基于STM32的厨房智能调料盒设计

针对种类繁多的食用调料品逐渐走进普通家庭,为了有效支持厨房精细化管理和标准化调制饮食,方便厨师及家庭掌厨人群使用食品调料,设计制作一款适合厨房使用的智能调料盒,系统采用STM32嵌入式控制核心,结合数据采集和称重装置,运用检测与转换技术、嵌入式技术、信息处理技术综合一体,解决日常厨房调料品取用方便及精确取料用量问题,分析及记录食用调料用量数据,为群众饮食健康服务。实践证明,智能调料盒能方便实现取料和用量精准,是现实生活中必不可少的厨房工具,是普通家庭、餐饮行业、健康食疗等地方厨房用品的小帮手,有助于保持整洁干净厨房环境,在食用调料领域具有十分广泛的应用前景。     

基于STM32的智慧农业大棚系统设计

为合理利用有限的土地和农业资源，降低农业生产成本，改善农业生态环境，文中以STM32为主控芯片，结合各类智能传感器、外部控制设备、智慧农业监测APP、大数据分析和智能预警，设计一种基于STM32的智慧农业大棚监测系统。该系统能实时、精准地监测大棚室内各项环境参数，并融合农作物最优生长模型，自动调控卷帘、风机、补光灯、喷洒等农业设施，以低成本、多维度进行环境监测和预测。智慧农业大棚系统设计不仅可为农作物提供最优的生长环境，为现代农业提供针对性、精细化、适用性强的综合农业服务；还能借助大数据、物联网、人工智能等新兴技术，实现对农业大棚精准控制，使农业生产更具“智慧”。实践证明，智慧农业大棚能够科学地提高农业种植生产效率，改善及优化农业产品质量，大幅度提升农业收益率。     

基于深度学习的多船舶目标跟踪与流量统计

研究船舶的目标跟踪对提高水上目标视频图像智能监管的水平有着至关重要的作用,系统通过深度学习SSD模型进行对船舶目标定位检测,使用修正的KCF算法对检测到的船舶目标进行跟踪。把深度学习的方式引入船舶目标检测领域,与传统检测方法相比精准率大大提高,同时提出了一个修正的KCF算法对多船舶目标进行跟踪,较好地解决了目标漏检与重复统计的问题。对大量船舶目标样本进行训练学习后,船舶检测定位精准,检测成功率达到91%以上,船舶跟踪算法快速稳定,检测与跟踪算法达到30帧每秒,船舶目标流量统计准确率达到95%以上,整个系统框架满足实时性的要求。