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基于ROS的自主家庭陪伴機(jī)器人設(shè)計(jì)

基于ROS的自主家庭陪伴機(jī)器人設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對目前留守兒童、空巢老人以及行動(dòng)不便之人缺乏陪伴的問題,設(shè)計(jì)了一種自主家庭陪伴機(jī)器人。基于機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)架構(gòu),首先以Jetson TX1為核心搭建了自主移動(dòng)的家庭陪伴機(jī)器人,然后進(jìn)行軟件設(shè)計(jì),使其不僅能與人進(jìn)行自然語言交流,還能使用眼部表情和仿人上肢進(jìn)行肢體交流,以及通過用戶界面(UI)實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)等工作。經(jīng)實(shí)物測試,驗(yàn)證了該機(jī)器人設(shè)計(jì)的合理性,能滿足日常家庭的陪伴工作,并可對其繼續(xù)開發(fā)以勝任更多工作。

發(fā)表于:2/25/2021 9:15:00 AM

基于分割的自然場景下文本檢測方法與應(yīng)用

基于分割的自然場景下文本檢測方法與應(yīng)用[其他][其他]

自然場景文本檢測識別在智能設(shè)備中應(yīng)用廣泛,而對文本識別的第一步則是對文本進(jìn)行精確的定位檢測。對于現(xiàn)有像素分割方法PixelLink中存在的彎曲文本定位包含過多背景信息、檢測圖像后處理不足兩個(gè)主要問題提出改進(jìn)。引入特征通道注意力機(jī)制,關(guān)注生成特征圖中特征通道間的權(quán)重關(guān)系,提升檢測方法的魯棒性。接著改變公開數(shù)據(jù)集標(biāo)注形式,將坐標(biāo)點(diǎn)表示為一串帶有方向的序列形式,在LSTM模型中進(jìn)行多邊形框的學(xué)習(xí)與框定。最后在公開數(shù)據(jù)集和自建數(shù)據(jù)集上進(jìn)行文本檢測測試。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的檢測方法在各數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)優(yōu)于原方法,與當(dāng)前領(lǐng)先方法精度相近,能夠在各個(gè)環(huán)境中完成對文本的檢測功能。

發(fā)表于:2/25/2021 9:06:00 AM

基于Android端MVP模式和響應(yīng)式網(wǎng)絡(luò)框架的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于Android端MVP模式和響應(yīng)式網(wǎng)絡(luò)框架的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

MVC(Model-View-Controller)模式是Android應(yīng)用開發(fā)的傳統(tǒng)方式(用Activity/Fragment表示Controller層,用XML文件表示View層),隨著項(xiàng)目的頁面增多,邏輯復(fù)雜度提升,將使Activity文件變得臃腫,代碼耦合度明顯提高,不利于項(xiàng)目后期的升級和維護(hù)。通過對傳統(tǒng)MVC開發(fā)模式與主流MVP(Model-View-Presenter)開發(fā)模式進(jìn)行研究和比較,發(fā)現(xiàn)MVP開發(fā)模式能夠更好地解決上述問題。同時(shí),官方HttpURLConnection類對于HTTP網(wǎng)絡(luò)請求的效率無法滿足業(yè)務(wù)需求,而Retrofit2+OkHttp3+RxJava2的響應(yīng)式網(wǎng)絡(luò)請求框架具有更高的響應(yīng)效率。以《長光衛(wèi)星云極視》項(xiàng)目為背景,研究并驗(yàn)證MVP模式和Retrofit2+OkHttp3+RxJava2的響應(yīng)式網(wǎng)絡(luò)請求框架結(jié)合的可行性。

發(fā)表于:2/24/2021 9:15:00 AM

基于樹莓派的智能“魔鏡”設(shè)計(jì)

基于樹莓派的智能“魔鏡”設(shè)計(jì)[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,智能家居領(lǐng)域快速崛起,擁有著美好的發(fā)展前景。智能家居產(chǎn)業(yè)下智能“魔鏡”系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),旨在豐富優(yōu)化居家生活品質(zhì),提升居家環(huán)境品味。智能“魔鏡”以基于Linux環(huán)境的樹莓派為硬件平臺,采用了物聯(lián)網(wǎng)三層架構(gòu)設(shè)計(jì),通過感知層的硬件設(shè)備進(jìn)行信息獲取采集,網(wǎng)絡(luò)層的HTTP/2調(diào)用云端API接口等通信技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和交換,并由應(yīng)用層的云計(jì)算技術(shù)對采集到的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理并反饋。該智能“魔鏡”系統(tǒng)經(jīng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)后,運(yùn)行穩(wěn)定,能較好實(shí)現(xiàn)主界面信息展示、語音交互功能、實(shí)時(shí)監(jiān)控功能等基本功能。

發(fā)表于:2/24/2021 9:08:00 AM

基于熵率聚類的超像素機(jī)器視覺與缺陷檢測算法

基于熵率聚類的超像素機(jī)器視覺與缺陷檢測算法[其他][其他]

在智能制造中,傳統(tǒng)成像技術(shù)已經(jīng)滿足不了高精度工業(yè)需求。提出了結(jié)合熵率聚類的目標(biāo)分割算法,并且基于超像素的鄰邊集,建立熵率和平衡項(xiàng)的目標(biāo)函數(shù),最后通過貪婪啟發(fā)算法優(yōu)化并求解該目標(biāo)函數(shù),得到最優(yōu)的超像素集合。并設(shè)計(jì)了基于高斯函數(shù)衡量相鄰像素的相似性實(shí)驗(yàn),設(shè)定相關(guān)參數(shù),進(jìn)行工業(yè)制造實(shí)際流程檢測。最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法有較好的檢測識別效果,在輪廓及內(nèi)部條紋識別上效果明顯,整體識別效果良好,適用于工業(yè)制造領(lǐng)域。

發(fā)表于:2/23/2021 8:12:42 PM

基于RADIOSS的車身正面碰撞仿真分析

基于RADIOSS的車身正面碰撞仿真分析[其他][其他]

根據(jù)GB11551-2014《汽車正面碰撞的乘員保護(hù)》法規(guī)的要求,以某型客車車身為研究對象,將建好的幾何模型導(dǎo)入HyperMesh軟件中,通過拓?fù)湫迯?fù)、抽取中面以及簡化模型等操作,完成對車身數(shù)模的幾何清理,建立了車身正面碰撞有限元模型。在RADIOSS環(huán)境下,設(shè)置材料屬性,選取彈簧單元焊點(diǎn)模型以及TYPE7接觸類型,對其正面碰撞過程進(jìn)行數(shù)值模擬,同時(shí)對碰撞過程中的車身變形、能量轉(zhuǎn)換規(guī)律以及速度和加速度進(jìn)行分析。將仿真結(jié)果與實(shí)車碰撞試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比,驗(yàn)證了車身模型的正確性。結(jié)果說明基于RADIOSS的計(jì)算機(jī)仿真方法不僅能指導(dǎo)客車車身的碰撞試驗(yàn),并且可以大量縮減實(shí)車試驗(yàn)成本,具有較大的工程借鑒意義。此方法為車身結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步優(yōu)化提供了研究基礎(chǔ)。

發(fā)表于:2/23/2021 8:06:38 PM

基于激光引導(dǎo)的SCARA的軌跡規(guī)劃與優(yōu)化

基于激光引導(dǎo)的SCARA的軌跡規(guī)劃與優(yōu)化[其他][其他]

多數(shù)應(yīng)用場景中,SCARA機(jī)械臂的工作路徑為固定的模式,為結(jié)合視覺信息,優(yōu)化控制方式,采用激光打樣的方式引導(dǎo)SCARA動(dòng)作。以桃子TZ-500 SCARA機(jī)械臂和MATLAB為實(shí)驗(yàn)平臺,使用D-H坐標(biāo)系法建立機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,得到其工作空間。針對點(diǎn)到點(diǎn)的軌跡,采用五次多項(xiàng)式插值法完成在關(guān)節(jié)空間內(nèi)的規(guī)劃。靈活的多點(diǎn)軌跡,使用三次B樣條曲線插值法規(guī)劃得到相鄰點(diǎn)的三次軌跡,對于起始時(shí)刻和終止時(shí)刻加速度不為零的問題,設(shè)計(jì)了修正因子,保證加速度為零,有效降低沖擊。為了縮短運(yùn)行時(shí)間,結(jié)合約束條件和應(yīng)用場景設(shè)計(jì)了新的罰函數(shù),并對遺傳算法的選擇和變異方向進(jìn)行改進(jìn),加速篩選過程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用了改進(jìn)后的遺傳算法,得到軌跡的運(yùn)行時(shí)間要優(yōu)于優(yōu)化前的軌跡,有效地提高了運(yùn)行效率和精度。

發(fā)表于:2/23/2021 8:01:58 PM

基于電力數(shù)據(jù)分析的污染物排放監(jiān)測方法研究

基于電力數(shù)據(jù)分析的污染物排放監(jiān)測方法研究[其他][其他]

在當(dāng)下快速的發(fā)展過程中,社會(huì)的現(xiàn)代化建設(shè)對環(huán)境帶來了一定程度的破壞,為了實(shí)現(xiàn)持續(xù)性的社會(huì)發(fā)展,就需要對其各種生產(chǎn)生活所帶來的污染物進(jìn)行良好的監(jiān)測。提供了一種對產(chǎn)污企業(yè)污染物排放過程進(jìn)行科學(xué)監(jiān)測的方法,對智能電表采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對設(shè)備進(jìn)行識別,從而判斷設(shè)備啟停狀態(tài)。形成了24小時(shí)不間斷的智能監(jiān)控,進(jìn)而對企業(yè)的污染物排放監(jiān)管進(jìn)行合理的監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)對企業(yè)生產(chǎn)中污染排放的監(jiān)測,提升污染物的治理效果,具有較好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于:2/23/2021 7:57:26 PM

基于X-Linear和語義嵌入的視頻描述算法

基于X-Linear和語義嵌入的視頻描述算法[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

注意力機(jī)制和視頻語義嵌入使得視頻描述任務(wù)取得了顯著的提升,為更好地利用時(shí)序動(dòng)態(tài)特征和語義信息,提出一種基于X-Linear的語義嵌入視頻描述算法(X-Linear Semantic Embedding Network,XLSNet)。該算法以基于編碼解碼器網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),使用X-Linear注意力模塊對視頻特征進(jìn)行編碼,該模塊使用雙線性池化來增加視頻時(shí)序特征的高階交互,最終提取豐富的時(shí)序動(dòng)態(tài)特征;為充分利用視頻語義信息,使用語義嵌入的GRU和X-Linear作為解碼器對視頻描述進(jìn)行生成。為防止過擬合現(xiàn)象,對解碼器的GRU使用了層歸一化和變分Dropout。所提出的算法僅僅使用了視頻幀特征,在公開視頻描述數(shù)據(jù)集MSVD上取得了很好的效果。

發(fā)表于:2/23/2021 7:46:45 PM

基于DeepLabv3的隨機(jī)褶皺防偽圖案識別研究

基于DeepLabv3的隨機(jī)褶皺防偽圖案識別研究[其他][其他]

針對現(xiàn)有防偽技術(shù)可靠性較低、容易被仿制、防偽成本高昂等問題,基于DeepLabv3,提出一種由熱膨脹系數(shù)失配產(chǎn)生壓縮應(yīng)力形成隨機(jī)褶皺防偽標(biāo)識圖案的識別方法。具體采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)分類算法中DeepLabv3進(jìn)行分類識別,通過優(yōu)化全連接層并設(shè)置不同的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn),提高識別網(wǎng)絡(luò)的分類準(zhǔn)確率,縮減訓(xùn)練時(shí)間,訓(xùn)練準(zhǔn)確率達(dá)96.58%,獲得了能對褶皺紋理圖案精準(zhǔn)識別的網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)具有安全性的防偽目的。

發(fā)表于:2/23/2021 7:30:00 PM

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