基于物联网的智能室内定位送水系统设计

随着物联网技术的发展,机器人已广泛应用于生产和生活之中。自动送水机器人作为一种智能饮水系统,可应用于办公区域、医院、家庭等多种场所,智能化地为人类提供饮水服务。本文设计了一款智能室内定位送水系统,可以实现水杯定位、转向前行、自动添注水等功能。系统以UP Squared处理器为设计平台,扩展了UWB定位、Zigbee无线传输、陀螺仪、机械臂等功能模块。采用MPU6050 模块进行旋转角度感知,PID算法控制机器人旋转；基于电流磁效应和电磁感应定律感知水杯位置；采用超声波模块对出水口上升的高度和水杯中水位进行检测。通过实验测试了系统的定位、方向调整、测距、功耗等多项参数以及送水全过程,结果表明,系统具有定位准确、转向快速平稳和功耗低等特点,达到实际应用于室内智能定位送水的技术要求。     

基于自发表情数据集预训练的多任务深度网络表情识别方法

为了更好地将现有深度卷积神经网络应用于表情识别,提出将构建自然表情图像集预训练和多任务深度学习相结合的方法。首先,利用社交网络图像构建一个自发面部表情数据集,对现有深度卷积神经网络进行预训练;然后,以双层树分类器替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务人脸表情识别模型。实验结果表明,本文提出的方法有效提高了人脸表情识别准确率。