一种智能安检防疫机器人控制系统设计

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为了助力新冠疫情防控,降低火车站、客车站等公共场合交叉感染的概率,降低防疫人员工作强度,开发了一款防疫消杀机器人.该机器人系统以树莓派为核心控制器,增加了人脸识别模块、智能测温模块、智能消杀模块,通过系统硬件设计使该机器人系统在功能上集识别、测温、消杀于一体.同时,设计该系统的外观结构,并进行材料选择与测试.通过多次仿真实验,该机器人基本可以实现消杀作用,且效果良好.
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为提高垃圾分类效率,应对日益繁杂的垃圾分类工作,使垃圾分类智能化,高效化.运用卷积神经网络解决垃圾分类问题,对YOLOv3基础算法进行研究改进,并制作垃圾种类数据集,结合参数迁移学习训练垃圾分类识别模型.实验表明样本多的种类识别准确率较高,而对于样本少的种类,准确率就下降了.相较于现有常用的垃圾分类识别算法,所提出的垃圾分类识别算法,识别性能更优,更适合广泛推广应用.
在视频监控场景中,由于车辆外观的多样性、车辆间的相似性以及应用场景的复杂性,导致算法难以区分不同的车辆目标;同时,实际应用对车辆重识别算法的实时性也提出了要求.为兼顾精度和速度,进行了以下工作:首先,构建了一个场景复杂、含有近百万张车辆图片的数据集;其次,对车辆重识别算法的数据预处理、网络结构、后处理三个方面进行详细实验;最后,对模型进行蒸馏与量化,在保证模型精度的情况下提高模型速度.最终在自研测试集上的重识别精度达到了93.35%Rank1和76.30%mAP,推理速度达到了400.6 FPS,满足了实