智能废电池回收系统的设计

针对废电池在使用后对环境污染严重且回收困难的问题,设计了一种基于STM32和树莓派的智能废电池回收系统。系统主要由主控模块、检测模块、识别模块、显示模块、语音播报模块组成,利用STM32实现废电池投入检测、投入废电池种类和数量显示,通过TensorFlow训练树莓派进行机器视觉的深度学习。该系统能够很好地从垃圾中识别并...     

一种盲人用手推车及其引导方法

本文设计了一种盲人用的手推车及其引导方法。基于K60单片机的多源融合算法设计,利用超声波测距传感器检测前方障碍物,通过摄像头识别斑马线保证盲人行走在斑马线中间。实验结果表明,该设计有助于引导盲人安全通过斑马线。     

基于树莓派的智能交通系统研究

将道路CSI摄像头拍摄的监控图像发送给树莓派,树莓派基于OpenCV视觉库进行图像识别和存储数据.树莓派通过串口连接STM32控制板,控制STM32引脚来选择红绿灯配时方案.树莓派和手机APP通过WiFi网络和服务器进行交互,使APP可实现实时监控当前道路情况,并进行语音提醒的功能.尽力解决早高峰和晚高峰道路通行量不对称而带来的交通拥堵问题,减小潮汐效应,实现城市交通管理的人性化.     

小型农业机械自动导航控制系统设计

丘陵耕地地块细碎、不平整、形状不规则,造成大型农业机械难以发挥作用,推进丘陵山区农机化极其艰难。设计一种基于树莓派(Raspberry Pi)微型电脑和STM32嵌入式单片机的小型农业机械自动导航控制系统。系统通过双频定位模块获取实时定位信息,利用双目摄像头、红外摄像头识别障碍物与耕地边界,采用惯性导航装置获取机械运动信息,树莓派综合分析各项数据以提供高精度导航,实现自动制动和转向。系统有效解决了地块不平整与地块形状不规则带来的自动导航精度不足的问题,推动小型农业机械的自动化,解放劳动力,更好地服务农业机械化率年增长超2百分点的目标。     

基于树莓派车载平台网页实时动态表情识别系统

基于4WD树莓派车载平台,利用手机终端远程操控车载平台,调节树莓派摄像头进行信息采集,通过Django框架搭建的网页将采集信息以视频流形式进行网页远程访问,并结合Haar特征分析级联分类器人脸检测方式和背景去除算法对视频流中出现的人脸表情进行动态识别,最终对该对象表情进行识别,以对其健康情况进行评估.用于解决疫情防控中...     

基于ROS和激光雷达SLAM的自主导航智能车设计

自主导航智能车的关键技术包括地图构建、定位、路径规划与算法控制.本文设计的自主导航智能车,由树莓派4B、STM32微控制器、激光雷达、深度相机等硬件组成;激光雷达SLAM实现地图扫描构建与环境感知,基于ROS架构,采用Cartographer算法实现地图构建与定位,利用TEB算法进行局部路径规划和A*算法进行全局路径规...     

基于图像处理技术的盲人避障系统研究与实现

由于环境信息复杂，现有传感器的应用已经满足不了盲人出行需要，基于此，本文提出了一种基于图像处理技术的导盲方式。利用摄像头获得场景，通过图像处理技术识别盲道、红绿灯、斑马线等必要的交通信息，结合yolo v3算法识别出障碍物类型、大小，并根据单目测距实现障碍物距离探测，同时使用A^*算法对障碍物避障路径进行规划，通过语音引导盲人准确避开障碍物。经测试，本系统能够准确识别盲道、红绿灯、斑马线、行人、汽车等，且单目测距满足系统要求，5 m内的相对误差为5.1%,A^*算法也可正确规划路径。证明本系统可以满足盲人出行避障需要。     

一种基于Raspberry Pi的智能助盲导航系统

以提高盲人的生活便捷性为目的，开发出了一款基于树莓派的智能助盲导航系统。该系统能够将多维视觉信息转化为有效听觉信息，通过对盲人日常生活场景的各种实体进行图像的采集和处理，并最终以语音的形式传输给盲人。     

基于STM32单片机的智能导盲杖设计

目前，我国盲人或存在视觉障碍的人数较多，虽然市面上有导盲犬、导盲仪、导盲杖，但存在各自缺点，无法很好地解决盲人出行时遇到的困难。因此，设计了基于STM32单片机的智能导盲杖。该智能导盲杖能够在使用者迷路时利用短信通信模块为家人提供短信预警，在遇到障碍物时可以利用超声波模块检测障碍物，并发出语音提示，在使用者跌倒时会进行报警提示。同时，该导盲杖能够在夜间光线不足时自动打开灯光，提醒路过的行人或车辆注意避让使用者，保障使用者的安全，从而解决盲人的出行困难问题。     

简易无接触温度测量与身份识别装置

在传染病疫情防控时期,公共场所人员的体温检测是保障人民生命健康权的重要环节。文中提出了一个简易无接触测量与身份识别装置的设计方案,方案中的装置集成了体温检测、人脸识别、口罩识别多种功能。该系统选用STM32F103RCT6作为主控核心,树莓派作为视觉识别核心,选择GY-906温度传感器,20万像素高清摄像头。显示模块由0.96寸OLED屏幕和2.4寸TFT彩屏组成,分别用于显示温度数据和人脸识别结果。温度检测数据选择一阶卡尔曼滤波进行拟合处理,以提高检测精度,人脸识别通过Haar-Like特征和Adaboost算法相结合的级联分类器实现,口罩检测通过基于caffe模型的SSD算法实现。在嵌入式平台上运行人脸识别流程,减少了人脸识别过程中的数据量和计算量。装置具有价格低廉、功能多样的优势,测试中人脸识别、口罩检测、体温检测的准确率都较高。     

公路隧道智能火灾检测系统设计

随着中国基础建设的不断推进,高速公路覆盖范围不断扩大,隧道数量也越来越多,公路隧道发生事故导致的后果与影响往往较大,是极具破坏性和危险性的。利用深度学习方法,该文设计了一个基于树莓派的智能公路隧道火灾监测报警系统。该系统采用树莓派开发板和Intel Movidius神经计算棒(neural compute stick, NCS)为硬件平台,连接视频监控摄像头、烟雾传感器、声光报警器和4G通信模块组成公路隧道火灾检测硬件系统,运用训练好的基于卷积神经网络(CNN)的隧道火灾图像识别模型,对隧道交通场景进行实时检测。系统通过监控摄像头和烟雾传感器,同时检测隧道现场交通情况,能够及早准确识别火灾的发生,并实现即时现场报警与远程报警。测试结果表明,在树莓派和神经计算棒的终端平台上运行深度学习的火灾检测算法,火灾识别精度达到96%,速度到达每秒5帧。应用该系统在发生隧道火灾时对避免人员伤亡、降低财产损失具有重要意义。     

浅析一种基于STM32智能导盲拐杖

针对当前市场存在的结构简单、智能化程度低导盲拐杖市场。本文以STM32为主控芯片,设计了一种新型智能盲板,解决了盲人出行不便的许多问题。智能导盲拐杖能够实时获取盲人行走时的定位信息,利用超声波系统检测盲人周围的障碍物信息。当盲人行走时,可以通过声光报警提醒路人。盲人的位置信息可以通过GPS调用百度地图获取,位置信息和障碍物信息可以通过语音模块播放。通过实际应用,可以给盲人带来更好的方便,使用简单,成本低廉。     

采用树莓派4B识别新疆苹果品种的人工智能案例

介绍在树莓派4B开发板上使用经新疆苹果品种数据集训练的Keras模型实时识别苹果的过程。采用卷积神经网络理论,将新疆苹果品种数据集在MobileNetV2网络模型上深度学习训练得到模型文件,并运行在铺设了TensorFlow框架和OpenCV计算机视觉库的树莓派开发板上,树莓派4B通过调用摄像头实时识别新疆苹果品种。着重介绍树莓派4B的环境搭建和实时识别过程,为Keras模型和嵌入式计算机——树莓派相结合提供探究角度,促进人工智能在硬件方面的实践与应用。     

基于Qt的智能交通管家的开发

随着互联网及物联网技术的发展,世界开始走向智能化时代,汽车产业将向智能化和自动化方向发展。车联网中的智能交通管家就是汽车工业和物联网技术相结合的产物,该应用应具备红绿灯识别、汽车碰撞监测报警、手机接收反馈以及语音提醒等功能,以满足安全出行的需求。文中采用STM32物联网平台开发板作为硬件端,利用WiFi技术连接手机APP进行信息传输,选用TCS230颜色传感器用于识别红绿灯,选用HX711压力传感器用于检测车身是否碰撞。车辆碰撞利用手机APP进行语音提醒且可显示道路交通灯的颜色并发出语音提示,OLED液晶屏用于显示颜色传感器所识别的交通灯的颜色以及WiFi的初始化状态。硬件各模块的程序设计采用Keil μVision5对STM32开发板进行编程,应用移动端采用Qt Creator 5.9.1平台及C++语言开发。该产品运行稳定,性价比高。     

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.     

智能盲行拐杖——黑夜中的明灯

本产品通过综合应用STM32控制、红外+超声波测距、陀螺仪角度测量、GPS 定位等技术来实现。STM32 控制为主控制电路超声波模块,可实时测量盲人在行走时前方是否有障碍物,并具有通过语音提醒盲人以及及时告知监护人、一键发送求救短信等功能,监护人还可以及时反映;本产品还具有智能深坑检测功能,通过测距和螺旋仪测量对深坑情况进行及时反馈,并使用GPS进行定位,为监护人快速寻找盲人提供了有利条件,同时也为盲人提供了诸多方便。     

基于树莓派和ROS系统的智能语音导盲小车

设计了一种以树莓派为核心，借助ROS系统和阿里云平台，可以通过语音控制的智能小车。该小车利用激光雷达获得外界信息，实现建图和自主避障导航功能。此外，通过阿里云平台创建的智能语音识别项目可以使得盲人通过语音对小车下达指令进行控制。实验结果表明，设计的智能小车可以实现语音控制、自动避障和导航等功能。     

Siri在制药企业智能监控中的应用

介绍了一种基于苹果公司Siri个人助理的智能控制方式,通过GPRS和WIFI网络实现医药企业数据采集系统远程控制,并详细叙述了该系统的硬件和软件设计.该系统利用Siri的语音识别功能,由SiriProxy代理服务器截取Siri的返回信息,并将该信息通过网络传递给树莓派(个人迷你电脑),树莓派解析控制信息并控制数据采集系统的正常开启与关闭.     

基于树莓派的骑行智能头盔设计

本系统为一款基于树莓派3b+的骑行智能安全便携式头盔。本项目采用的技术是以树莓派为核心,加载操作系统以及连接各种智能模块为辅助。目的在于设计一款基于树莓派技术的骑行头盔,具有定位与导航功能、环境监测功能、车道识别监测及速度监测功能、音乐播放功能,提高了骑行头盔的智能性、安全性。     

基于深度学习和物联网云平台的水质监测与鱼苗识别系统的设计

本文设计并初步验证了一种基于深度学习和物联网云平台的水质监测与鱼苗识别系统。该系统由水质监测模块、物联网通信模块和目标识别模块组成。其中水质监测模块采用STM32F407ZGT6嵌入式开发芯片作为主控芯片,使其能够搭载各类传感器,对鱼塘的水质数据进行及时有效的监测。物联网通信模块将得到的水质数据上传到云平台上,便捷了用户的使用以及对鱼塘水质情况的实时、准确分析。此外,搭载于树莓派上的深度学习模块能够对鱼塘中常见养殖鱼类进行类目识别与监测,方便用户根据不同的繁殖时期对不同的鱼类进行相应的调整与捕捞。该系统可以有效实现对鱼塘水质情况的实时检测以及鱼类识别,从而极大地提升鱼类养殖的效率,降低人力资源成本。