|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
RFID十六通道读写模快工业多标签识别管理远距离读卡器通道模组
产品介绍
CK-M16L超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能；用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过API函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。该模块支持固件升级，可满足协议扩展和功能扩展的应用需要。
产品特点
支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。
密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，每秒可识别超过400张以上。
能够定频或跳频工作。
输出功率可调,调节步进:1dBm。
支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。
全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。
规格参数
主要规格参数
产品型号
CK-M16L
性能参数
频率范围
840MHz～960MHz（可调节）
空口协议
EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配）
功能特点
支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度
通道数
16通道
RF输出功率（端口）
33dBm±1dBm（MAX）
输出功率调节
±1dBm
前向调制方式
DSB-ASK、PR-ASK
连续读标签距离（读EPC码）
0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境）
连续写标签距离（写EPC码）
0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90%
标签识别速度
>400次/秒
通讯口
TTL串口
物理接口
15PIN端子 1.25mm间距
读卡功耗
（33dBm）：8W
物理参数
外观尺寸
178.8*89.5*8mm
外壳材质
铝型材外壳
安装方式
通过四个螺丝孔固定
电源
工作电压
5V 4A
操作环境
工作温度
-20°C~+70°C
储存温度
-40°C~+85°C
工作湿度
<95% (+25°C)
深圳市斯科信息技术有限公司
2025-12-27
XM-710A-1带数字标识女性盆腔矢状切面模型
XM-710A-1女性盆腔矢状切面模型（带数字标识）
XM-710A-1带数字标识女性盆腔矢状切面模型可拆分为2部件，显示女性生殖器官以及膀胱和直肠等结构，带有多个部位数字指示标志和对应的文字说明。
尺寸：自然大，25×9.5×24.5cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
带数字标识人体全身肌肉解剖附内脏器官模型
XM-302A人体全身肌肉解剖附内脏模型140CM
（32部件，带数字标识）
XM-302A带数字标识人体全身肌肉解剖附内脏器官模型由全身肌肉、胸腹壁肌、上肢肌、下肢肌、颅顶骨、脑以及胸腹腔内脏器官等32个部件组成，并显示头颈部、躯干部、上肢骨、下肢骨、肌肉、肌腱、韧带、胸腹腔内脏器官、血管和脑等结构，详细展现了人体肌肉组织关系和内脏解剖结构，并有数字标识有对应的文字说明。
尺寸：高140cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
带数字标识人体全身肌肉解剖附内脏器官模型
XM-302A人体全身肌肉解剖附内脏模型140CM
（32部件，带数字标识）
XM-302A带数字标识人体全身肌肉解剖附内脏器官模型由全身肌肉、胸腹壁肌、上肢肌、下肢肌、颅顶骨、脑以及胸腹腔内脏器官等32个部件组成，并显示头颈部、躯干部、上肢骨、下肢骨、肌肉、肌腱、韧带、胸腹腔内脏器官、血管和脑等结构，详细展现了人体肌肉组织关系和内脏解剖结构，并有数字标识有对应的文字说明。
尺寸：高140cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
实现“双碳”目标 减污降碳协同增效是重点
“十四五”时期，我国进入以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。
科技日报
2022-03-09
基于线结构光的水下目标三维重建方法
本发明公开了一种基于线结构光的水下目标三维重建技术。本方法有效降低了由于水中悬浮物、海水对光的吸收和散射、非均匀光场等对探测精度的影响，完成了大角度、远距离的水下目标三维信息提取，实现了水下远距离、高精度、实时的目标三维探测。水下目标三维探测技术可为海洋资源开发、水下工程建设和水下军事应用等领域等所需的水下探测技术提供重要的方法和参考。可以为人类提供合适的观察通道，将水下被探测目标的外型显示为人眼可判断的图像或视频信息，以此来完成对水中信息的收集或者为下一步的研究及应用提供有价值的基础数据信息。
青岛大学
2021-04-13
一种弱小目标图像的自适应恢复增强方法
本发明公开了一种弱小目标图像的自适应恢复增强方法，步骤为：①利用光学成像探测系统获取气动光学模糊图像 g，图像大小为M*N，作为观测图像；②对气动光学模糊图像 g 进行校正增强，得到的初始校正图像<img file=""DDA00002538750100011.GIF"" wi=""57""he=""59"" />③对初始校正图像<img file=""DDA00002538750100012.GIF" " wi
华中科技大学
2021-04-14
一种动目标的红外辐射光谱特性仿真分析方法
本发明公开了一种动目标的红外辐射光谱特性仿真分析方法，该方法首先为动目标三维几何建模并将目标按区域划分；之后建立目标温度分布模型，计算不同观测角度下目标表面各点的温度；然后建立红外大气传输模型，计算大气透过率及大气路程辐射；之后设定测量系统及动目标的各参数；再利用已建立的目标温度分布模型及红外辐射传输模型计算动目标像方的辐射能量；最后分别计算点目标及面目标的红外辐射能量并绘制相应的辐射光谱曲线。本发明技术方案方
华中科技大学
2021-04-14
一种目标的数字化模型生成与驱动技术
1.痛点问题
本项预期成果是解决复杂场景中目标三维数据重建、驱动的关键技术。
针对实际应用中复杂运动场景，例如刚性运动的交通工具，变形移动行人等，传统的运动结构恢复方法在进行场景深度求解时无法确定每个单元结构的相对尺度，导致无法对复杂运动场景进行重建。在现有的深度估计、语义分割、位姿估计等相关技术，存在识别精度低、提取不到关键信息、应用场景单一等问题，无法满足大尺度场景应用的需求。
2.解决方案
本项目成果提出了一套面向目标、人体深度数据重建技术，有效实现对复杂运动场景下人、物的深度重建与驱动，有效解决现实场景目标的数字化模型生成与虚拟场景下的驱动映射问题。提出多模态采集、时空复用编码摄像方法，获取大景深、高时空分辨、丰富的精确场景视觉信息，基于超像素关系分析的深度重建方法，包括目标超像素分割，图像帧匹配，运动关系判定，通过时序传播与概率模型更新实现实时深度重建，提高最终三维重建模型的稠密度、鲁棒性、一致性和准确度。构建了基于深度卷积神经网络的目标实例检测与位姿估计框架，从目标对象观测图片提取其分割掩码并不断迭代更新，输入深度卷积神经网络进而得到目标6D位姿估计并进行迭代改进，从而实现目标在动态复杂场景下的位姿还原，克服了在光照、姿态变化、遮挡等不良因素环境下的目标位姿不准确问题，确保了目标6D位姿估计的鲁棒性与准确性。
合作需求
寻求在元宇宙、数字城市、自动驾驶、AR/VR、机器人、制造业等领域有相关技术开发、市场推广经验，能推广本技术落地的高科技企业，可以进行深度合作。
清华大学
2022-07-14
一种基于局部哈希特征的视频目标实时跟踪方法
本发明公开了一种基于感知哈希特征的视频目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)读取待跟踪视频序列的第一帧；(2)在图像中画一恰好将目标包围的矩形框，作为目标框；(3)对视频帧图像进行灰度化处理；(4)提取目标框的局部哈希特征，并对特征进行为运算化处理；(5)读取视频下一帧，并采用同步骤(3)同样的方式对图像进行灰度化处理；(6)在当前帧中，采用倒金字塔候选框搜索方法在上一帧目标相同位置附近获取候选框；(7)采用
华中科技大学
2021-04-14