计量检定实验室仪表读数自动识别系统设计

针对计量检定实验室对仪表进行检定时人工检定方式效率低下,读数识别系统开发成本高的问题,设计了一套基于树莓派的计量检定实验室仪表读数自动识别系统。系统采用树莓派4B控制摄像头采集仪表读数的图片,然后采用SSDA算法定位图像读数区域,并进行字符分割,再使用BP神经网络和特征匹配算法识别分割出的字符,最后通过SSH方式将识别结果发送给PC端进行存储。实验结果表明,系统运行时间为500~600 ms,读数识别的正确率在92%以上,证明系统可用于计量检定实验室仪表读数的自动识别。     

基于红外图像识别技术的隧道防火预警巡检方法

为了提高隧道火灾预防能力，基于红外图像识别技术设计了一套隧道防火预警系统。硬件部分采用红外CCD摄像头、红外光源和红外滤波光片，实现了红外图像的采集。利用树莓派4代开发板，对采集到的红外图像进行实时处理与识别，利用报警控制主机，完成隧道的防火预警。软件部分使用Python编程语言和模块化的思想，采用迁移学习和基于区域的全卷积网络算法，实现了红外图像的识别。试验结果表明，红外图像识别准确率可高达96%,系统运行12 h时，消耗的功率为100 W,红外图像识别准确率高。所设计的系统为下一步技术研究奠定了基础。     

基于灰度熵多阈值分割和SVM的火焰图像状态识别

为了进一步提高锅炉燃烧火焰图像状态识别的性能,提出了一种基于灰度熵多阈值分割和支持向量机(supportvector machine,SVM)的火焰图像状态识别方法。对火焰图像进行基于灰度熵准则的多阈值分割,采用改进粒子群优化算法选取最优多阈值,由此快速准确地分割出火焰图像中的背景区域、有效燃烧区域及高温燃烧区域;然后,提取火焰图像的10个特征参数,以此作为训练样本训练支持向量机,最后采用支持向量机依据提取的特征对火焰图像进行分类,并通过上述改进粒子群优化算法优化支持向量机中的2个参数。实验结果表明,提出的方法分割结果正确,与采用将图像像素作为训练样本的方法相比,该方法的分类识别正确率更高,运行速度大大加快。     

谐波监测式电气火灾监控系统设计

针对传统设备大多无法检测电气线路中性线电流谐波的问题,设计三相四线制谐波监测式电气火灾监控系统。采用加汉宁窗插值处理的快速傅里叶变换算法分析谐波成分,构建基于主控芯片树莓派+三相计量芯片RN8302B+监测报警模块的系统架构。RN8302B通过串行外设接口向树莓派提供包含中性线电流在内的四组电流采样缓存数据,设计基于时域抽取法的快速傅里叶变换（DIT-FFT）和监测报警程序。利用LabVIEW仿真软件构造谐波源进行算法验证分析,再结合实物测试,结果表明：监控系统可以实现对中性线的谐波电流分析,加窗插值算法可以有效减少截断带来的FFT频谱泄漏,谐波电流检测精度高,系统报警响应速度快。     

基于PIG16F886单片机的KEELOQ防盗系统设计

为解决轿车安全防盗问题,提出了基于KEELOQ算法的防盗系统设计。KEELOQ滚动编码加密算法是Microchip公司提出的一种高保密安防技术,内含加密和解密算法,其适用于遥控和命令识别等应用场合。采用KEELOQ加密技术,设计了汽车门锁防盗系统并对其进行了研究,利用HCS300实现了硬件加密和微处理器PICl6F886实现了软件解密。实验结果表明,系统运行可靠,有较好的推广价值。     

火灾视频识别的关键技术分析

火灾视频识别技术可以有效保证消防安全，在火灾视频识别过程中，需对火焰目标进行提取和分割，提高火灾识别的准确性，为此，需对火灾图像特性进行分析，采用先进的识别技术判断火灾的发生。本文主要对火灾视频识别的关键技术进行分析，进而得出火灾识别的实验结果。     

基于分形特征的输配电系统风险管理多目标分割模型

现有的风险研究多集中于对可识别的风险因素的量化和管理上,涉及复杂系统中风险的影响范围及控制力度的研究较少,而对输配电系统风险的研究几乎没有。采用混沌学的分形理论对输配电系统的复杂结构进行表述,并把这个系统分为3个等级,实行差别决策。引入分割多目标方法求解多个策略在这3个等级中的条件期望值,并进行了输配电系统风险管理的实例计算,结果与理性预期相符,说明分形理论与分割多目标方法的结合适用于输配电系统的风险决策。     

基于Yolo v5与Grabcut的架空线路绝缘子可见光图像自动识别与分割方法

准确识别与分割绝缘子图像是架空线路绝缘子状态感知与缺陷诊断的重要前提。针对绝缘子的可见光图像提出了结合深度学习Yolo (You only look once) v5模型与图论分割Grabcut算法的两阶段图像识别与分割方法。首先采集图像建立数据集并训练Yolo v5,实现绝缘子的识别,然后用识别框坐标确定感兴趣区域,预判前景和背景,基于Grabcut算法实现绝缘子的自适应分割。根据该方法识别与分割架空线路绝缘子的在线监测可见光图像,结果表明,该方法无需分割标注或人工交互,可以高效准确地定位复杂背景下绝缘子的边缘并分割绝缘子,极大地提高绝缘子图像的分析效率。     

一种基于物联网的瓶类垃圾智能回收箱设计∗

当前瓶类垃圾混合回收时人工处理量大,而市场上没有独立的瓶类垃圾回收处理装置,因此基于物联网技术设计了一种瓶类垃圾智能回收箱.该回收箱使用树莓派作为控制中心,通过树莓派调用摄像头拍摄用户投放的瓶类,将图像传输到识别系统进行类型识别,并控制内部机械结构对投放的瓶类垃圾进行压缩处理,同时通过 M２M 通信将数据传输到云端服务器,分析后推送数据至终端供用户查看.     

基于树莓派的网络探针设计

本文探讨如何基于树莓派构建网络性能测试探针,用于大型网络各个节点上分布式的监测全网性能。树莓派具备强大的功能、低廉的价格和易于部署的特征,适合承担这个任务。Netperf是一个功能强大的TCP/UDP性能测试平台,将Netperf和树莓派结合起来进行尝试是一个不错的选择。     

基于Raspberry Pi的Web温度监测系统应用

采用Raspberry Pi设计了一套Web温度监测系统,系统以嵌入式技术、物联网技术、万维网技术为设计平台,可以对一个待测点或者多个待测点进行远程监测,并且使用数据库建立数据存储与访问功能,结合Chart.js和jQuery这两个JavaScript函数库来显示数据,利用Raspberry Pi代替建站所必须的虚拟主机或云主机,通过互联网将Raspberry Pi所采集的温度信息上传至互联网,打开固定网址后通过手机、平板、电脑等互联网设备远程获取温度信息,温度信息会通过柱状图和表格以网页的形式直观的显示在互联网设备上,用户即可方便的通过互联网平台在需要测量温度信息的工作环境中采集并分析数据,从而做出最终决策。     

使用树莓派实现主机远程断电重启

针对运行维护中出现的一些嵌入设备因系统故障无法远程维护的情况,文中提出了采用树莓派GPIO和web编程方式控制设备电源的解决方案,实现设备远程断电重启;详细介绍了树莓派web服务器的配置方法、利用python编程语言进行GPIO和web编程的要点。该方案与采用智能PDU的方案相比具有成本低,后续扩展能力强的特点。     

融合 YOLOv5s 与 SRGAN 的实时隧道火灾检测

针对传统隧道火灾检测方法速度慢、误检率高的问题,提出了一种基于 YOLOv5s 的实时火焰检测算法,采用 K-means 重新计算锚框尺寸。 本文提出的 YOLOv5s-SRGAN 融合算法,在 1 326 幅隧道火焰图像中的召回率为 94%,是 YOLOv5s 的 1. 7 倍。 引入了 CBAM 注意力机制模块和梯度均衡机制,分别通过特征提取网络和损失函数提升模型的性能。 与原 YOLOv5s 相 比,火焰检测的平均正确率(IOU= 0. 5)提高了 44%,测试集平均检测速度为 32 FPS。 结果表明,改进后的火焰检测算法对小火 焰目标有了更好的识别效果。     

视频人流统计技术的应用研究

针对目前监控系统的整体架构和硬件设施的具体情况,以及建筑内存在的高峰时段拥堵现象,将视频人流统计技术用于现有的建筑内视频监控系统,对现有的目标识别与目标跟踪方法进行了改进,使其在对现有监控系统充分利用的基础上有较好的人流统计精度。     

基于深度学习的居民区识别在电力线规划中的应用

针对高压输电线路规划设计中居民区数据难以精准获取的问题,采用人工智能算法,提出了基于深度学习的遥感影像居民区自动识别方法。在Matconvnet框架下,利用迁移学习技术在小样本情况下开发了一套针对多源遥感影像的居民区检测系统。以陕西省宝鸡市为例,对算法进行验证,结果表明,该算法居民区识别精度优于93%,能很好地满足高压线规划设计中对居民区数据的需求。     

基于多单片机的孤立词语音识别系统在智能楼宇中的应用

设计了一个基于多单片机的孤立词语音识别系统,结合滤波技术、流水线技术和改进的动态时间规整算法等,在搭建的硬件平台上进行试验.试验结果表明,系统具有较强的识别能力.结合LonTalk网络协议,将系统设计成ISDN系统的一个嵌入式子系统,将语音识别应用到楼宇控制系统中,实现了对楼宇设备更加实时、方便的控制.     

模糊免疫网络算法在数字图像火焰监测中的应用

提出了一种基于模糊免疫网络算法对火焰数字图像进行分类的研究方法。该算法由2部分构成：免疫网络算法与模糊聚类算法。模糊免疫网络算法是非监督学习算法，它不需要了解类别的先验知识，能够随着燃烧状况的变化实现动态聚类，同时该算法克服了传统模糊聚类算法须事先确定聚类数的缺陷。利用现场所获得的火焰图像，运用数字图像处理技术提取其特征量，对其进行分类研究，通过观察火焰图像类别的变化来判断燃烧状态是否发生变化。试验结果证明了该方法能有效地判断燃烧状态的改变。     

基于四旋翼无人机的二次屏柜巡检系统

随着人们对于电力的需求量越来越大,相应的电力巡检的要求也越来越高。文中设计了基于四旋翼无人机的二次屏柜巡检系统。为解决无人机在室内GPS拒止问题,文中通过AprilTag算法配合传感器高度信息,实现无人机室内飞行路径规划功能、姿态矫正、自主飞行;在机载树莓派内存入任务程序,该程序将利用飞控和传感器实现对任务地点二维码的寻找和判断,并在达到指定点后执行拍摄任务;通过局域网将采集的图像传输到地面服务器,并输入到预先训练好的CNN网络模型中进行异常检测;依据识别结果判断二次屏柜是否工作正常,并将检测结果上传到显示平台。最终项目在贵州铜仁变电站室内二次屏柜现场测试成功。