全局特征提取的全卷积网络图像语义分割算法

以全卷积神经网络为基础设计图像语义分割算法框架,设计全局特征提取模块提升高维语义特征的提取能力,引入带孔卷积算子保留图像细节并提升分割结果的分辨率。通过搭建端到端的图像语义分割算法框架进行训练,在可见光数据集上对算法框架进行性能评估,结果表明,本文方法在可见光图像上取得良好的语义分割性能和精度。本文还在不借助红外数据标注训练的情况下对红外图像进行分割,结果证明本文方法在典型红外目标如行人、车辆的分割中也有较好的表现。     

基于ZigBee技术的无线点菜系统设计

为了提高餐厅的工作效率,实现信息化管理,设计了一种利用TI公司CC2530芯片的基于ZigBee技术的无线智能点菜系统.该系统采用4×5矩阵键盘采集点菜信息,在点菜终端和管理中心构建ZigBee无线通信网络,将点菜信息通过无线网络发送到收银台及厨房供收银及烹饪使用.给出了从客人开台到结账的一整套详细方案及具体实现过程,分析了系统的工作原理、硬件组成、软件设计.实验结果表明误包率在40 m范围内可控制在2.4％以下.该系统具有数据传输误包率低、稳定可靠、操作简单和成本低等优点.提高了餐厅信息化管理水平,缓解了不断增长的客流与餐厅工作人员不足的矛盾.