果蔬识别与定位系统设计与实现

根据果蔬采摘实际需求，结合人工智能技术，基于uni-app、Vue、Django开发框架，设计了果蔬识别与定位系统，系统技术架构先进，运行稳定。系统能够根据果蔬的外观特征，智能识别判断果蔬的种类，标注果蔬在图片中所处的位置，并将识别结果传送至云端数据库。系统还包括通讯录、个人识别果蔬积分排行榜、公司管理、果园管理、员工管理、统计分析等功能，能够助力企业实现数字化转型，为提升工作效率提供了有力的保障。     

基于YOLOv5的智能果蔬识别与成熟果蔬计数系统的设计与实现

智慧农业是中国农业现代化的重要方向。将人工智能与农业生产相结合，设计并实现智能果蔬识别与计数系统，该系统基于YOLOv5训练模型，支持石榴、圣女果、草莓等五种果蔬类别与成熟数量的识别。该系统主要包括Android移动端应用和Web服务端应用。用户可以通过Android移动端摄像头设备实时采集农场中果蔬照片并进行种类与成熟度数量检测，管理员可以通过Web服务端应用实时监控用户数量、果蔬种类、每类果蔬检测数据等信息，辅助决策，方便统筹管理。     

基于图像识别的果蔬自助结算系统

实现对缺少条形码的水果蔬菜的识别与结算,是超市自助结算的一大难题;为在资源有限的结算终端设备上实现超市果蔬的识别与分类,提出了一种基于神经网络的果蔬识别算法;通过增加网络宽度的方法改进Alex Net,提升识别性能;结合压力传感器、摄像头等硬件设备,在树莓派上进行实验,完成了果蔬自助结算系统的搭建;经实验测试,系统对果蔬的平均识别准确率可达98.25％,单次结算总耗时约7.48s,仅为人工结算耗时的1/4,满足果蔬自助结算系统的实际应用需求.     

基于深度学习的智能无人果蔬售卖系统

随着科技的不断进步,无人零售成为了未来社会的发展趋势。然而传统的无人售货超市存在成本高昂和水果蔬菜等生鲜产品售卖方式单一，效率低下，需要大量劳动力等缺陷。为了解决次问题，本文提出一种基于深度学习的智能无人果蔬售卖系统。该系统能够识别未打电子标签的果蔬生鲜，基于改进的目标检测算法精准识别果蔬的类别和位置，进而进行称重并计算商品的价格。通过实验验证，该系统具有综合化、智能化和专业化的优点，在自制果蔬数据集上，算法平均精度(mAP)提升了7.37%，实验证明本系统对果蔬的目标检测具有较强的鲁棒性。     

无线局域网与视频综合定位导航系统的设计

本系统是基于ezONE基础平台设计的WLAN与视频结合的室内人员定位导航系统.为解决在复杂室内背景环境中,利用公共场所已有WLAN网络和视频监控进行人员定位导航,系统采用为工作人员佩戴红外LED或LD闪烁徽标,配合特定识别算法等关键技术,实现视频识别和定位.实验结果表明,整个系统可满足快速、大范围和准确定位的室内定位要求,能与内部管理、安全、应急等系统集成联动.     

基于人工智能的果蔬识别及种植指导系统

为解决人们对果蔬的识别和营养的搭配问题以及实现人们自己种植果蔬的愿望,设计开发了一款基于人工智能的果树识别及种植指导的系统。通过神经网络的图像识别技术、非线性降维的图像识别技术、YOLOv3图像目标检测算法和模式识别技术等实现的主要功能包括:获取并发布前端所呈现的信息,包括热门文章、饮食推荐及营养搭配等;并对需要发布在前端页面的文章进行审核。前端功能模块主要是为用户提供果蔬识别、种植指导以及健康饮食推荐等功能,使用户能够及时获得相应的果蔬知识及健康的营养搭配方式,为人们的生活带来方便。经过多次调试和验证,该系统的性能稳定,功能实现效果较为良好。     

基于DM642的纹理检测与Adaboost分类器相结合的车牌定位

智能交通系统（Intelligent Transportation System,简称ITS）是一种实时、准确、高效的综合交通运输管理系统,而车牌识别（License Plate Recognition LPR）技术是智能交通系统的关键技术之一.为了在嵌入式系统中实现车牌的实时检测,研究了基于TMS320DM642的车牌检测、定位与识别技术.本文提出一种基于纹理检测和Adaboost分类器相结合的车牌定位算法,针对该算法与DM642的结合进行了系统设计,并且基于EMCV与Opencv图像处理库进行了代码移植.该系统很好的避免了单独纹理检测的定位无方向性和单独Adaboost分类的定位不完整性的缺点,较好的提高了定位准确率,且定位后的车牌图像能够基于TCP协议发送到PC服务器,实现远程的车辆车牌的定位和监控.     

基于TOF相机的堆叠产品分拣系统

针对工业生产线的堆叠矩形物品的识别与分拣问题，设计了一套由TOF(time of flight)相机、并联机器人与夹具等组合而成的产品分拣系统。采用一种基于深度图与RGB图结合的三维矩形检测算法，实现堆叠物品的识别与空间位姿的计算。运用机器人定位，通过简易的手眼标定法，对算法进行验证。最后，结合视觉系统与机器人控制系统进行抓取测试。通过不同数量下反复抓取的实验，检测该系统的分拣能力。     

基于无线传感器网络的声音识别与定位

为了识别和定位移动机器人及军事系统中的声音信号,应用LPC2138和CC2420开发了一种基于无线传感器网络的智能化声音识别与定位系统.系统硬件部分主要由传感器模块、微处理器模块、无线收发模块等组成;软件部分则包括信号的采集处理、ZigBee无线通信协议、传感器节点的工作原理及设计流程.该系统克服了有线传感器网络的局限性,实现了声音信号的识别和定位,可用于多机器人之间的信息交互或军事战场中的实时监督.并具有节点成本低、网络容量大、生存周期长的特点.     

基于openCV人脸追踪云台与大数据应用系统设计

快速获取人们身份特征信息的数据分析检测方法，越来越受到市场各方面成员的青睐。人脸识别作为当下流行的生物特征识别技术，其广泛应用于门禁、结算支付等方面。文章基于较成熟的openCV代码库，提出了一种通过与传统安全摄像头结合以获取人脸特征从而识别目标人物年龄、性别、体温等特点的跟踪识别、数据分析系统。该系统分别由数据采集、数据存储与显示、警报模块和复位模块4部分组成，能实现对人脸的识别与追踪等功能，具有较好的应用前景。     

双目立体视觉的目标识别与定位

双目立体视觉系统可以实现对目标的识别与定位.此系统包含摄像机标定、图像分割、立体匹配和三维测距4个模块.在摄像机标定部分,提出了基于云台转角的外参数估计方法.该方法可以精确完成摄像头旋转情况下外参的估计,增强了机器人的视觉功能.并利用广茂达机器人系统,基于改进的双目视觉系统进行目标识别与定位,以此结果作为依据控制机器人的手臂进行相应运动,最终实现了对目标物体的抓取,验证了提出方法的可行性.     

车牌识别系统研究与实现

车牌识别（LPR）系统是智能交通系统中的重要组成部分，该系统分为车牌定位、字符切分和字符识别3个模块。文中基于数学形态学方法和边缘特征分析来进行车牌定位，接着进行二值化、引入多指标联合评价函数判断反色等处理，然后基于连通体分析的方法切分字符。实验表明该系统设计方法是可行的。     

图像处理技术在超高压巡检机器人视觉系统中的应用研究

对绝缘瓷瓶定位及其破损检测在高压输电线路巡检机器人视觉系统中的应用提出了一套方案.通过CCD摄像头等实现对机器人视觉的模拟,对采集到的图像进行去噪、分割等预处理,以绝缘子中部的特定区域作为识别的依据,基于其形状特征及不变矩特征提取特征值,提出了采用概率神经网络对绝缘子的特殊区域及背景区域进行识别,完成对绝缘子的定位.利用Harris角点检测法,结合纵向切线灰度值变化率判断瓷瓶是否破损,通过仿真和实验,验证了其可行性.     

基于RFID技术的连锁超市信息系统设计与实现

把基于RFID技术物品跟踪定位方案应用到连锁超市中,设计与实现了一个具有一定应用价值的基于RFID的连锁超市原型系统。该系统在完成对常规的商品信息、库存信息和销售信息等录入与查询统计的同时,重点突出了引入RFID技术以后,系统在商品跟踪识别定位等方面所具有的新特征。     

典型交通场景下智能车的定位与协作

提出并设计了基于多智能体的多智能车协作系统平台,包括基于嵌入式多车协作系统的硬件、软件及通信协议,该系统可作为多车协作算法的仿真实验平台。针对典型城市交通场景,提出了基于拓扑结构的两层地图模型,并采用视觉与里程结合的方法实现智能车在地图中的准确定位。在此基础上,设计了基于冲突表的路口协调算法、车队跟随算法,并完成路口、车队、超车等协作任务,通过实验结果证明了多车协作系统定位与协作的可行性和可靠性。     

基于二维定位图像的实时放射治疗计划系统的设计与实现

针对目前放疗定位中的问题,提出了一种基于二维定位图像的实时放射治疗计划的设计方法和步骤。着重探讨了系统的实现技术,包括模拟定位机下定位图像的采集、预处理、边缘识别与提取、任意点的剂量计算和等剂量曲线的绘制等。     

深度残差收缩网络下的定位与行为联合识别

基于WiFi信道状态信息（channel state information,CSI）的人体感知方法在许多物联网场景得到了应用,但现有大部分基于CSI人体感知的系统仅进行定位或行为识别其中一项工作,而物联网的发展对两者能同时识别提出了新的要求。针对这一问题,提出一种基于深度残差收缩网络的定位与行为联合识别方法。通过普通商用WiFi设备获取两种场景（暗室、会议室和走廊）的CSI数据,将预处理后的数据输入结合了深度残差收缩网络的学习模型,进行12个位置与和6种日常行为（站起、坐下、跳跃、深蹲、跌倒、捡起）的联合任务识别。实验结果显示,针对在暗室、会议室和走廊三种场景下的室内定位的平均识别率达到97.29%,行为识别的平均识别率达到90.02%。能够实现定位与行为的高精度联合识别。     

基于C＋＋和OpenCV的人脸识别系统的设计与实现

人脸识别是通过对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.研究现实基于人脸识别的身份验证系统具有重要意义.提出一种基于C＋＋和OpenCV的人脸识别系统的设计与实现方法.系统实现的功能模块包括人脸图像采集、图像预处理、人脸检测与定位、人脸特征提取与识别、人脸数据库管理等.系统中人脸检测采用基于Haar-like特征的Haar 分类器,人脸识别采用Eigenfacae算法.系统经过运行测试,结果表明该系统能够满足一般的基于人脸识别的身份验证需求.     

基于CCD图像的自动定位灭火系统的开发

针对大空间建筑物早期火灾监控问题，提出了基于CCD图像信息的消防炮自动定位灭火监控系统的设计方案和具体实现，系统利用CCD摄像头提供的动态特征和颜色信息进行火源识别和定位，还利用了DSP和FPGA技术提高了系统的可靠性、经济性和实用性。通过实验证明，系统可以准确地识别和确认火焰，并通过消防炮控制器与消防炮联动，实现火源的空间定位，并自动控制消防炮向着火点喷射水柱灭火。     

基于Blob算法的机器视觉系统设计与实现

本文设计了一种基于Blob分析的智能机器人视觉系统.在此基础上提出识别规则物体的方法,利用不变矩、图形的面积和周长比来识别物体的形状,并采用Blob算法求取目标物的中心坐标及其任一斜边与坐标轴之间的夹角,从而识别出规定形状的物体,实现对微小或缓慢运动的目标物的定位.系统选用VCSBC4018智能摄像机来完成场景图像的采集及量化任务,并利用其自带的嵌入式操作系统及开发平台编写相应的目标识别与定位程序.实验结果表明,该系统能满足实际项目中对目标姿态信息的需要,目标识别准确率达到100%,定位相对误差小于4%.