基于.NET智能家居安防控制系统设计与实现
这是一篇关于智能家居,安防控制系统,智能识别,资源共享的论文, 主要内容为目前我国各类以保护家庭财产为目标的安防软件在很大程度上得到了发展和应用,但这些家庭安防系统多数存在着功能不健全以及而且容易造成破坏等问题,而功能健全的系统又存在着不便于操作而且价格昂贵的问题,因此市场上急需开发便于操作、性能稳定可靠,且价格能够被普通家庭所接受的安防软件。同时,从实际问题来说,当前小区安防存在多项安防死角,加大了安全隐患存在的风险,家庭用户无法随时掌握家中的安全状态,更加无法远程控制或及时通知物业人员消除安全隐患问题。此外,对于突发性的犯罪行为也无法实现更为全面的安防监控,不利于财产的有效保护。针对上述问题的存在,通过搭建一套先进智能的安防控制系统将能够有效对其进行解决。本文课题设计与实现的智能安防控制系统,主要目的在于通过信息化手段和网络技术解决家庭财产的安全保障问题。基于此目标的确立,本论文在技术路线上总体采用B/S体系结构作为系统的开发模式,在软件技术上基于.NET技术,利用C#(ASP.NET)语言进行编程实现,后台数据库选用SQL Server2005,设计与实现了一套智能安防控制系统,该系统作为智能家居的重要子系统,实现了基础数据管理、电源控制管理和安防预警管理这三个部分的控制管理。其中基础数据管理部分主要实现了家庭信息、家庭成员以及身份验证三项主要功能;电源控制主要实现了控制器管理、家电管理以及控制关联管理几个主要功能;安防预警管理主要实现了预警算法设置、异常预警以及日志的管理。通过系统的实现,解决了原有安防工作模式下的安防死角无法全面监控、安全隐患无法及时预警,以及家庭财产的无法有效保护等多项问题,从而尽最大努力减轻了小区和居民的损失,使居住环境更加安全,同时也提升了家庭与社会的联系速度,有利于增加社会效益与经济效益。
方形木材数量智能识别的研究与实现
这是一篇关于方形木材数量,智能识别,目标检测,YOLO的论文, 主要内容为目前,目标检测在人脸识别,交通流量检测等方面应用广泛,但国内方形木材数量识别主要使用的还是人工计数方式,清点人员需要在现场对方形木材进行点根,人工清点方形木材效率低,耗费人力。通过目标检测算法模型识别方形木材数量,人工修改误检的方式无疑能节约人力,降低成本。本文通过现场拍摄的方式获取了方形木材数据集,针对数据集中存在亮度不一等问题进行了数据增强,设计方形木材数量智能数量识别实验提出较好的数据增强方式。针对原模型遮挡漏检和边缘漏检,本文使用空洞卷积优化YOLOv4网络结构提出三种网络结构,使用kmeans++算法对锚框进行聚类,实验对比网络结构以及损失函数后提出DYOLOD模型,最后与Faster R-CNN,SSD等模型进行实验对比,实验结果证明DYOLOD模型在方形木材数量识别上优于Faster R-CNN等模型。本文设计并实现了方形木材数量智能识别系统,把DYOLOD模型应用于方形木材数量识别,包括方形木材数量智能识别系统以及系统管理系统。使用Spring框架,Vue框架以及B/S架构等技术实现了安卓端方形木材数量智能识别系统和网页端系统管理员系统。实现了方形木材数量的智能识别功能,模块选取功能,报表生成功能,个人信息管理功能,以及模型管理功能。最后,本文对该方形木材数量智能识别系统进行了功能测试和性能测试。通过测试,证明系统的功能和性能满足初期运行的基本要求,能够为方形木材数量智能识别人员提供服务,提升方形木材数量智能识别的效率。
基于FPGA的交流电磁场缺陷智能识别技术研究
这是一篇关于交流电磁场检测,现场可编程逻辑门阵列,复杂裂纹,智能识别的论文, 主要内容为针对结构物表面缺陷轮廓提取和智能识别的检测需求,本文基于交流电磁场检测(Alternating Current Field Measurement,ACFM)原理,建立不同类型裂纹的有限元仿真模型,分析结构物表面的感应电流分布,探究缺陷形貌—电流扰动—磁场畸变的规律,提出基于裂纹特征信号的缺陷智能识别算法。借助FPGA开发交流电磁场检测硬件平台,利用Verilog HDL语言进行算法硬件移植,最终构建一套基于FPGA的交流电磁场缺陷识别系统,并开展人工预制裂纹识别实验,实现不同角度的直线裂纹和复杂裂纹的智能识别,为结构物可靠性评估提供理论依据和关键数据支撑。论文主要从以下四个方面展开研究:(1)交流电磁场检测理论研究及仿真分析基于ACFM技术原理,利用ANSYS软件建立不同角度的直线裂纹和复杂裂纹的交流电磁场三维有限元仿真模型,分析结构物表面感应电流的分布特点,拾取不同类型缺陷的空间磁场畸变信号,探究不同类型缺陷与缺陷特征信号间的规律,为后续缺陷表面轮廓重构以及智能识别研究奠定理论基础。(2)基于FPGA的交流电磁场检测硬件平台设计基于FPGA开发平台,针对交流电磁场检测需求利用Verilog HDL语言设计频率和幅值可调的信号发生模块、AD采集模块、均方根处理模块、数据缓存模块和显示驱动模块,并对上述硬件模块进行功能仿真以及时序验证,完成基于FPGA的功能调试,最终实现信号发生、采集、处理、缓存和显示功能,为后续的缺陷检测和智能识别实验提供稳定的硬件支持。(3)基于FPGA的缺陷智能识别算法研究根据仿真得到的不同类型缺陷特征信号的规律,确定缺陷智能识别的反演特征信号,提出基于特征信号的缺陷智能识别算法,并利用Verilog HDL语言进行算法功能仿真。通过去除缺陷特征信号背景和提取缺陷表面轮廓的方法,最终实现不同角度的直线裂纹和复杂裂纹的智能识别。(4)基于FPGA的交流电磁场缺陷识别系统开发与测试基于高精度磁场传感器设计交流电磁场检测探头,开发融合检测探头和硬件平台于一体的交流电磁场检测机箱,以缺陷智能识别算法为核心完成系统的算法移植,最终构建完整的基于FPGA的交流电磁场缺陷识别系统。借助系统开展人工预制裂纹实验室测试,主要包括不同角度的直线裂纹和复杂裂纹的识别实验,验证了缺陷识别算法的准确性和系统的功能完整性,结果表明系统能够实现缺陷的智能识别。
基于.NET智能家居安防控制系统设计与实现
这是一篇关于智能家居,安防控制系统,智能识别,资源共享的论文, 主要内容为目前我国各类以保护家庭财产为目标的安防软件在很大程度上得到了发展和应用,但这些家庭安防系统多数存在着功能不健全以及而且容易造成破坏等问题,而功能健全的系统又存在着不便于操作而且价格昂贵的问题,因此市场上急需开发便于操作、性能稳定可靠,且价格能够被普通家庭所接受的安防软件。同时,从实际问题来说,当前小区安防存在多项安防死角,加大了安全隐患存在的风险,家庭用户无法随时掌握家中的安全状态,更加无法远程控制或及时通知物业人员消除安全隐患问题。此外,对于突发性的犯罪行为也无法实现更为全面的安防监控,不利于财产的有效保护。针对上述问题的存在,通过搭建一套先进智能的安防控制系统将能够有效对其进行解决。本文课题设计与实现的智能安防控制系统,主要目的在于通过信息化手段和网络技术解决家庭财产的安全保障问题。基于此目标的确立,本论文在技术路线上总体采用B/S体系结构作为系统的开发模式,在软件技术上基于.NET技术,利用C#(ASP.NET)语言进行编程实现,后台数据库选用SQL Server2005,设计与实现了一套智能安防控制系统,该系统作为智能家居的重要子系统,实现了基础数据管理、电源控制管理和安防预警管理这三个部分的控制管理。其中基础数据管理部分主要实现了家庭信息、家庭成员以及身份验证三项主要功能;电源控制主要实现了控制器管理、家电管理以及控制关联管理几个主要功能;安防预警管理主要实现了预警算法设置、异常预警以及日志的管理。通过系统的实现,解决了原有安防工作模式下的安防死角无法全面监控、安全隐患无法及时预警,以及家庭财产的无法有效保护等多项问题,从而尽最大努力减轻了小区和居民的损失,使居住环境更加安全,同时也提升了家庭与社会的联系速度,有利于增加社会效益与经济效益。
方形木材数量智能识别的研究与实现
这是一篇关于方形木材数量,智能识别,目标检测,YOLO的论文, 主要内容为目前,目标检测在人脸识别,交通流量检测等方面应用广泛,但国内方形木材数量识别主要使用的还是人工计数方式,清点人员需要在现场对方形木材进行点根,人工清点方形木材效率低,耗费人力。通过目标检测算法模型识别方形木材数量,人工修改误检的方式无疑能节约人力,降低成本。本文通过现场拍摄的方式获取了方形木材数据集,针对数据集中存在亮度不一等问题进行了数据增强,设计方形木材数量智能数量识别实验提出较好的数据增强方式。针对原模型遮挡漏检和边缘漏检,本文使用空洞卷积优化YOLOv4网络结构提出三种网络结构,使用kmeans++算法对锚框进行聚类,实验对比网络结构以及损失函数后提出DYOLOD模型,最后与Faster R-CNN,SSD等模型进行实验对比,实验结果证明DYOLOD模型在方形木材数量识别上优于Faster R-CNN等模型。本文设计并实现了方形木材数量智能识别系统,把DYOLOD模型应用于方形木材数量识别,包括方形木材数量智能识别系统以及系统管理系统。使用Spring框架,Vue框架以及B/S架构等技术实现了安卓端方形木材数量智能识别系统和网页端系统管理员系统。实现了方形木材数量的智能识别功能,模块选取功能,报表生成功能,个人信息管理功能,以及模型管理功能。最后,本文对该方形木材数量智能识别系统进行了功能测试和性能测试。通过测试,证明系统的功能和性能满足初期运行的基本要求,能够为方形木材数量智能识别人员提供服务,提升方形木材数量智能识别的效率。
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