无线传感器网络 (WSN) 具有远程环境监测和目标跟踪等重要应用。这得益于近年来出现的更小、更便宜、更智能的传感器。这些传感器配备了无线接口,可以相互通信以形成网络。WSN 的设计在很大程度上取决于应用,必须考虑环境、应用的设计目标、成本、硬件和系统约束等因素。我们调查的目标是全面回顾自 [I.F. Akyildiz、W. Su、Y. Sankarasubramaniam、E. Cayirci,传感器网络调查,IEEE 通信杂志,2002] 出版以来的最新文献。按照自上而下的方法,我们概述了几个新的应用,然后回顾了有关 WSN 各个方面的文献。我们将问题分为三个不同的类别:(1)内部平台和底层操作系统,(2)通信协议栈,以及(3)网络服务、配置和部署。我们回顾了这三个类别的主要发展并概述了新的挑战。� 2008 Elsevier B.V. 保留所有权利。
POS AV 是用于机载直接地理配准的首屈一指的商业 GNSS-惯性解决方案。POS AV 与数码相机、胶卷相机、激光雷达系统、SAR 系统和数字扫描仪配合使用,每秒可精确测量数百次空中传感器的位置和方向,在数据捕获的准确时刻考虑所有运动变量。无论是实时测量还是使用高效的 POSPac Mobile Mapping Suite (MMS) 软件进行后期处理,数据都可用于将传感器数据精确地地理配准到地球或本地测绘框架,而无需地面信息,从而消除了耗时的空中三角测量步骤。POS AV 非常适合支持精确测绘工作,特别是在恶劣环境和快速响应能力下,在这些环境中,地面控制数据可能无法获得或无法物理收集。POS AV 集成了精密 GNSS 和惯性技术,由 Applanix 的行业领先专业知识和对技术创新的持续投入提供支持。POS AV 提供简化和自动化的数据工作流程以及内置的质量控制功能,可提高所有航空测绘应用的生产力。
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物联网旨在创建一个高效的环境,在其中捕获数据并将其转化为可操作的见解。它涉及“大数据”的收集和分析。大数据是从多个传感器源提取的海量数据,可提供强大的分析功能。大数据由嵌入在通过网络进行通信的物理对象中的“智能”传感器生成。数据通过传感器融合进行整合和管理。这种大量数据的智能连接将促进数据驱动、高效的制造和供应链流程。行业挑战据估计,物联网在未来几年将是一个 19 万亿美元的市场,技术供应商都在争相在物联网市场中分一杯羹。因此,出现了大量独立的物联网技术,给各行各业带来了巨大的互操作性挑战。
概念传感器阵列可以实现对广阔海洋区域的持续测量。为了满足对低成本、低 SWaP 传感器阵列的需求,林肯实验室正在开发一种将电子设备嵌入长聚合物纤维的新方法。我们的研究人员通过加热一块聚合物并将其拉长至几公里长来拉制这些纤维。在拉制过程中,铜线被送入光纤内部,从而形成带有铜总线的光纤,这是阵列的关键推动因素。该总线将电力和数据传输到传感器,这些传感器在拉制后通过定制的焊接和封装工艺集成到光纤中。光纤末端是电子设备,它们单独寻址每个传感器,存储数据,并将数据无线传输到飞机、船舶或卫星。这项技术不仅可以满足海底监测的需求,还可以满足地面和太空应用的需求。
在安装和连接传感器之前,请注意以下详细信息:仅使用提供或批准的设备进行安装。只有熟练和指导人员才能安装并连接传感器。需要适当使用电源电压,电气和电子设备的经验。不要将传感器直接连接到主电压;而是使用为产品指定的电压。将电源施加到设备上时,请勿连接任何连接。地面设备仔细防止电击。所有连接器均已销钉编码,仅适合一个位置。还要注意指示传感器顶部的箭头。仅使用功能齐全的设备(梯子,空中工作平台等)在地面上工作时。工作人员应能够在高处工作。在有效道路上或周围安装传感器时要谨慎,并注意移动的交通。仔细安装传感器,以防止其转移或掉落。必须将传感器安装到坚硬和坚固的支撑下。振动,振荡或其他运动将降低传感器的性能。确保安装方法符合当地安全政策和程序以及公司实践。
简介精密牲畜农业(PLF)正在通过将尖端的传感器技术纳入传统农业实践来彻底改变我们提高和管理牲畜的方式。这种创新的方法利用传感器来监视,收集数据和分析对牲畜动物的健康,福祉和生产力至关重要的信息。随着全球对高质量动物产品的需求不断上升,并担心可持续性,动物福利和资源效率的增长,传感器技术的进步在塑造牲畜行业的未来方面起着关键作用。
红外光传感器帮助检测器识别特定情况,例如焊接,并迅速进行调整,以进一步降低错误警报的潜力。热检测功能与软件校正线性温度响应融合了热敏电阻技术。在正常的白天活动可能会产生不必要的警报的区域中,可以对检测器进行编程以在“仅加热”模式下操作,从而在空置时期自动恢复到多传感器操作。Smart 4因此能够提供出色的错误警报免疫力和出色的火灾检测。
Vivacity Labs 车辆传感器基于摄像头技术,可提供有关车辆如何使用道路空间的实时分类数据。它使用尖端的机器学习技术,使其能够更灵活、更准确地检测和分类交通方式。传感器使用极其强大的本地处理器,随着机器学习技术的改进,可以使用最新软件进行远程更新。