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关键词： 树莓派   嵌入式系统   Canny算子   BP神经网络  

摘要： 我国苹果种植面积广、产量大,但是传统人工分级很难满足现代生产要求,提高苹果分级效率急需自动化的机械分级系统。基于树莓派平台,设计并实现了一种小型的嵌入式苹果分级系统。该系统通过采集苹果图像,利用单阈值分割和Canny算子完成图像分割和图像边缘提取。利用机器学习领域的BP神经网络算法实现分级。实验结果表明,该系统实时性和准确度都较高,基本满足自动化分级的要求。

关键词： 嵌入式系统   人脸追踪   特征分析   疲劳驾驶预警  

摘要： 本文通过对人脸追踪和疲劳特征分析的研究设计了一个疲劳驾驶预警系统,通过特征人脸识别器来进行驾驶人身份的验证;通过坐标解算来获取驾驶人的头部姿态。电脑端将驾驶人的眨眼频率、PERCLOS值、哈欠频率、困意点头频率和连续驾驶时长通过一定的评判标准形成疲劳驾驶预警信号,并将最终结果通过socket与树莓派端进行数据通信,由树莓派端执行预警操作。

关键词： 云端数字签名技术   信息安全   签名协议   签名流程  

摘要： 信息技术的发展,加快了架设在云端的计算机应用结构体系,数字签名技术是信息安全的首选。对比传统数字签名技术,云端数字签名技术优势凸显。探讨云端签名技术的协议,并给出了云端服务器架构、模块设计方案。

关键词： 教育转型   嵌入式系统开发   应用型课程   体系建设  

摘要： “嵌入式系统开发”是物联网工程和人工智能专业的核心专业课,在高等教育转型尤其是在推进应用型高校建设的背景下,也需要相应针对专业课程,展开应用型课程体系建设。对于“嵌入式系统开发”专业课程而言,就应该对目前的教育转型要求形成认识,反思目前课程体系存在的不足之处,通过有效策略推进应用型课程体系建设。文章对此展开分析,逐一探讨“嵌入式系统开发”应用型课程建设的相关问题,并且提出具体措施,希望能够给有关人士提供一些参考。

关键词： STM32   嵌入式   系统设计   模块化  

摘要： 本文分析基于STM32的系统设计方案及过程,提出可根据实际需求灵活组合各模块,实现嵌入式产品的研发。

关键词： 电子签名   数字签名技术   可靠电子签名  

摘要： 随着科技与社会的快速发展,手写签名的局限性日益凸显,在此背景下,更加便捷且具有更强保障性的电子签名技术广泛应用于各个领域。本文以中国的《电子签名法》对于电子签名与可靠电子签名的规定为基础,通过对比分析世界上其他重要的电子签名法对电子签名技术的法律规定,尝试从法律和技术两个层面厘清一些有关电子签名技术的重要问题,包括法律规定的电子签名技术与数字签名技术的关系,可靠(高级)电子签名对相关签名技术的要求等。

关键词： 温度控制   电阻炉   神经网络   PID自适应控制   模糊Smith   预估补偿   鲁棒性  

摘要： 针对传统电阻炉温控系统受时滞长、惯性大和非线性等因素影响而普遍存在超调量大和调节时间长等问题,设计了一种基于ARM的嵌入式自适应温度控制系统.采用基于神经网络的PID自适应控制器对温度进行准确控制,提出了模糊Smith预估补偿控制方法来消除纯滞后系统的超调并提高稳定性,并将该方法与传统PID和模糊PID的控制方法进行了比较.结果表明,该系统能够实现电阻炉温度的快速和准确控制.相对于其他两种方法,该方法在系统超调和调节时间方面有极大提高,增强了系统的鲁棒性,具有较好的工程应用前景.

关键词： 阅读推广   全民阅读推广   嵌入式系统   阅读推广模式  

摘要： [目的/意义]旨在借鉴嵌入式系统理念,推动我国阅读推广工作。[方法/过程]借鉴计算机嵌入式系统理论,对阅读推广中所涉及的方法和问题进行体系化描述,构建具有即插即用型、普适化、集成式、以及弹性等优点的全民阅读推广嵌入式系统。[结果/结论]研究结果可提供模块化解决方案,并促进我国全民阅读良性、纵深发展。

关键词： 嵌入式系统   实时数据传输   机器人   云计算技术   智能巡检系统   金属矿山   自主运行   工控机  

摘要： 日前,河钢集团自主研发的智能巡检机器人完成3个月时间试运行,现场运转效果良好,完全替代人工完成了金属矿山领域特殊场所的巡检工作。此款机器人运用嵌入式系统结合云计算技术,替代了工控机模式,极大提高了机器人运行稳定性,填补了智能巡检系统在金属矿山领域应用的空白。该机器人具备5G实时数据传输功能,可以在自主运行和手动运行两种运行模式间自由切换.

关键词： 森林火灾   嵌入式系统   模糊神经网络   参量信号  

摘要： 研究了森林火灾报警系统的设计,提出将嵌入式系统和模糊神经网络相结合应用于森林火灾报警系统的设计中,以提高报警系统对森林火灾监测报告的准确性。系统由探测模块及无线通信模块、火灾报警控制器和总控平台组成。探测模块将传感器采集的火灾参量信号处理后通过无线通信模块发送给相应的火灾报警控制理器。火灾报警控制器以包含ARM Cortex-M7核的STM32H743微控制器为核心进行设计,具有很强的浮点数运算能力,通过软件编写模糊神经网络算法对火灾参量信号进行处理分析,判断探测点的火灾状态。当火灾报警控制器判断某个探测模块存在火情,通过以太网将火灾数据上报给总控平台。总控平台通过以太网接收火情信息,并显示火灾具体位置同时发出警报,此外平台根据动态气象数据通过遗传算法改进的BP神经网络算法分析某个区域该天气条件下发生森林火灾的概率,当概率超过预定值时发出警告并实时提高探测模块采集火灾参量信号的频率。