基于蓝牙通信传输的睡眠温湿度监测系统设计与实现

睡眠问题一直备受人们关注,尤其是幼童睡眠。本文通过在蚕丝被芯中适当位置植入多个微型、低功耗的温度传感器,结合手机App软件对采集的数据进行逻辑判断,实现了对被窝温度的智能监测和报警,并将其开发成智能蚕丝被新产品,有效地填补了目前市场的空白,也为传统真丝家纺行业的转型升级作了有益的探索。     

一种改进的基于暗通道先验去雾算法

在雾霾天气下图像质量受大气散射的作用,使得图像质量较差。针对以上问题,提出一种改进的暗通道图像去雾算法。由于带雾图像中局部区域暗通道分量不趋近于0,对大气光值的估计是通过局部像素点R、G、B三通道像素值的方差来判断其波动幅度。若波动较大,则选出三通道中的较小值为当前像素点的暗通道像素值;若波动较小,则通过其周围像素点中最小通道的均值来确定当前点的暗通道值,从而得到精准的暗通道图和大气光值。将采样的方式加快求取透射率图的速度,最后转变为HSI颜色空间可以对图像进行更好的复原。实验结果表明,该算法可以针对色彩失真的状况得到有效的改善,同时在得到去雾图像速度上提高50%以上。     

振动传感器在智能设备诊断中的应用

传感器作为机械设备智能诊断过程中的第一步,它的重要性毋庸置疑。在现代工业中,企业利用大数据加快了数字化转型和智能化改造,特别是在设备的维护和诊断方面,更加的向数字化、信息化方向发展。大数据技术作为现代测试技术手段来辅助诊断,效果斐然,而在整个现代测试技术的最前端,也是最重要的一环,就是传感器的应用。     

基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息，提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量，然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵，再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影，获得融合后的RGB-D数据，最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明，利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率，并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。     

GFTT+FREAK的小型测绘无人机遥感图像自动拼接技术

针对目前广泛应用的小型测绘无人机遥感影像易受尺度、倾斜和光照等变化影响,导致影像拼接难度大的问题,提出了一种基于GFTT+FREAK的局部特征匹配能够适用于小型测绘无人机的遥感影像拼接方法,该算法可以直接提取未经预处理的测绘无人机拍摄图像的局部特征,通过局部特征匹配进行图像拼接,保证拼接准确性的同时,大大提高了测绘影像拼接的效率。