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公开(公告)号:CN109889416B
公开(公告)日:2020-06-19
申请号:CN201910120197.5
申请日:2019-02-18
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于微服务架构的智能家居系统及构建方法,包括服务器、第三方无线传输设备群和传感器组件。传感器组件通过连接电路与无线传输设备相连形成无线网络节点,无线收发设备根据所使用的无线传输协议将传感器采集的数据发送至协调器,协调器将各无线网络终端节点采集的数据汇总后通过串口发送至服务器,服务器通过串口实时监听脚本将串口数据存入数据库,以完成无线网络节点数据的汇总。本发明采用单一服务器,使用Docker+Spring cloud的方式实现服务的注册发现和负载均衡机制,可以有效降低系统的耦合度,每一个微服务可以单独开发,单独部署甚至可以使用不同的语言进行开发,极大程度的减少了系统的维护和更新的成本。
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公开(公告)号:CN107291058A
公开(公告)日:2017-10-24
申请号:CN201710648908.7
申请日:2017-08-01
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/4183 , G05B2219/31282
Abstract: 本发明公开了一种连铸生产过程数据采集监控系统,包括生产设备、控制设备、上位采集机和智能监控系统,生产设备依次经过控制设备、上位采集机与智能监控系统连接,控制设备与上位采集机之间设置有OPC服务器,智能监控系统和上位采集机分别与信息存储数据库连接,组成连铸生产过程数据采集和智能化监控系统。采用OPC服务器通过COM技术实现了对不同PLC的统一访问,避免了针对不同PLC开发不同驱动程序进行现场生产数据采集的复杂性,同时上位采集机通过OPC协议读取Server端的一级数据,利用TCP协议上传至信息存储数据库服务器存储,如果数据不能及时传入监控系统和数据库,上位采集机启动自身存储机制保存数据,网络恢复正常后及时补传,实现实时数据保存的连续性。
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公开(公告)号:CN109889416A
公开(公告)日:2019-06-14
申请号:CN201910120197.5
申请日:2019-02-18
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于微服务架构的智能家居系统及构建方法,包括服务器、第三方无线传输设备群和传感器组件。传感器组件通过连接电路与无线传输设备相连形成无线网络节点,无线收发设备根据所使用的无线传输协议将传感器采集的数据发送至协调器,协调器将各无线网络终端节点采集的数据汇总后通过串口发送至服务器,服务器通过串口实时监听脚本将串口数据存入数据库,以完成无线网络节点数据的汇总。本发明采用单一服务器,使用Docker+Spring cloud的方式实现服务的注册发现和负载均衡机制,可以有效降低系统的耦合度,每一个微服务可以单独开发,单独部署甚至可以使用不同的语言进行开发,极大程度的减少了系统的维护和更新的成本。
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公开(公告)号:CN108389614A
公开(公告)日:2018-08-10
申请号:CN201810175030.4
申请日:2018-03-02
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G16H30/40 , G06T7/11 , G06T2207/10116 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G16H50/20 , G16H50/70
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割与卷积神经网络构建医学影像图谱的方法,通过卷积神经网络方法进行医学影像精细分割,针对采集到的医学影像进行图像分割识别,针对医疗诊断知识进行医疗知识单元分割,形成不同医学影像图片的知识单元;分析图像分割影像关系建立不同影像知识单元的连接并连通附加医学病症知识单元,基于医学影像识别和医学诊断知识的联结,完成知识库关联关系建立;将影像分割后的知识单元进行特征匹配,形成具有同类属性的实体作为知识图谱中的实体节点,融合建立知识库实体,完成实体对齐;利用构建的实体以及实体之间的关联关系建立知识图谱。提供疑似诊断提醒和治疗路线建议,为人工智能AI诊疗提供了可能。
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公开(公告)号:CN108389614B
公开(公告)日:2021-01-19
申请号:CN201810175030.4
申请日:2018-03-02
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割与卷积神经网络构建医学影像图谱的方法,通过卷积神经网络方法进行医学影像精细分割,针对采集到的医学影像进行图像分割识别,针对医疗诊断知识进行医疗知识单元分割,形成不同医学影像图片的知识单元;分析图像分割影像关系建立不同影像知识单元的连接并连通附加医学病症知识单元,基于医学影像识别和医学诊断知识的联结,完成知识库关联关系建立;将影像分割后的知识单元进行特征匹配,形成具有同类属性的实体作为知识图谱中的实体节点,融合建立知识库实体,完成实体对齐;利用构建的实体以及实体之间的关联关系建立知识图谱。提供疑似诊断提醒和治疗路线建议,为人工智能AI诊疗提供了可能。
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