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基于圖像識(shí)別的智能家居控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
隨著科技的飛速發(fā)展，智能家居已經(jīng)成為現(xiàn)代生活的重要組成部分。從最初的定時(shí)開關(guān)燈、電器調(diào)節(jié)，到后來的語音控制、面部識(shí)別，智能家居技術(shù)不斷推陳出新。本文將介紹一種基于圖像識(shí)別的智能家居控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過攝像頭捕捉用戶的手勢(shì)或面部特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)家居設(shè)備的智能控制。
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基于圖像識(shí)別與PID控制的巡檢攝像機(jī)預(yù)置位自動(dòng)糾偏技術(shù)研究
針對(duì)變電站攝像頭在自主巡檢時(shí)位置偏離預(yù)置位的問題 ,提出一種基于圖像識(shí)別和PID控制的巡檢攝像頭預(yù)置位自動(dòng)糾偏技術(shù) 。首先 ,分析了巡檢攝像機(jī)基本傳動(dòng)原理及傳統(tǒng)預(yù)置位糾偏方法;然后 ,利用改進(jìn)的Mask RCNN的目標(biāo)識(shí)別算法進(jìn)行目標(biāo)定位;最后 ,設(shè)計(jì)基于PID控制的步進(jìn)電機(jī)糾偏運(yùn)動(dòng)方法 ,實(shí)現(xiàn)對(duì)攝像機(jī)偏移位置誤差的自動(dòng)校正操作。結(jié)果表明 ,所提方法在變電站復(fù)雜巡檢場(chǎng)景中檢測(cè)目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確率高、預(yù)置位糾偏效果較好。
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機(jī)器學(xué)習(xí)的三大目的
隨著科技的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)已成為推動(dòng)現(xiàn)代社會(huì)進(jìn)步的重要驅(qū)動(dòng)力。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，從圖像識(shí)別到自然語言處理，從智能推薦到自動(dòng)駕駛，都體現(xiàn)了其強(qiáng)大的潛力和價(jià)值。那么，機(jī)器學(xué)習(xí)究竟追求哪些核心目的呢?本文將深入探討機(jī)器學(xué)習(xí)的三大目的：探索、優(yōu)化與預(yù)測(cè)，并分析它們?nèi)绾喂餐苿?dòng)科技的發(fā)展。
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讓人工智能技術(shù)更好服務(wù)大眾，提升服務(wù)質(zhì)量
今天，是國(guó)慶長(zhǎng)假的第一天。一場(chǎng)將前沿科技與日常生活深度融合，富有趣味性和創(chuàng)新性的“人工智能系列活動(dòng)”吸引了眾多科學(xué)愛好者的積極參與，一同在線探究傳動(dòng)結(jié)構(gòu)的奧秘。
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Python+OpenCV提取公眾號(hào)文章閱讀數(shù)
初定采用圖像識(shí)別的方法，圖像文字提取有很多現(xiàn)成方案，而且還是顯示器上的文字提取，比車牌識(shí)別要簡(jiǎn)單得多，就算不答應(yīng)他，我也想自己試試玩玩。計(jì)劃幾天的工作量，沒打算在它身上廢太多功夫。一切的創(chuàng)新從拷貝開始，沒想到3小時(shí)就把功能實(shí)現(xiàn)，接下來抽空上一點(diǎn)細(xì)節(jié)，以及各種異常處理，畢竟要規(guī)避少量誤報(bào)的情況。
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機(jī)器學(xué)習(xí)在選煤廠的應(yīng)用
摘要:選煤過程中各級(jí)分選工藝參數(shù)復(fù)雜,而利用機(jī)器學(xué)習(xí)從大量數(shù)據(jù)中找到一定的規(guī)律,能夠幫助選煤廠找到合適的分選參數(shù)。另外,利用機(jī)器視覺能夠幫助選煤廠進(jìn)行研石分揀灰分預(yù)測(cè),提高選煤廠的效率。鑒于此,在對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹的基礎(chǔ)上,從選煤工藝、選煤設(shè)備、選煤產(chǎn)品預(yù)測(cè)三個(gè)方面對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在選煤廠的應(yīng)用進(jìn)行了分析和探討。
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相機(jī)陣列在風(fēng)電機(jī)組葉片缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用
摘要:在風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組巡檢過程中,常規(guī)的風(fēng)電機(jī)組葉片外觀檢查主要采用高清照相機(jī)逐張拍攝,人眼甄別的方式,檢測(cè)效率低,勞動(dòng)強(qiáng)度大且精度受限。基于此,搭建了一套基于相機(jī)陣列的葉片圖像采集系統(tǒng),通過相機(jī)陣列和圖像處理服務(wù)器相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)圖像采集和處理,利用人工智能深度學(xué)習(xí)的軟件對(duì)葉片圖像進(jìn)行缺陷識(shí)別,實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組葉片表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè)?，F(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)結(jié)果證明,該系統(tǒng)大大提高了風(fēng)電機(jī)組葉片缺陷檢測(cè)的效率和精度。
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變電站斷路器動(dòng)作次數(shù)智能管理系統(tǒng)的研制
摘要:變電站內(nèi)高壓斷路器承擔(dān)著運(yùn)行方式轉(zhuǎn)換、設(shè)備停電、故障切除等重要作用,事關(guān)電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。根據(jù)變電運(yùn)行規(guī)范要求,運(yùn)行人員需要每月對(duì)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行中的斷路器動(dòng)作次數(shù)進(jìn)行抄錄,形成報(bào)表,但其存在工作效率低、數(shù)據(jù)管理難等問題。為此,開發(fā)了一套基于計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的變電站斷路器動(dòng)作次數(shù)智能管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)斷路器動(dòng)作次數(shù)的智能識(shí)別、智能管理、智能預(yù)警,能大大提高運(yùn)行人員的工作效率,更好地分析斷路器的運(yùn)行情況。
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大力推進(jìn)智慧安防建設(shè)，實(shí)現(xiàn)更好惠民福祉！
目前視頻監(jiān)控前后端均已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了智能化，其中前端“智能化”，后端“云化”，并逐漸演變?yōu)椤斑吘壒?jié)點(diǎn)”、“邊緣域”、“云中心”三個(gè)層次，云邊融合的產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈成為安防產(chǎn)業(yè)的新趨勢(shì)，我們簡(jiǎn)整理一下智能安防監(jiān)控在各行業(yè)應(yīng)用價(jià)值。
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物聯(lián)模式下的停車引導(dǎo)系統(tǒng)
摘 要 ：有限的車位數(shù)量難以滿足快速增長(zhǎng)的停車需求，如何充分利用現(xiàn)有車位資源、提高停車效率是緩解問題的關(guān)鍵。基于成熟的圖像識(shí)別與系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)，采用改進(jìn)型背景差分算法、路徑規(guī)劃算法和 Java Web 開發(fā)等技術(shù)， 針對(duì)車位信息獲取與泊車引導(dǎo)流程優(yōu)化，主要研究從街道臨時(shí)停車位和停車場(chǎng)車位兩方面實(shí)時(shí)滿足用戶需求的停車引導(dǎo)系統(tǒng)。在達(dá)到車位最大化使用的基礎(chǔ)上，使用戶準(zhǔn)確掌握車位信息，同時(shí)減少尋找車位過程中的車流干擾，有效緩解交通壓力。
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基于Linux系統(tǒng)的智能車輛管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)
摘要：該系統(tǒng)是一種基于嵌入式系統(tǒng)，集成圖像識(shí)別、視頻采集卡和控制器等軟硬件進(jìn)行有機(jī)整合，實(shí)現(xiàn)出入口無人看守的智能車輛管理系統(tǒng)，文章系統(tǒng)擁有遠(yuǎn)程控制、網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程升級(jí)、車輛自動(dòng)設(shè)別、車輛進(jìn)出自動(dòng)匹配、組合式車輛準(zhǔn)入控制、黑名單告警、語音報(bào)號(hào)等多種功能，并詳細(xì)介紹了系統(tǒng)各個(gè)模塊的功能及實(shí)現(xiàn)方法。
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智能家用醫(yī)藥箱控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
摘 要 ：針對(duì)家庭用藥的儲(chǔ)藏管理和安全使用等問題，提出一種智能家用醫(yī)藥箱控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該設(shè)計(jì)以樹莓派和 STM32 為核心，融合語音交互和圖像識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)家庭藥物的儲(chǔ)藏管理、分類和使用指導(dǎo)。使用樹莓派控制攝像頭和麥克風(fēng)實(shí)現(xiàn)醫(yī)藥箱的用藥指導(dǎo)和藥物分類功能。通過 STM32 搭建溫度采集電路實(shí)現(xiàn)醫(yī)藥箱的智能儲(chǔ)藏管理，同時(shí)采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)手機(jī) APP 對(duì)醫(yī)藥箱的控制。該設(shè)計(jì)給家庭用藥帶來較好的儲(chǔ)藏效果，有效提升了家庭醫(yī)療的安全性，具有較好的市場(chǎng)價(jià)值和實(shí)用價(jià)值。
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圖像識(shí)別技術(shù)在藍(lán)莓病蟲害診斷中的應(yīng)用研究
摘 要：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)不斷成熟，其影響已經(jīng)滲透到了農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域。農(nóng)作物病蟲害識(shí)別技術(shù)具有高效、準(zhǔn)確等特點(diǎn)，有著替代傳統(tǒng)人工識(shí)別方法的潛力和趨勢(shì)。文中對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的內(nèi)涵進(jìn)行概述，為提高藍(lán)莓病蟲害的識(shí)別效率及準(zhǔn)確率，協(xié)助開展藍(lán)莓病蟲害防治工作，提出了構(gòu)建藍(lán)莓病蟲害圖像識(shí)別系統(tǒng)的方案
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實(shí)驗(yàn)室“互聯(lián)網(wǎng)+檢測(cè)”模型與技術(shù)的構(gòu)建探索
摘 要：“互聯(lián)網(wǎng)+檢測(cè)”將實(shí)現(xiàn)樣品檢測(cè)、設(shè)備耗材、數(shù)據(jù)提取、運(yùn)行管控、報(bào)告形成、客戶訪問、數(shù)據(jù)分析等檢測(cè)工作的智能化管理與自動(dòng)化操作。目前，多數(shù)實(shí)驗(yàn)室由于受數(shù)據(jù)提取、互聯(lián)互通等技術(shù)的限制，使得“互聯(lián)網(wǎng)+檢測(cè)”的“最后一公里”無法打通。文中對(duì)實(shí)驗(yàn)室“互聯(lián)網(wǎng)+檢測(cè)”的模型設(shè)計(jì)、智能管控方法進(jìn)行了介紹，提出了射頻識(shí)別、傳感識(shí)別、圖像識(shí)別、互聯(lián)互通等技術(shù)在實(shí)驗(yàn)室的運(yùn)用方法，以此為實(shí)驗(yàn)室實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+檢測(cè)”提供工作思路。
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e絡(luò)盟攜手Digilent發(fā)起FPGA設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)賽
比賽鼓勵(lì)社區(qū)成員使用Diligent Cmod S7參賽來檢驗(yàn)自身的FPGA技能
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一種基于圖像識(shí)別與RFID技術(shù)的貨車進(jìn)出管理系統(tǒng)
摘 要：隨著科技和信息技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對(duì)自動(dòng)化信息采集和智能化管理的需求越來越高。貨車作為港口物流的主要載體，流量大、人工管理成本高。為解決這一問題，文中提出了一種基于圖像識(shí)別與RFID技術(shù)的貨車進(jìn)出管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用圖像識(shí)別技術(shù)和RFID技術(shù)，能夠自動(dòng)識(shí)別貨車車牌并判斷其進(jìn)出方向及權(quán)限，并可自動(dòng)保存車輛進(jìn)入、離開識(shí)別區(qū)域的圖片或視頻。
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南京智能計(jì)算中心1小時(shí)可完成100億張圖像識(shí)別、300萬小時(shí)語音翻譯
?（全球TMT2021年9月1日訊）人工智能正在重塑產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)格局，算力成為智慧時(shí)代的核心生產(chǎn)力。以人工智能計(jì)算中心為代表的新型基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心推動(dòng)力，率先布局智算新基建已經(jīng)成
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機(jī)器視覺應(yīng)用多，哪條才是捷徑？
機(jī)器視覺起源于上世紀(jì)50年代 —— Gilson提出了“光流”的概念，在相關(guān)統(tǒng)計(jì)模型的基礎(chǔ)上發(fā)展了逐像素計(jì)算模型，標(biāo)志著二維圖像統(tǒng)計(jì)模型的發(fā)展。
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基于圖像識(shí)別技術(shù)的銀行ATM監(jiān)控方案
隨著成本不斷上升的旅費(fèi)，視頻會(huì)議提供了一個(gè)面對(duì)面與朋友和客戶足不出戶就能讓您的時(shí)間成本的有效方法。 視頻會(huì)議并不是一個(gè)新概念，但新技術(shù)可以讓用戶體驗(yàn)到高清晰度視頻的清晰度，同時(shí)全國(guó)
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高維圖像識(shí)別技術(shù)讓PC也能看懂圖片
近年來，計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)獲得突破性的進(jìn)展，個(gè)人PC中也涌現(xiàn)出越來越多令人驚嘆的圖形處理軟件，憑借著數(shù)學(xué)界領(lǐng)域的最新研究，個(gè)人電腦已經(jīng)開始學(xué)會(huì)了“看”圖，讀懂文字
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