头盔冲击试验台中传感器信号调理模块的研究

头盔冲击试验台是用来检测生产出来的头盔是否符合国家的安全标准。在头盔冲击试验台中，重物落到头盔上有冲击力．传感器将力信号转化成电信号后，调理电路将微弱的电信号进行调理，使从传感器出来的信号满足数据采集系统中模数转换的范围。调理电路包括集成放大器AD524，四阶低通滤波器，隔离，线性化等。这个试验台的传感器信号调理模块不需要市场上功能繁多的调理模块．容易自己实现。     

头盔冲击试验台中传感器信号调理模块的研究

头盔冲击试验台是用来检测生产出来的头盔是否符合国家的安全标准。在头盔冲击试验台中,重物落到头盔上有冲击力,传感器将力信号转化成电信号后,调理电路将微弱的电信号进行调理,使从传感器出来的信号满足数据采集系统中模数转换的范围。调理电路包括集成放大器AD524,四阶低通滤波器,隔离,线性化等。这个试验台的传感器信号调理模块不需要市场上功能繁多的调理模块,容易自己实现。     

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。     

基于改进YOLOv5s电动车头盔的自动检测与识别

针对目前电动车头盔小目标检测的精度低、鲁棒性差,相关系统不完善等问题,提出了基于改进YOLOv5s的电动车头盔检测算法。所提算法引入卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA）模块,采用改进的非极大值抑制（NMS）,即DIoU-NMS(Distance Intersection over Union-Non Maximum Suppression);同时增加多尺度特征融合检测,并结合密集连接网络改善特征提取效果;最后,建立了电动车驾驶人头盔检测系统。在自建的电动车头盔佩戴数据集上,当交并比（IoU）为0.5时,所提算法的平均精度均值（mAP）比原始YOLOv5s提升了7.1个百分点,召回率（Recall）提升了1.6个百分点。实验结果表明,所提改进的YOLOv5s算法更能满足在实际情况中对电动车及驾驶员头盔的检测精度要求,一定程度上降低了电动车交通事故的发生率。     

基于Android的蓝牙通信头盔应用

在驾驶摩托车的过程中,为了保证安全,都需要佩戴头盔.而在行驶过程中,会有手机来电或是查看时间等需求,而在看时间或是接电话的过程中都存在安全隐患.本文研究了利用蓝牙通信的方式使头盔连接Android手机,通过语音指令的方式来操作手机和操作安装在头盔上的各个模块.头盔上利用一块51单片机作为中央处理器对蓝牙模块以及各个模块进行操作和控制.在Android手机端,设计一款APP,使其能通过蓝牙连接到头盔,并达到互相操作,数据传输的功能;同时还具备指令识别与语音合成的功能.     

基于MQTT协议的微信小程序控制的辅助骑行摔倒报警头盔

本文设计了一种基于MQTT协议的智能骑行头盔,通过GPRS网络、MQTT协议将头盔采集的光照、状态、坐标等数据上传至阿里云服务器。头盔以STM32F407为主控芯片,μC/OS-Ⅲ为实时操作系统,配合SIM900A、定位模块、陀螺仪MPU6050、光照传感器、蓝牙CC2541等构建出头盔硬件系统,配合超声波雷达、LED、OLED、蓝牙CC2541等构建出摩托车硬件系统。以微信小程序和服务器后台程序构成软件系统,硬件系统和软件系统共同构成了整个的物联网系统。通过微信小程序可以操控头盔硬件,打开或者关闭头盔的一些功能,还可以选择之前的骑行轨迹进行回放。当骑行者摔倒时会给紧急联系人发送短信。     

基于矿井下智能安全头盔的设计与实现

在传统安全头盔而言,在矿井下这种特殊的应用场景,安全头盔能更好的保护工作人员的人身安全,还能对矿井存在的安全隐患起到很好的预防作用,大大减少矿井中的危险性,将矿井的事故发生率和经济损失降到最低限度,基于此,本文设计i一款智能安全头盔,集成多种传感器技术、无线通信技术、定位技术、声光报I警模块、电源模块等。通过前端传感器采集环境信息,通过ZgBee终端节点将数据传送至智能安全头盔网关,根据接收信号强度指示RSS定位技术判断工作人员的位置信息作出相应的应急处理,保障矿井下工作人员的安全。     

头盔瞄准具精度鉴定试飞图像判读技术研究

头盔瞄准具精度鉴定课题是我国某新型直升机进行鉴定试飞的重要科目之一。飞行实验中采用了基于机载数字影像的头盔瞄准具精度鉴定非接触测量方法,其中对头盔运动影像序列中测量特征点图像坐标进行精确判读是实现该方法的重要环节。基于Kalman滤波的特征点跟踪算法、相关性原理的图像匹配算法、Harris算子和角点定位算子实现特征点图像坐标亚像素判读,得到每帧影像中测量特征点的精确二维图像坐标,为后续的头盔运动姿态测量解算提供精度保证。     

基于改进DeepSORT算法的摩托车头盔佩戴检测

为了解决在实际道路场景中对摩托车驾乘者头盔佩戴情况的检测与跟踪问题,提出一种优化的DeepSORT多目标跟踪摩托车头盔检测算法。使用改进的YOLOv3算法作为目标检测器,该方法采用MobileNetv3-Large作为YOLOv3特征提取网络,以轻量化网络结构,借鉴CEM模块的思想,引入SoftPool池化层和SE模块,构建了深浅语义融合增强模块,加强网络对输入特征深浅语义的编码能力。为了实现摩托车头盔佩戴分类和DeepSORT算法中外观特征识别模型的优化,构建多任务学习框架,通过对比损失函数和改进的交叉损失函数对多任务网络进行迭代训练来提升相似度学习能力和实现最终头盔佩戴情况分类。实验结果表明：在目标检测方面,改进网络的摩托车检测精度相较原始算法提升了4.56个百分点,模型大小仅为YOLOv3的13.7%。结合DeepSORT算法,多目标跟踪准确率相较于YOLOv3-DeepSORT算法从51.6%提升到了67.5%,多目标跟踪精度从57.3%提升到75.6%,检测追踪速度由6 FPS提升到了20 FPS,最终的NPH模型检测分类精度为72.42%。实现了对实际道路中摩托车驾乘人员头...     

改进YOLOv5s的非机动车头盔佩戴检测方法

针对传统非机动车头盔检测算法目标漏检率高,在密集骑行场景下检测精度低等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的非机动车头盔佩戴检测算法。该算法采用Kmeans++算法聚类生成锚框,增强网络的稳定性;接着使用轻量级通用上采样算子(CARAFE)对高阶特征图进行上采样操作,增大感受野,充分利用特征语义信息;同时在Backbone模块和Head端前引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA),在保证轻量化的同时,进一步提高算法的检测精度;最后利用DIo U-NMS对目标检测模型的输出后处理,降低密集场景下模型的漏检率,改善遮挡物体的检测能力。与YOLOv5s算法相比,改进后的算法精确度、召回率、平均精度分别提升了2.3%、1.5%和1.5%,能够实现对非机动车头盔佩戴的高精度检测。     

基于WSN的智能路灯控制系统的设计与实现

针对目前城市路灯控制系统存在的问题,提出了一种基于无线传感器网络(WSN)的智能路灯控制系统设计方案.系统以STC89C52RC为控制核心,nRF905为无线收发模块核心芯片,并配以相应的亮度自适应调节模块和传感器模块.实验证明,本装置能根据环境的光照强度和温度等的变化进行自适应调节亮度,同时还可以实现远程监测路灯,是一种智能化、网络化的控制系统.     

一种物理隔离系统的设计与实现

介绍了系统的结构框架，重点说明了利用PCI接口控制电路、网络接口电路和逻辑控制电路实现系统的自适应网络功能和内外网的安全物理隔离卡，该卡能自动地识别所连接网络设备的速率和工作方式，并将工作方式和速率调捂到正确的模式与之相适应。系统的管理软件包括安全策略管理模块、安全审计模块、数据库记录交换模、文件交换模块和邮件交换模块。以实现内外网数据安全高效的交换和管理，同时使用Windows DDK实现了基于NDIS的硬件驱动程序。这些关键技术的实现对相关课题研究具有普遍性的意义。     

基于嵌入式Linux的移动机器人控制系统设计

介绍了一个以嵌入式Linux系统为核心的移动机器人控制系统的设计与实现，阐述了运动控制与传感模块、主控制模块、人机交互界面和无线通信模块。该系统具有良好的可扩展性和可移植性。在无线通信模块中，集成了Zigbee协议，从而为无线传感器网络与移动机器人的协作性研究提供了可能。实验表明，该系统可以实现机器人的复杂控制。     

基于ARM和DSP的远程视频监控系统的设计与实现

本文提出了一种基于ARM和DSP的远程视频监控系统的体系结构,该体系结构将硬件分为两大模块,以Philips LPC2114为中央处理器的系统控制模块主要完成系统的控制功能 ,以Blackfin ADSP-BF533为中央处理器的图像处理模块主要完成御EG4视频流的压缩及自适应网络传输。本文还介绍了嵌入式网络视频服务器和远程控制平台的软件设计与实 现。通过自定义协议,系统实现了数据的可靠传输和MPEG-4视频流图像的平滑传输,各项指标均符合设计要求。     

一种基于工业以太网的监控系统的设计与应用

本文在介绍工业以太网系统的总体设计的基础上,重点阐述了工业以太网监视控制管理平台的软件设计与应用。主要包括上位机监控组态控制平台的数据通讯、数据管理、组态控制各模块以及网络管理平台的设计思路,并介绍了该系统在实验室的具体应用实例。     

基于网络的红外学习型空调遥控系统设计

针对在离散安装并使用分体空调的场所,存在着空调品牌型号混杂和空调控制受距离限制的问题,提出了一种基于网络的红外学习型空调遥控系统,目的在于可以通过网络远程控制任何品牌型号的空调.系统主要由5个模块组成.主控模块通过无线模块可以实现连接网络;主控模块通过GPIO接口连接红外模块,通过LIRC软件设计方法,可以学习并存储任何型号空调遥控器的红外脉冲编码宽度,并实现红外控制空调.因此用户指令通过网络到主控模块,控制并发射红外信号,空调接收红外信号,从而实现远程控制空调.结果表明用户可以通过互联网远程控制任何品牌型号空调,起到节能和环保的作用,实现最佳的使用和管理.     

超导镀膜测量装置远控系统研究

为了测量镀铅样品腔在液氦低温环境下的超导性能,建立了一套超导镀膜测量装置,包括测量平台、氦气制冷机系统、真空系统、加热系统、温度测量系统和网络分析仪等设备。其控制系统基于EPICS分布式设计,设备控制器采用SIMENS 1500系列PLC控制模块,开发环境选择PORTAl V14 SP1,梯形图编写设备控制流程;在IOC控制器上配置PLC设备驱动程序和实时数据库Database,对设备进行控制和数据交互;由CSS生成操作界面供操作人员设置参数和回读状态;历史数据存储采用Archiver Appliance实现,使用CSS的data browser显示趋势和数据查询。通过实验,该控制系统实现了真空低温环境,测量了镀铅膜的超导性能,确定了镀铅溶液配比,较好地满足了工程的实际应用需求。     

基于Ad Hoc网络的医院智能安防控制系统设计

传统的控制系统应用于医院安防时运维成本过高,抗干扰能力差。为了解决此问题,基于Ad Hoc网络研究了一种新的医院智能安防控制系统,对系统的硬件和软件进行设计,主要设计了主控模块、图像采集处理模块、报警模块、GPRS模块;软件部分分为系统初始化、图像传输、系统报警及实施控制四步。与传统系统进行实验对比,由实验结果可知,所设计的系统运维成本低,抗干扰能力强,具有很好的控制能力。     

基于Nios Ⅱ的双网传真机系统的研究与开发

基于Nios-Ⅱ设计和实现了支持PSTN网络、Internet网络的双网传真机系统,利用FPGA实现了传真机系统的多个电路模块,包括A/D采样控制逻辑、二值化图像处理模块、MH编码模块、MH译码模块和CIS扫描、TPH打印、电机控制模块。基于μC/OS-Ⅱ、Niche TCP/IP实现了T30协议通信、非实时网络传真通信、Tiff文件创建、Tiff文件解析模块。使用Altera Cyclone EP1C20开发板实现和验证了整机系统,经过软硬件联调,达到了系统设计指标和功能。     

基于Hammerstein 模型的感应电机变频器调速系统神经网络控制

针对感应电机变频器调速系统的非线性特点,提出一种基于Hammerstein模型的神经网络控制方法。 Hammerstein模型由静态非线性模块和动态线性模块组成。首先,利用ARMA模型实现对感应电机变频器调速系统的线性动态模块辨识;然后,基于该辨识模型,实现调速系统非线性静态模块神经网络逆模型辨识与系统直接逆控制;最后,针对控制过程中存在的电机负载扰动问题,设计了神经网络直接逆控制器在线学习与控制策略。仿真实验表明,所提出的控制策略可以获得满意的控制效果。