基于STM32的智能仓储系统设计

基于人工管理仓库耗时费力、准确性差、效率低下的问题.提出了一种基于STM32的智能仓储系统设计方案.该设计通过手机软件记录货物位置,使用无线通信模块与STM32单片机通信,实现货物自动存取与自动运输.本文从机械结构与电气系统的设计来讲述智能仓储系统的设计过程.智能仓储系统包含两个子系统——存储系统与运输系统.该系统实现记录、清点货物信息,货物出库、入库完全由智能仓储系统完成,全程无需人工参与,是对以往人工管理仓储系统的创新.     

基于巡逻无人机的轻量型安全帽佩戴检测方法与应用

目前,安全帽检测系统主要使用固定摄像头,无法实现全区域检测,而基于深度学习的检测算法结构复杂、计算成本高,无法满足移动端和嵌入式设备的部署要求。针对上述问题,该文提出一种基于无人机的安全帽轻量型视觉检测算法。系统通过无人机平台搭载的相机对施工现场进行图像采集,并无线传输至后台计算机进行处理,检测算法基于 YOLOv5s 框架进行了轻量化改进。针对无人机采集影像中目标占比较小的问题,该文采用了多尺度检测、图像预处理、正负样本不均衡等方法,对 YOLOv5s 目标检测算法进行针对性改进。测试结果表明,与原模型相比,轻量型目标检测模型的平均精度均值仅下降了 1.72%,但在同一 CPU 上的推理速度提升了 1 倍,浮点计算量由原来的每秒 165 亿次压缩至每秒 34 亿次,模型大小约为原模型的 1/10。