为解决路边停车场管理人力不足的问题,本文提出了一种停车场巡检机器人.该机器人具有车牌识别、红外循迹、蓝牙无线通信等功能.该机器人首先通过设置在车位上的距离传感器检测车辆停靠距离,并通过红外传感器巡线,当机器人自动行驶到车辆旁边时采集车牌照片;然后通过提出的基于集成学习的车牌识别算法对车牌信息进行提取,并以向量机(Supporting Vector Machine),KNN以及卷积神经网络(CNN)等机器学习算法为基础,通过三者投票的方式选出相对合理的识别结果.实验结果表明,本文提出的方法明显提升了车牌的识别准确率.
提高教育质量是高等教育发展的核心要求,教育质量的核心在于课程.线上一流课程建设系统采用Django框架设计模式,结合市场在线教育网站与用户需求设计而成.系统分为前端用户模块和后端管理员模块.前端使用HTML超文本标记语言,使用关系型数据库MySQL和阿里云提供的对象存储服务协作存储信息.后端逻辑采用Python语言实现.系统整合了机构、高校和个人三方的精品课程,极大地减少了用户搜索课程所需的时间,符合线上一流课程建设系统的要求.系统重点实现了课程的播放和教育资料的免费下载,更兼顾了咨询、交流、推荐等个性化服务.另外,系统部分功能的实现使用了很多可扩展的插件,提高了系统的可扩展性.
无人机仿真系统在无人机功能测试、航线校验或算法验证方面发挥着重要的作用.针对目前多数无人机仿真系统普遍存在的缺乏通用性、功能单一等弊端,设计了一套无人机仿真与测试系统.该系统在广泛应用的Pixhawk开源飞控上实现,能够对大量使用Pixhawk飞控的无人机进行硬件在环仿真与真机测试;同时飞行测试数据使用物联网传输与存储,实现了多机与远距离飞行测试.经过仿真与实飞测试,系统的仿真程度较高、功能较完备、便于推广应用.
为了能够高效准确地识别人体日常活动,比较了基于多级结构和基于卷积神经网络的两种人体活动识别方法.两种方法均采用人体活动识别领域常用的两个数据集,UCI和WISDM数据集.基于传统机器学习算法的多级结构,使用决策树、随机森林和支持向量机作为分类算法,针对不同层级分别进行训练,选择最优层级模型组成人体活动识别系统.与之相比,采用基于轴间关系的数据转换方式,搭建了卷积神经网络用于人体活动识别,实现无需特征工程的端到端人体活动识别.实验结果表明,基于多级结构的人体活动识别方法在UCI数据集和WISDM数据集上能够达到的最高识别率为 98.68%和 97.12%,基于卷积神经网络的人体活动识别方法在两数据集上的最高识别率为96.27%和95.15%,所提出的两种算法的识别效率和识别精度较高,能够满足实际应用要求.
本设计采用STM32F767IGT6芯片作为控制核心,利用温湿度传感器DHT11实时监测婴儿的尿床状况,利用声音传感器YL-56 实时监测婴儿的哭闹状况,实现全天候对婴儿异常状况的监测;利用通信模块SIM900A实现通信功能,当婴儿出现异常状况时及时通知父母前来安抚婴儿;通过WiFi模组ESP8266 将传感器数据实时上传至机智云平台,从而实现传感器数据的实时更新;通过电机驱动模块L298N驱动直流减速电机,实现婴儿床自动摇晃功能,哄睡婴儿;利用手机APP实时观察婴儿的状况、控制系统运行,同时也可以使用婴儿床上的触摸显示屏进行观察与控制.本系统实现了对婴儿哭闹、尿床状况的实时监测,以及婴儿状况可视化、婴儿异常状况自动告警、音乐播放、自动摇晃婴儿床哄睡婴儿等功能.
