基于ESP32的智能权限系统设计

随着智能制造技术的不断发展,学校、企业、工厂等行业领域的权限管理智能化要求与日俱增。智能权限系统是行业领域安全管理中非常重要的组成部分,在控制人员进出权限的同时,还能对人员的出入状况等进行监控与记录,是各行各业加强安全管理的重要措施。基于此,针对权限系统的现状和发展特点,结合“互联网+”技术和物联网技术,提出一种智能权限系统设计方案。     

基于TensorFlow的水果识别系统设计

人工智能的发展给人们的日常生活以及社会发展带来了极大的便利,无人超市的出现要求对目标识别进行深入研究.该系统采用深度学习理论以及TensorFlow学习框架来实现水果识别.利用卷积神经网络训练数据集,得出各类水果的代表性特征,从而准确进行水果识别.     

基于ESP32的智能萌宠盆栽系统设计

针对现代家庭与办公环境中对高效、个性化植物养护的迫切需求,设计一款基于ESP32的智能萌宠盆栽,融合了现代物联网技术与植物生态学的智慧。该系统通过智能传感器监测植物生长所需的光照、空气温湿度和土壤水分等环境参数,同时还具备情感交互功能,将盆栽模拟为宠物与人互动,为用户提供情绪调节服务。这不仅为用户提供智能化的盆栽养护服务,更能成为用户的情感伴侣。     

基于神经网络的智能语音识别研究

语音识别或语言转化成文本的过程包括捕获声波,数字化声波,转换成基本的语言单位或者音素,根据音位和语境构建词语,分析词语,保证拼写正确,并且保证与听到的词语保持一致。该文把人工智能和神经网络技术应用到语音识别系统中,通过学习获得固定权重并应用到模型,最后模型快速给出与输入相匹配的输出。文中涉及到的神经网络模型主要用来进行语音识别。     

基于射频识别的智能车辆管理系统设计

自动车辆管理系统给我们的生产和生活带来极大的便利,但是也存在一定的弊端需要解决,比如不具备防盗功能和自动识别车辆的身份,容易出现车辆被掉包等,给我们的财产安全带来了危害;为了解决这些问题本文提出了一种基于射频识别智能车辆管理系统的新方案和设计方法,重点分析了系统构成、防盗设计和射频识别卡的选择以及车辆出入管理软件的实现;该车辆管理系统不仅使用方便,而且还可以实现车辆智能识别和车辆防盗,在小区、学校和停车场等车辆管理场合中具有较好的推广应用价值。     

基于卷积神经网络的电力杆塔图像智能识别算法研究

目前常用电力杆塔图像智能识别算法受到收敛速度影响,其识别耗时较长且误差率较高.为此,提出基于卷积神经网络的电力杆塔图像智能识别算法研究.以卷积神经网络技术为基础,通过提取电力杆塔原始图像特征,选择多区域图像最优网络.设计实验,通过将研究算法与常用算法进行对比,证明研究的有效性.     

基于支持向量机算法的气体识别研究

利用多传感器或者传感器阵列,同时,结合神经网络技术来进行气体识别和定量分析研究已成为目前传感器领域的一个研究热点。介绍了一种在该领域还没有引起足够重视的算法———支持向量机算法(SVM)。利用该算法,结合多传感器技术,对 3种不同体积分数的有机溶剂进行了识别研究,并取得了较好的识别效果,证明了该算法在气体识别领域具有相当大的研究价值。     

基于CNN-BiGRU网络的CPM调制指数识别

连续相位调制(Continuous Phase Modulation,CPM)作为一类频带利用率高的非线性数字调制信号,在移动通信和卫星通信领域都有着广泛的应用前景.针对目前低信噪比下CPM信号的调制参数识别困难的问题,提出了一种卷积神经网络级联双向门控循环网络(Convolutional Neural Network...     

基于卷积神经网络的古文字识别系统设计与实现

古文字作为中国上下五千年以来的使用文字,记录了我国从古至今的文化发展历史,对于我国的历史文化研究具有十分重要的作用。对古文字的识别能够将那些珍贵的文献材料转换为电子文档,便于这些珍贵文献材料的保存和传播。该文将深度学习中经典的卷积神经网络技术应用到古文字识别中,剖析了运用的卷积神经网络技术的原理结构,并阐述了系统在识别方面所运用的技术。     

四川油气田气体钻井技术

针对气体钻井领域现有的风险智能识别方法泛化性差,且在风险发生初期识别正确率偏低,导致风险正确识别时间点滞后的问题,对气体钻井随钻监测数据进行挖掘分析,并提出了一种适用于该场景下的改进卷积神经网络模型,用于钻井工况的风险识别。该模型采用卷积层提取多个随钻监测参数随时间变化的关联特征,采用具有非线性分类能力的RBF（radial basis function）网络替换全连接层进行特征分类,提升分类精度的同时,也将工况过渡阶段风险识别的时间点进一步提前。引入K均值算法对RBF聚类中心以及中心宽度值进行初始化,解决不合理初始值导致模型对工况样本训练无法收敛的问题。引入基于距离均方误差的损失函数分量,对整个网络模型进行训练来优化模型参数,以保证网络训练过程中能不断调整最佳聚类中心。制定了一种隐藏层节点数选取准则以提高模型的计算效率和泛化性。与传统卷积神经网络模型进行了现场应用对比,结果显示,该网络模型对产气、出水、卡钻三种常见风险识别时间点提前56 s、16 s、8 s,充分展现了非线性分类神经网络在油气田勘探开发领域的适用性。

     

数据驱动的ADS-B干扰源信号类型识别

传统干扰源信号类型识别方法在提取干扰信号的细微特征时,存在干扰信号调制类型分类精度低、识别效果差等缺点。对此,本文提出一种基于深度神经网络的ADS-B干扰信号调制类型识别算法。首先将ADS-B信号和干扰波形进行叠加混合,通过控制矢量信号发生器(VSG)进行仿真信号发射,并在接收端进行采集;接着对接收的基带I、Q数据进行人为添加随机噪声,并据此构造各种信噪比场景下的张量训练样本数据集;最后,利用训练样本数据对本文设计的神经网络进行训练,并在样本数据集上将传统分类算法和本文所提出的神经网络算法两者的识别性能进行对比分析。实验结果表明本文所提的神经网络算法相比于现有的传统识别算法,具有更好的识别性能。     

基于卷积神经网络的监控场景下车辆颜色识别

颜色是车辆识别中广泛应用的主要线索之一,在智能交通系统中扮演着重要的角色.受光照变化、噪声、环境等复杂因素的影响,传统的车辆颜色识别方法难以取得理想的识别效果.利用卷积神经网络(CNN)的优越识别性能,提出了一种基于卷积神经网络的监控场景下车辆颜色识别方法.基于传统的CNN原理设计了车色识别专用深度网络架构,直接通过CNN学习基于颜色分布的分类模型.与其他基于深度学习的车色识别方法相比,提出的用于车色识别的专用深度网络,具有参数少、识别速度快、识别精度高等优点.实验结果表明,在Chen等公布的标准数据集上,与最新的研究成果相比,平均识别精度提高约0.77％,识别速度提高14倍左右.     

卷积神经网络的电力检修票智能识别研究

以提升电力检修票智能识别准确率和识别效率为目标,提出卷积神经网络的电力检修票智能识别方法.实验结果表明,该方法能够很好完成特征点匹配;且电力检修票的智能识别准确率高、识别效率快,具备良好的使用性能.     

多媒体信号处理的数学理论前沿进展

深度学习模型广泛应用于多媒体信号处理领域,通过引入非线性能够极大地提升性能,但是其黑箱结构无法解析地给出最优点和优化条件。因此如何利用传统信号处理理论,基于变换/基映射模型逼近深度学习模型,解析优化问题,成为当前研究的前沿问题。本文从信号处理的基础理论出发,分析了当前针对高维非线性非规则结构方法的数学模型和理论边界,主要包括：结构化稀疏表示模型、基于框架理论的深度网络模型、多层卷积稀疏编码模型以及图信号处理理论。详细描述了基于组稀疏性和层次化稀疏性的表示模型和优化方法,分析基于半离散框架和卷积稀疏编码构建深度/多层网络模型,进一步在非欧氏空间上扩展形成图信号处理模型,并对国内外关于记忆网络的研究进展进行了比较。最后,展望了多媒体信号处理的理论模型发展,认为图信号处理通过解析谱图模型的数学性质,解释其中的关联性,为建立广义的大规模非规则多媒体信号处理模型提供理论基础,是未来研究的重要领域之一。     

基于卷积神经网络的钢表面缺陷检测方法

钢设备质量检测环节中,首先需要进行外部检测,查看设备表面是否存在裂缝等异常.针对以上场景,提出了一种基于深度学习的钢表面缺陷检测方法,以卷积神经网络(CNN)作为识别算法,构建了缺陷检测规则.实验结果表明,该方法能有效提高花卉识别的准确性.     

基于神经网络的智能传感器的数据处理

为提高智能传感器的测量准确度,利用神经网络良好的非线性映射能力,对传感器的标定数据进行输入-输出特性的反非线性逼近,同时,利用传感器实验数据进行神经网络的训练。结果表明:与传统的数据处理方法相比较,利用神经网络进行的传感器数据处理,能使传感器的准确度由±6.67提高到到±0.98。     

数据驱动的RF信号深度调制识别方法

基于卷积结构的信号调制识别神经网络的识别性能受信号调制类型种类限制。例如,在12 dB信噪比条件下,同时对24种信号调制类型进行识别,其识别准确率仅为80%。若需要进一步提高识别性能,则要求更复杂的网络模型,导致网络训练所需数据集规模和硬件资源成本增大。鉴于此,针对无线电信号特征,设计一种适用于无线电信号调制识别的紧致残差神经网络,将其作为信号调制类型特征学习和特征提取工具,实现从原始I、Q数据到信号调制类型的端到端识别。利用迁移学习降低网络重新训练所需样本数,增强在无线信道响应发生变化时的环境适应能力,降低训练阶段所需的硬件资源和训练数据集规模。研究表明,当信道脉冲响应改变时,所提的信号调制识别神经网络在信噪比为12 dB条件下的识别性能达到95%,多个对比实验验证本文所设计神经网络的识别性能具有优势。