數據采集技術的案例
HBK下一代數據采集Fusion-LN亮相《國際航空航天測試》雜志
HBK的數據采集設備在今年的《國際航空航天測試》雜志的特刊中亮相，這篇名為“下一代數據采集”的文章探討了新數據采集技術如何改變航空航天測試的未來，并突出展示了HBK的全新解決方案，包括FUSION-LN，它可以幫助航空航天工業應對多樣挑戰。
CR. Aerospacetesting
我們所熟知的航空航天業正在迅速發生變化，從高超音速和自主系統到eVTOL，新技術層出不窮。這意味著測試需求也在迅速發展。隨著新技術的出現，更新、更先進、更多樣的測試形式也隨之而來。預計到2028年，航空航天測試市場將增長10.6 億美元。
FUSION-LN
在LAN-XI成功的基礎上，HBK推出Fusion-LN，這是一款多功能DAQ系統，可為新產品的開發、鑒定和認證提供綜合的測量。新一代數采不僅縮短了設置和測試時間，還通過高數據吞吐量和通道密度提高了性能，從而確立了新的效率標準。
Fusion-LN的設計著眼于未來，不僅面向未來，而且向后兼容現有的系統，實現簡單的即插即用操作。該系統的雙倍帶寬意味著它可以處理的數據量是以前系統的兩倍，從而可以進行更詳細、更廣泛的測量。
HBK還為高溫電荷加速度計開發了新型前面板，以保護Fusion-LN模塊，使其適合在惡劣條件下工作，這在航空航天測試中是非常必要的。
此外，該系統還具有更好的同步能力，可確保來自多個通道和來源的數據準確對齊和記錄，這對于精確測試和分析至關重要。所有這些這些因素有助于快速、簡便、可靠地獲得航空航天測試結果。
在Fusion-LN中，用戶可以利用openDAQ，通過開源工具箱毫不費力地查找、傳輸和配置數據。這非常適合航空航天領域的主要行業標準。
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SomatXR和eDAQ 是一個堅固型測試和數據采集平臺。
展開 康謀方案 | BEV感知技術：多相機數據采集與高精度時間同步方案
隨著自動駕駛技術的快速發展，車輛準確感知周圍環境的能力變得至關重要。BEV（Bird's-Eye-View，鳥瞰圖）感知技術，以其獨特的視角和強大的數據處理能力，正成為自動駕駛領域的一大研究熱點。
一、BEV感知技術概述
BEV感知技術，是一種從鳥瞰圖視角（俯視圖）出發的環境感知方法。與傳統的正視圖相比，BEV視角具有尺度變化小、視角遮擋少的顯著優勢，有助于網絡對目標特征的一致性表達。基于這樣的優勢，可以更有效的對車輛周圍環境進行感知。
圖1：BEV 感知圖
因此，在自動駕駛感知任務中，BEV感知算法通常包括分類、檢測、分割、跟蹤、預測、計劃和控制等多個子任務，共同構建起一個完整的感知框架。
BEV感知算法的數據輸入主要有圖像和點云兩種形式。根據數據源不同，BEV算法主要分為BEV Camera（純視覺）、BEV LiDAR（基于激光雷達）和BEV Fusion（多模態融合）三類。其中，圖像數據具有紋理豐富、成本低的優勢，此外，基于圖像的任務、基礎模型相對成熟和完善，比較容易擴展到 BEV 感知算法中。
為了更好的訓練BEV Camera感知算法，往往需要先搭建一個高質量的數據集。而搭建一套BEV感知數據采集系統，通常包括以下幾個關鍵環節：
1. 硬件選型與集成：選合適的攝像頭和計算采集平臺，集成穩定系統。
2. 數據采集：在實際環境中采集圖像數據，覆蓋不同場景、光照和天氣。
3. 時間同步：確保不同傳感器數據時間精確同步，是后續算法訓練的必要前提。
4. 系統調試和部署：調試系統確保組件協同工作，部署到實際應用環境。
因此，在實際搭建過程中，常會遇到技術復雜性高、成本投入大、數據質量與時間同步實現難、系統穩定性與可靠性要求高等挑戰。
展開 康謀技術 | 高效環境感知：毫米波雷達數據采集、可視化及存儲方案
<p>隨著自動駕駛技術的快速發展，自動駕駛的研發逐漸形成一整套的流程，包括<strong>數據采集，清洗標注，算法訓練，仿真測試</strong>到<strong>量產</strong>等各技術環節。通過復雜的步驟從原始數據中提出高價值的信息，其中對原始數據的精準采集是實現車輛環境感知的基石。毫米波雷達因其出色的測距、測速能力以及對惡劣天氣的魯棒性，成為不可或缺的傳感器之一。</p><p>本文將以4D毫米波雷達ARS548為例，分享毫米波雷達如何快速實現數據采集，可視化及存儲策略。關于毫米波雷達的特性可進一步了解文章<strong>《毫米波雷達技術解析》</strong>。</p><h2>一、ARS548毫米波雷達概述</h2><p><strong>ARS548</strong>是 4D高分辨率成像毫米波雷達（4D High Resolution Radar），如圖1所示。它能夠有效的測量<strong>距離（Range），速度（Velocity），水平角度（Azimuth）</strong>和<strong>俯仰角度或高度（Elevation）</strong>四個維度的信息，具備感知目標三維空間位置能力。
展開 
ViCANdo — 智能駕駛數據采集及數據分析平臺
經緯恒潤基于ViCANdo軟件，為智能駕駛測試提供從數據采集到數據分析全流程的解決方案，幫助智能駕駛研發測試人員快速了解產品性能，提升產品可靠性。
產品介紹
?ViCANdo是瑞典Zuragon公司研制的一款針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件，具備如下特性:
?兼容性好，能運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統，支持x86、ARM等平臺
?能夠完成車載總線全量數據的采集和同步
?具備數據實時分析和后處理能力
?提供靈活的API接口，方便后續二次開發
產品功能
?智能駕駛數據采集分析
? 全量數據采集，CAN、LIN、Ethernet和GPS串口數據等
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
?ViCANdo擴展工具組(ICVT)
ViCANdo軟件搭配有多種擴展組件，用于智能駕駛的測試和數據分析。
展開 經緯恒潤車隊數據采集解決方案
?? 云端介紹
采集的數據可以上傳至云平臺——經緯恒潤自研的AD Here平臺，可私有部署，具有各類總線、傳感器數據等大數據分析能力。實現工程師遠程分析車輛數據，更加便捷。
應用
對于智駕領域應用，該平臺同樣可以支持車載攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、CAN總線、GPS/IMU/RTK等數據采集。另外還可以作為算法快速原型驗證平臺，將算法部署在ARM A53或FPGA加速器上。具備V2X采集接口，可使用平臺實現V2X數據采集。
部分客戶：
總結
多功能車隊數據采集平臺具有多種傳感器數據接入、高帶寬、大容量存儲、無線傳輸、體積小巧等諸多方面的優勢。當所有數據由車隊匯總至云端時，工程師可以在云端進行大量統計數據分析，為快速的整車測試、智能駕駛測試等方面助力加速，應對整車廠和供應商面對數據量大、驗證里程多、驗證周期長的挑戰。
展開 注塑數據采集分析及應用
在工業互聯網、新一代信息技術賦能產業轉型升級方面，從數據層面，深圳市老狗科技有限公司總經理郝義軍詳細介紹了《注塑數據采集分析及應用》。
深圳市老狗科技有限公司總經理郝義軍
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洞察，睿見
深度，專注
堅固型數據采集硬件
Hunter Mobile內置大容量數據存儲模塊，可在不受網絡限制的情況下，進行數據采集與存儲。在線測量時，利用采集儀自身的以太網或WIFI接口，可將數據傳輸到接入局域網內的計算機中進行存儲。另外，Hunter Mobile數據采集硬件具有高速網絡接口，可與PC數據通訊，確保工作時數據準確、快速傳輸，使測試更加可靠。
產品應用：
NVH數據采集、操穩測量、平順性測試
離線數據采集、無人值守監控
車輛換擋舒適性測試
數據采集與處理期刊是ei嗎
《數據采集與處理》是中國科協主管，由中國電子學會、中國儀器儀表學會所屬信號處理學會，中國儀器儀表學會、中國物理學會所屬微弱信號檢測學會和南京航空航天大學聯合主辦，南京航空航天大學出版，并向國內外公開發行的技術刊物。榮獲2007年被評為江蘇省優秀期刊、中國科協優秀期刊、江蘇省一級期刊雙效期刊。
數據采集與處理期刊是ei嗎
數據采集與處理期刊是cscd核心期刊。
期刊收錄：CSCD 中國科學引文數據庫來源期刊(含擴展版)、統計源核心期刊(中國科技論文核心期刊)、北大核心期刊(中國人文社會科學核心期刊)、Pж(AJ) 文摘雜志(俄)、劍橋科學文摘、知網收錄(中)、文摘與引文數據庫、國家圖書館館藏、SA 科學文摘(英)、萬方收錄(中)、維普收錄(中)、上海圖書館館藏、JST 日本科學技術振興機構數據庫(日)。
期刊榮譽：全國中文核心期刊、中國科技期刊核心期刊、中國學術期刊（光盤版）全文收錄期刊、中國核心期刊遴選數據庫、中國期刊全文數據庫（CJFD）。
主要欄目：理論與試驗研究、研究簡報、綜述。
詳情關注艾思學術。
展開 從概念到生產 | 車輛移動數據采集和現場測試
數據采集設備通常安裝在推進車輛旁邊，需要經受80°C的高溫考驗，而設備自身也會產生熱量，因此會對整個測量工作造成壓力。
HBK移動數據采集
官網：
<HBM應變片：應力測試測量首選>
<HBM稱重傳感器：稱重精度，久經驗證>
<HBM力傳感器： 應變和壓電兩種測量技術>
<HBM扭矩傳感器和轉矩傳感器>
<電功率測試 - 從部件到車輛能源管理>
<數據采集系統與設備>
您還可以通過如下方式聯系我們，了解更多產品與應用詳情：
郵箱：hbmchina@hbm.com.cn
官網：https://www.hbm.com/cn/
電話：400-900-3165（周一至周五9:00-18:00）
展開 智能駕駛的數據采集與測評解決方案
作者 | Jessie
出品 | 焉知
當前，智能駕駛AI識別領域高速發展，人工智能商業化在算力、算法和技術方面，基本達到階段性成熟，應用控制能力落地不斷加速。通過算法和應用的落地來真正解決行業具體痛點，需要采集大量人工智能相關的原始數據，并經過標注處理后做算法訓練支撐。
落地場景對AI數據的需求更加多樣化和定制化，也對AI數據服務的專業性和質量提出了更高的要求。以車載攝像頭識別的機視覺圖像處理為例，一個新場景的開發支持需要上萬張甚至數十萬張不等的經過采集和標注的圖片。隨著AI應用場景的豐富，對AI數據服務將產生長期海量的需求。
眾所周知，先進的自動駕駛技術以有監督的深度學習為主，算法模型訓練對數據有極高要求，隨著自動駕駛企業路測里程不斷累積，產生了大量多元場景化數據。其中要求對車輛傳感器采集到的大量交通數據進行清洗、分類、標注。其中包括車道線標注，可行駛區域語義分割，車輛、非機動車、行人、車庫拉框標注，車輛3D拉框，視頻標注、3D激光點云標注等在內的多種標注服務。
可以說數據決定了 AI 的落地程度，而數據采集這一過程對技術、規模、專業度都要求較高。原因主要有以下3方面：
1、數據安全
人工智能數據的獲取有安全合規要求，需授權主機廠合法的采集和訓練權限，若濫用或通過非法手段獲取，易產生法務風險。這里且不說在專業繪圖的地圖公司進行相應的數據采集繪圖也是需要專業資質，即便是大型主機廠在做類似影子模式或道路測試標定過程中，對于數據的采集也是受限的。
2、數據質量
訓練數據的質量嚴重影響算法有效性，需要強有力的人員管理和質檢手段，確保數據質量一致性，有效保障數據質量。
展開 
專家訪談 | 數據采集和測試的未來
<p><strong style="color: rgb(0, 50, 120);">QuantumX：第三代數據采集系統</strong></p><p><span style="color: rgb(68, 68, 68);">HBK繼續與QuantumX一起開創數據采集的新趨勢。2018年，QuantumX數據采集系統問世十周年，目前已經過渡到第三代。在采訪中，測量技術專家Christof Salcher解釋了QuantumX及其堅固型版本SomatXR取得成功的原因。</span></p><p><br></p><p><span style="color: rgb(68, 68, 68);">通過QuantumX，HBK徹底改變了數據采集、測試自動化和分析的傳統解決方案。憑借其廣泛的通用性、分布式系統架構、高精度數字化、并行實時處理能力及獨特的開放性，QuantumX和SomatXR已成為行業標準。</span></p><p><br></p><p><strong style="color: rgb(0, 50, 120);">Christof Salcher，HBK 產品經理</strong></p><p class="ql-align-center"><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/0dOps7rIddpkYBzT70CIE34MD1oqpa9vkxuHS74IeC85ACRFLr0ukiaschJpicnVco2raEegtdxk0cwzLflqonVw/640?
展開 方案分享 | ADAS時空融合數據采集方案
自動駕駛技術的飛速發展，正在重新定義未來出行的邊界。從感知到決策，從規劃到控制，每一個環節都離不開海量、精準的高質量數據支撐。然而，隨著傳感器數量的增加和數據規模的指數級增長，行業正面臨一系列挑戰：多源傳感器數據的時間同步難題、復雜數據格式的適配、測量技術的靈活性不足、設備集成周期冗長等，這些問題正成為自動駕駛研發與測試的“隱形瓶頸”。
基于技術積累與行業洞察，本文分享一套創新的ADAS時空融合數據采集方案。通過硬件與軟件的深度協同優化，能夠很好地解決數據采集中的核心痛點，還為自動駕駛研發提供了高效、可靠、可擴展的完整解決方案。
一、方案架構
該方案以“時空融合”為核心，構建了傳感器層、數據處理層、存儲層和用戶交互層，如下圖1所示：
圖1：方案架構
傳感器層：負責采集數據，包括 LiDAR、Radar、RTK 和 Camera 等傳感器。這些傳感器從不同維度感知環境，獲得圖像、點云、高精度定位以及被測目標物等信息，為系統提供原始數據。
數據處理層：對傳感器采集的原始數據進行處理。通過時間同步算法（PTP/gPTP），使不同傳感器數據在時間上對齊，解決多源傳感器數據時間同步難題。運用標定算法，對各傳感器進行單傳感器標定和傳感器間標定，確定傳感器之間的空間關系。同時，解析不同格式的數據，使其能在系統中統一處理。
存儲層：負責存儲處理后的數據。支持多種存儲格式，如激光雷達數據可存為 pcd 格式或 rosbag 包，毫米波雷達和 RTK 數據可選擇 csv 格式或 rosbag 包，方便不同場景下的數據使用和分析。并且按照傳感器類型將數據分類存入單獨文件夾，便于管理和查找。
用戶交互層（軟件界面）：為用戶提供操作入口。軟件支持各個傳感器數據的可視化，方便用戶實時查看傳感器采集的信息。
展開 新品速遞 | 數據采集和處理的下一個時代
HBK發布全新數據采集生態系統——HBK FUSION與HBK ADVANTAGE。
HBK發布的新一代HBK FUSION與HBK ADVANTAGE數據采集（DAQ）系統，旨在滿足開發、檢定和認證的需求，為工程師提高和改善測量工作流程。
HBK FUSION數采硬件豐富的功能為開發、檢定和認證新產品提供全方位的測量。它建立了效率的新標準，縮短了設置和測試時間，擁有超越上一代數采的數據吞吐量和通道密度。
HBK ADVANTAGE軟件符合人機工程學設計，數據采集更簡單、靈活、快捷，極大地提高了效率和處理能力。自動傳感器配置，以及用于將傳感器分配到測量點的HBK COMPANION應用，為用戶提供了快速設置，使得儀器可以立即投入工作，進行精確測試，并與團隊分享結果。
全新《HBK聲學與振動產品簡明目錄》
已新鮮出爐
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您還可以通過如下方式聯系我們，了解更多產品與應用詳情：
郵箱：cn.info@bksv.com
網址：www.bksv.cn
電話：400-900-3165（周一至周五9:00-18:00）
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展開 高壓比例閥的數據采集方式有哪些？
集成傳感器+邊緣計算模塊
部分高端高壓比例閥已內置高精度壓力、溫度甚至流量傳感器，并結合邊緣計算單元，可在本地完成數據預處理與異常判斷，例如諾冠的智能比例閥平臺可直接輸出結構化數據，通過MQTT或OPC UA協議上傳至云平臺，為數字孿生、AI優化控制等高級應用奠定基礎。
4. 無線數據采集（如藍牙、Wi-Fi、LoRa）
在布線困難或移動設備場景中，無線采集成為理想選擇，諾冠部分產品支持通過藍牙進行參數配置與狀態讀取，便于現場調試與維護；而在遠程監測場景下，結合LoRa等低功耗廣域網技術，也可實現長期、穩定的無線數據回傳。
選擇合適的數據采集方式，不僅能提升系統控制精度，更能為設備健康管理、能效優化和智能決策提供數據支撐，作為IMI集團旗下品牌，諾冠（IMI Norgren）主要為客戶提供高性能、高可靠、高智能的高壓比例閥解決方案，無論您處于哪個行業，我們都可根據實際需求，定制最適合的數據集成方案，助您邁向智能制造新高度。
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