和工作人员参加了本项研究工作
学术研究 | 《物联网技术》简介

学术研究 | 《物联网技术》简介

《物联网技术》杂志是一本经国家新闻出版总署批准的物联网专业科技期刊。国内统一连续出版物号：CN61-1483/TP，杂志现为半月刊，每月5日、20日出版。本刊已入选《科学引文数据库》（SCD）《CACJ应用型权威期刊》《RCCSE中国准核心学术期刊（B+）》《信息通信领域国内高质量科技期刊分级目录》T3级，并被《中国核心期刊（遴选）数据库》《中国学术期刊网络出版总库》《中文科技期刊数据库》《龙

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