基于微信小程序的智能语音家居系统

伴随着5G时代的到来,智能技术在生活中得到了广泛的应用。为了改进当前家居设备的手动控制模式,提升用户体验,设计了一个基于微信小程序的智能语音家居系统。该系统可以实时采集室内温湿度、光照、天然气浓度和火焰情况,并在发生危险时通过语音和短信向用户发出报警信息。系统采用STM32单片机作为主控制器,非特定人声语音识别技术和手势识别技术为基础实现家居设备的智能化自动控制。用户可以通过语音,手势和移动端小程序多种途径实现对家居设备的控制。设计结果表明,系统突破了家居设备的传统控制模式,提高了家居设备控制智能化程度和用户的家居体验,对智能语音家居系统的实现有一定的借鉴意义。     

基于Android的智能云管家系统设计

文中以智能家居为研究对象,设计一款基于Android的智能云管家系统。该系统控制端以STM32F103ZET6为主控制器,配置温湿度检测模块DHT11和WiFi模块ESP8266,实现对家居环境的数据检测与传输;客户端采用手机APP通过远程服务器对家居设备进行控制和信息交互。经过测试,该系统性能可靠,可实时监测及控制家居设备。     

基于GSM模块的家庭智能报警系统设计与研究

基于GSM模块的家庭智能报警系统,以STC89C52为核心处理单元,该报警系统通过采用电源供电热释电传感器进行信号检测,通过串口发送AT指令与控制GSM短信模块实现在GSM网络中实时传输信息到目的手机的家庭智能报警系统。本系统是一种可靠的、能远距离实时反映家中安全情况的家庭防盗报警系统。     

智能人流量检测报警系统设计

为实时监控银行等场所的人员出入情况、进行人员监控及流量统计、在出现人员滞留等异常现象时及时报警,设计了一种基于以太网的人流量检测报警系统。详细介绍了该系统的组成、工作原理、硬件设计、Web Server参数设置、通信协议及工作流程。报警控制器由以太网通信模块、人流量检测模块、报警输出模块、参数设置模块组成。采用ARM微控制处理芯片进行传感信号的检测输入和控制输出,并通过通信模块将信息实时传递给服务器。服务器对数据进行分析判断,决定是否发出警报。该报警系统可以实时监测并发现异常情况,通过以太网与远程服务器信息交互,完成对监测区域的有效监管。应用表明,该系统能够与银行服务中心无缝对接,性能稳定、可靠。     

基于人体骨架信息的行为检测系统设计

为了解决现有行为检测系统中依赖惯性传感器、检测结果不够准确的问题,设计了基于人体骨架信息的行为检测系统;系统采用Jetson Nano人工智能计算设备作为主控模块,结合图像采集模块、显示模块和以Atmega328单片机为主的报警模块构成;系统利用图像采集模块采集行为视频信息,通过主控模块中的行为检测器对视频中人体行为进行检测,报警模块通过串口接收检测结果并对危险行为进行预警;同时,利用人体骨架的关节空间运动幅度、肢体关联差异,建立了关节帧间位移矢量和骨骼夹角变化的关节行为模型,再借助长短时记忆网络提取行为特征,并训练实时行为检测器;经实验测试,该系统能够有效检测常见的人体行为并对危险行为类别进行报警提示。     

基于GSM的智能家居防盗报警系统的设计

本文介绍了基于GSM的智能家居防盗报警系统的工作原理及功能实现。该系统用单片机作为控制器,对通过解码的反应家居情况的各种传感器信号进行采集,并利用GSM网络把信息告知用户,实现家居安全和防盗的远程控制。     

基于单片机的剩余电流火灾监控探测器的设计

随着电气火灾在火灾中的比例越来越高,已严重地威胁到人民群众的生命财产安全。本文设计了一种基于单片机的漏电火灾监控探测器,详细介绍了该探测器的软硬件实现。探测器可实现在线检测,不间断的通过数码管显示出用电线路的漏电流实时数据参数,通过该系统能实时掌控电气线路或用电设备的火灾危险参数变化情况,并能即时发现火灾隐患,发出声光报警信号,并将报警信息通过通信上传到监控器,集中管理,实时显示。     

图像识别火灾检测报警系统的设计与实现

把图像处理技术引入火灾报警系统,利用计算机信息处理技术和图像自动识别技术,以实现火灾检测及报警的自动化和智能化。通过摄像头对检测环境进行实时监控,定时采集图片信息,可根据不同的情况修改采集图片的频率,以适应不同的情况。再由计算机对图像进行处理和分析,根据火焰的基本特征在火灾的初期进行报警。该方法方便可靠,能在火灾初期发出警告信号,可以得到令人满意的效果。     

基于SVM和阈值分析法的摔倒检测系统

随着我国人口老龄化的快速发展,老年人口呈现出高龄化、空巢化的趋势。当老年人在家中发生意外跌倒而未能及时获得救助时,会给老年人造成严重的身心伤害。针对这个问题,设计并实现老年人摔倒检测系统。该系统以嵌入式微处理器K60核心开发板作为处理内核,加速度传感器MMA7660FC采集人体三轴加速度信息,ENC-03陀螺仪采集两轴角速度信息。通过基于支持向量机(SVM)和阈值分析法的摔倒检测算法判断是否摔倒,在摔倒时能自动地发送摔倒报警信息。实验结果表明,系统能有效地区分摔倒和其他日常生活行为,算法准确度高、实时性高。     

基于动态手势的人机交互系统的研究与设计

该系统是一个基于手势手套、无线中继控制站、上位机端等部分组成的包含手势采集、传输、识别控制及处理的系统;手势手套主要由弯曲传感器、陀螺仪加速度计、电阻电压转换电路和无线通信模块组成,来实现手势信息的采集、去噪、前压缩、解算等功能,并通过无线通信将实时手势信息交付给上一层;无线中继端将其与多种传感器电路、显示屏、摄像头、通信接口和常用的工业控制接口等集成到一块上,采集其他传感器信息结合前级的手势信息,在短时间深度上对多种信息进行融合并通过控制算法输出给控制器件;上位机主要负责手势信息的建模还原和更长时间序列上和多维度的信息处理;网络云端可以实现手势信息的大数据处理、匹配和远程交互等功能。经实际检测达到了理想的设计要求。