疫情防控人员出入管理系统的设计与实现

随着科技的急速发展，人员出入管理系统开始逐步应用于众多公共场所，极大地实现了出入控制自动化的管理。本系统可在没有人工干预的情况下运行，当检测到有人员进出时，系统会对人体进行体温测量，如果体温正常，步进电机工作模拟闸门开启；如果体温过高，蜂鸣器报警，步进电机不工作，模拟闸门关闭；所有这些数据都会通过蓝牙模块实时传送到手机客户端显示，方便工作人员不在场时也能监控人员出入的情况。     

树莓派物联网防疫门禁系统设计

针对疫情形势下人工检测温度及口罩佩戴情况费时费力且风险高的问题,设计了一套物联网防疫门禁系统。本设计使用OpenCV采集人脸信息,使用MLX90614温度采集模块采集温度信息,将采集到的人脸和温度信息传入主控树莓派中进行接收并识别,最终使用BY8301语音模块进行语音播报提醒,将获取到的人脸数据和体温信息同时发送到物联网云平台,物联网云平台将长时间持续接收、显示以及比对相关数据,并且可以在移动设备或云端同步进行查看,大大降低人力消耗及接触风险,有效地控制人员的出入,并且可以在第一时间了解到出入人员的相关情况。     

图书馆防疫实时监测系统

本项目针对在疫情的情况下图书馆智能一体化的管理，在门禁防疫管理部分，使用STM32F103ZET6主控将M4255-HA IC卡RFID读写模块、YOLOv5技术、MLX90614红外测温模块以及自动消杀模块联动起来，实现了身份识别、口罩识别、红外测温、与自动消杀的一体化检测。在室内防疫管理部分，同样采用YOLOv5技术，提供座位管理、口罩与体温实时监测以及自动提醒管理员的功能。口罩识别部分，使用训练出的权重调用YOLOv5的检测输入图片或视频流，YOLOv5会对每一帧进行人及口罩的目标预测，输出拟合度高的目标，检测到未佩戴口罩的行为后，最后保存照片，最后，室内部分调用邮箱发送函数，将图片和提醒发送到预先设定的邮箱和微信公众号完成自动提醒管理员功能。座位管理部分，采用目标间的距离检测来实现座位的间隔管理，从而避免人员距离过近，YOLOv5检测要检测的视频流中的所有人，然后再计算所有检测到的人之间的相互“距离”，当“距离”小于设置的安全距离时，保存照片发送给管理员。本系统在实际应用过程中，整体准确率高达95%以上，验证了本系统的稳定性与可靠性，具有良好的应用前景。     

疫情常态化背景下密集场所人流与安全监控系统设计

基于疫情常态化背景,设计了一种密集场所人流与安全监控系统.系统通过人脸识别检测人群佩戴口罩情况,并统计人流量,同时利用LMT70模块检测人体体温,并利用语音播报系统进行语音提醒.所设计系统简单可靠,能够对密集场所进行实时监测,加强疫情防护.     

一体化闸门自动测控系统设计

一体化闸门自动测控系统是针对小型闸站的现状及特点,研制的集信息采集、自动控制、通讯与网络、视频监视等功能为一体的新型设备。系统采用自主研发的开放式网络化信息控制平台,基于x86构架和工业现场总线技术,实现闸门自动控制功能的固化设计;采用SOFTPRO软件开发平台,可根据用户不同需求实现闸站控制系统的个性化定制。设计的一体化闸门自动测控系统能够适应闸站恶劣的运行环境,具有功能完备、可扩充性强、具有友好的人机界面、可靠性高、安装和维修方便、经济实用等优点,满足水资源监控与调度的需求。     

基于OpenCV的学生人脸识别签到系统

基于目前科技发展飞速现状,人脸识别系统以将普遍应用于人们的生产生活当中,供不应需的现状肉眼可见,简化人脸识别系统的制作程序以达到更为快捷方便的生产流程迫在眉睫,本项目立足于OpenCV的图像识别模块设计了一种人脸识别班级学生签到应用。该设计采用OpenCV作为主要控制识别模块,通过图像识别对目标人脸进识别、追寻,同时采用投频技术以及安卓App应用设计学生人脸识别签到设备,主要从图像识别模块、机械模块,无线连接安卓应用开发四个模块进行设计。     

口罩佩戴检测和社交安全距离预警巡查车设计

本文设计了 一辆口罩佩戴检测和社交安全距离预警自主巡查车,上位机以树莓派4B作为巡查车系统的运算和控制中心,通过外接摄像头采集周围视频信息,利用PyramidBox模型检测视频中的人脸是否佩戴口罩,同时进行YOLOv3行人检测,计算行人间距离,从而提醒保持安全社交距离.驱动控制层则以STM32为核心,利用蓝牙作为直接控制信号,可以自动按照预定路线或者手动控制方式巡查.实验结果证明,该车不但能够检测行人是否正确佩戴口罩,而且能够检测人们之间的社交距离并及时进行声光预警.     

嵌入式Linux下IC卡接口设计与驱动开发

L i n u x 系统中,设备驱动程序提供了设备和上层应用空间的标准抽象接口,使得硬件响应这个标准的内部编程接口;而用户则可以通过一组标准化的系统调用对硬件设备进行打开、关闭、读写、参数控制设置等特定的操作。本文首先介绍 L i n u x 下设备模块的概念和基本分类,然后介绍 I C 卡设备的硬件接口设计以及在 L i n u x 系统下如何应用字符设备开发 I C 卡设备驱动模块。     

基于四轴飞行器的无刷电机驱动设计

详细论述了一种基于单片机为核心的四轴飞行器无刷电机驱动系统,主要包括大功率驱动模块,反向电动势检测模块,PWM输出模块,转速测量模块等四部分。系统可通过I2C通讯接受到主控板发来的信号进行相应的调速,减少控制周期,提高电机的响应频率。     

基于计算机软硬件的视频监控系统设计

目的:为能够有效解决传统视频监控系统应用中存在的诸多问题;方法:本文将提出一种基于计算机软硬件的视频监控系统架构设计方案,此设计方案将会以开发板为核心,主要分为硬件系统和软件系统两部分,其中软件系统主要是USB摄像头驱动、V4L2信号采集、图像压缩算法、Web服务器、用户控制模块、客户端模块等;硬件系统则分为核心板监控...     

自然环境下实时人脸口罩检测与规范佩戴识别

新冠状病毒具有很强的传染性,规范佩戴口罩可以阻隔病毒通过空气中的飞沫、气溶胶等载体传播,然而在公共场合时有公民不佩戴口罩或不规范佩戴口罩的现象,不利于疫情防控工作的开展。为解决这一问题,提出了一种自然环境下的实时人脸口罩检测与规范佩戴识别方法,采用YOLOv4算法,在自然环境下对公民口罩佩戴情况进行检测。针对模型参数量大,难以部署应用的难题,引入轻量级骨干网络L-CSPDarkNet（LightCSPDarkNet）以提高模型的检测速度,同时提出轻量级特征增强模块Light-FEB（Light Feature Enhancement Black）和多尺度注意力机制Multi-Scale-Sam（MultiScaleSam）增强轻量级主干网络的特征提取能力。实验结果表明,该算法精度可达91.94%,相比于原始YOLOv4算法提高了3.55个百分点,检测速度达到75?frame/s,高于原始YOLOv4的35?frame/s,可满足实际应用的需求。     

基于ARM和WIFI通信的智能开关控制器设计

针对新一代智能家居系统对于大量多功能、高精度自动化控制功能的需求,设计提出了一种基于ARM和WIFI通信的智能开关控制器。以WIFI无线通信技术为基础,用户通过使用Android智能手机或平板电脑等移动智能终端设备,借助设备上的客户端软件对被控设备如灯光照明系统等家居用电设备进行实时无线遥控。采用各种传感器模块对该控制器以及被控设备运行环境进行实时监测,用户可通过移动客户端软件查看了解相关情况。采用TFT液晶显示屏构建用户交互显示模块,对相关信息进行显示,方便用户的日常使用,增强用户的直观体验。通过实验测试,提出的基于ARM和WIFI通信的智能开关控制器达到了对被控设备的智能动态控制要求。该控制器具有结构简单、操作简便、响应迅速、控制功能多样化等优点,应用前景广泛。     

基于双向LSTM神经网络的机器人机械臂智能轨迹控制系统

针对机械臂智能轨迹控制易受其不确定性与外部扰动影响的问题,设计基于双向LSTM神经网络的机器人机械臂智能轨迹控制系统,实现对机器人机械臂轨迹的实时控制,使其能够快速响应环境变化和执行新任务。利用远程控制模块输入用户设定的机械臂运行参数;主控制模块的主控单元利用双向LSTM神经网络,估计机械臂的不确定性数据,并依据用户设定的相关参数,结合自适应滑模控制器,设计机械臂智能轨迹复合控制律,由主站通讯板卡传输至伺服模块;伺服模块接收智能轨迹复合控制律后,利用伺服驱动器启动直流力矩电机,按照复合控制律驱动机械臂运动,完成机械臂智能轨迹控制。实验证明：该系统可有效完成机器人机械臂智能轨迹控制,且控制后的运行轨迹与设定轨迹非常接近;经过控制后的机械臂关节角度变化曲线较平滑,且连续,具备较优的智能轨迹控制效果。     

基于深度学习的口罩佩戴检测与跟踪

佩戴口罩可以有效预防病毒的传播,为减少通过人工方式检查口罩佩戴情况所消耗的大量人力资源,提出一种基于深度学习的口罩佩戴检测与跟踪方法,该方法分为检测和跟踪两个模块。检测模块在YOLOv3网络的基础上引入空间金字塔池化结构,实现不同尺度的特征融合;然后将损失函数改为CIoU损失,减少回归误差,提升检测精度,为后续跟踪模块提供良好的条件。跟踪模块采用多目标跟踪算法Deep SORT,对检测到的目标进行实时跟踪,有效防止重复检测,改善被遮挡目标的跟踪效果。测试结果表明,该方法的检测速度为38 f/s,平均精度值达到为85.23%,相比原始YOLOv3算法提高了4%,能达到实时检测口罩佩戴情况的效果。     

基于Modbus的水产物联设备驱动服务系统设计

通过对水产物联设备主流通信方式的研究,设计了基于Modbus协议中ASCII和RTU两种数据传输模式的设备驱动模版,负责完成设备的查询响应.水产物联设备驱动服务系统基于Modbus通信协议,能够在确定物联设备的地址、功能及校验方法之后,完成设备同水产物联服务系统的即联即用,以及物联设备之间的互联和通信.对6个不同厂家的12种传感设备和ER继电器进行了驱动模版的设计,并通过GPRS或Zig Bee模块连接到水产物联服务系统进行了测试试验.结果表明：基于Modbus的水产物联设备驱动服务系统能够快速准确地生成设备查询命令,并且能够解析响应的数据,返回准确的监测数值,驱动服务系统的设计与开发是一种实现物联设备即联即用的有效手段.     

基于PC的智能家电无线红外遥控系统

基于PC的智能家电遥控系统是以单片机CC2530为核心驱动、以YS-IR01F为红外学习核心模块的控制系统,该系统包括三部分,分别为用户控制界面、网关模块以及底层红外驱动模块,该系统可以通过对家用红外遥控数据的学习进而实现利用PC用户界面控制包括电视、投影仪等普通家电,初步实现家电智能化。满足一般家庭对智能家居的要求,方便人们的生活。     

基于蓝牙及GSM的智能防盗系统

本文简单介绍以MSP430F2132为主要控制核心的智能防盗系统。该防盗系统的组成包括控制模块、GSM模块、蓝牙模块和电源部分四个部分。使用时,在手机蓝牙和系统蓝牙连接后,系统进入工作状态,再放入贵重物品中,当贵重物品和手机之间因距离过大断开后,系统会自动向手机发出信息或来电,从而达到防盗的效果。该系统具有易携带、功耗低、实用度高、保密性好等优点。     

基于改进的YOLOv3口罩佩戴检测和识别

新冠疫情仍在全球肆虐,佩戴口罩可以有效阻断新冠病毒传播,口罩佩戴检测系统能及时提醒公共场所活动的人佩戴口罩。针对该问题及小尺度目标检测困难的问题,提出了一种基于YOLOv3改进的网络模型Face_mask Net用于口罩佩戴检测。由于YOLOv3算法训练的网络模型对小目标检测率低,IoU值相同时不能反映预测框和目标框是否相交,以及传统NMS对于遮挡经常产生错误抑制情况,Face_mask Net改进了残差块和神经网络结构,引入SPP模块和CSPNet网络模块,并采用DIoU作为损失函数,DIoU-NMS算法作为分类器。实验结果表明,Face_mask Net可以有效提高目标检测准确率,AP75下的平均准确率为58.05%,相比由YOLOv3算法训练的网络模型提高了4.11%。     

基于物联网技术的老年人防走丢与摔倒警报系统的设计及实现

为最大限度防止老年人因腿脚不便或患有记忆方面的疾病而摔倒、走失,文中设计了基于物联网技术的老年人防走丢与摔倒报警系统。该系统主要采用单片机作为主控制器,由单片机处理数据并在液晶显示屏上显示老人所在位置的经纬度,通过振动监测模块收集老人的信息,借助GSM短信模块向问询短信回复地理位置编码;当设备佩戴人出现摔倒或身体不适等...     

微机械陀螺闭环驱动电路的新方法

闭环驱动方式是目前高性能微机械陀螺的主流驱动方式,大部分的闭环驱动电路采用了自动增益控制模块以稳定输出信号的幅度,但是,采用AGC模块会限制电路的线性工作范围,而且输出摆幅有限,因此制约了微机械陀螺系统的灵敏度和稳定性。基于以上不足,在建立微机械陀螺系统等效电路模型的基础上,提出一种新颖的解决方案,采用比较器代替AGC模块,实现对陀螺输出信号幅度的控制,这种方案不仅电路结构更为简单,而且增大了整体电路的线性工作范围,能够始终输出满量程的驱动信号。