一种组网人脸识别门禁系统的设计

针对传统人脸识别门禁中识别率不高的情况,设计了一种具有环境针对性的可靠人脸识别网络,采用卷积神经网络技术和基于TCP/IP的云应用技术,对人脸识别过程中的人脸提取进行了改进,采用了先进的MTCNN模型,实验结果表明,在2代和10代训练后识别结果收敛效果不明显,存在较大梯度,20代时训练后结果收敛,准确率逼近100%,loss值也逼近0%,表明20代训练模型确实已经完全收敛,且训练的拟合速度适中,既没有出现过快或者梯度消失的现象,也没有出现过慢或者不收敛甚至反升的情况,可以说模型的学习率也已经取到最佳效果。经工程测试,该系统具有更高的识别准确性和注册兼容性,可以满足小区、公司等人员数量不多且较为固定的场所的应用需求。     

基于层次分析法的屋顶绿化智慧管理系统

快速的城市化进程使得当前城市普遍面临绿地面积减少、抗自然灾害能力下降等问题。针对城市资源与需求的矛盾,对现有屋顶绿化自动管理系统进行了研究,设计了一种基于无线传感器网络的屋顶绿化智慧管理系统。通过实时获取光照强度等植物生长环境参数;使用层次分析法对植物生长环境进行评估与分析,提出了量化环境适宜度指标,通过反馈控制系统,实现屋顶绿化植物的智慧管理。实验结果表明,与传统屋顶绿化方法相比较,系统可以提高24%的植物存活率,同时可实现屋顶降温20%的目标。系统具有成本低、自适应管理等优点,可以广泛应用于当前我国的城市屋顶绿化中,也可以为学界和业界的相关研究提供参考。     

复杂环境下蓝牙定位模型优化方法研究

社会经济以及移动网络技术的快速发展,使得室内定位需求大幅度增长。但是,建筑结构等因素导致普遍使用的全球定位系统GPS在室内定位中性能急剧下降,不能很好满足室内定位的需要。针对各类复杂室内环境,提出了基于环境参数校准的自适应信号强度优化算法。从理论上分析了高斯滤波的性能,使用蓝牙4.0技术,以锚节点作为参考节点,采用均值滤波和高斯滤波优化RSSI值校准基准信号,运用线性规划实时、动态估算环境衰减系数,分析了改进基准信号模型和改进衰减系统模型的性能,最后获得信号传输综合优化模型。使用计算机仿真及实验方式对算法进行了研究,实验结果表明,在复杂办公室环境下,定位误差绝对值小于1dbm,定位误差小于2%,能够较好地满足室内定位的需求。     

基于温度空间分布的传感节点部署最优化研究

现代人类滞留室内时间超过生命周期的90%,温度是影响室内环境舒适度的一个重要指标,对滞留人员的身体健康和工作效率有着很大影响。敷设无线传感器网络实时获取室内温度是一种有效、可靠的方法,但是传感节点的部署问题一直是研究的热点和难点。针对室内复杂环境下传感节点随机布置可能导致的初始化偏差问题,提出了一种基于温度空间分布规律的传感节点部署方法,以流体力学仿真结果为依据,结合节点测量数据,动态预测节点放置位置。实测结果表明,在保证精确度以及区域测量全覆盖的前提下,方法获取最少节点数量及其部署位置。结果可以为温度传感节点的初始化敷设提供理论依据,也可以为其他物理量的测量提供方法。     

基于iOS平台的地下停车场导航系统研究

相关统计结果表明,截至2016年底,我国机动车保有量已达2.9亿辆,且保持年均3%的高速增长,其结果是全国室内停车场数量的快速增长。但是,复杂的室内建筑结构环境,使得传统的GPS性能急剧下降,不能很好满足当前停车场导航的需求,大大降低了现有停车场的运营效率。研究设计了一种基于iBeacon的地下停车场导航导航系统,测试结果表明,系统平均定位误差为1.66米,持续导航时定位误差在1.5至2米之间概率为85.3%,系统为有效解决室内停车场的寻车导航问题提供了一种良好的解决方案。     

基于人员位置的室内智慧照明系统设计

统计结果表明,现代人类滞留室内的时间超过生命周期的90%,由此产生的室内照明能耗已经成为建筑能耗的重要组成部分。针对当前室内照明系统能源浪费较大、误判率较高、控制方式复杂度较高等问题,设计了一种基于人员位置的室内智慧照明系统。通过动态优化复杂环境下电磁波传播模型,实现室内人员的精确定位,动态调整照明系统开/关时间,达到节能的目的。实验结果表明,系统相较于现有的声控照明系统,可以提高15%的室内照明能效,且误判率低于2%。