基于STM32的多环境人体机能监测登山服设计

为解决登山者安全保障问题,设计了一款多环境人体机能检测登山服。以STM32F103微处理器为主控芯片、大气压测量传感器、GPS模块、GPRS模块、DHT22温湿度传感器、体温测量模块等组成的一个嵌入式可穿戴设备体系。系统实现了对周围环境因素(如温湿度、大气压强等)、登山者身体信息(体温)、登山者所处的位置等信息进行采集,并通过GPRS通信模块发至上位机,通过太阳能自主供电等功能。上位机具有实时反馈登山者信息功能,可对登山者的状态保持监控,也可为救援提供便利。系统具有便携、稳定等优点,有良好的前景。

基于AI机器自学习的垃圾自动分类

针对使用机器视觉功能的开发和卷积神经网络的应用,开发了一款可以在市面上使用的智能分类垃圾设备。首先通过设备的摄像头来提供图像信息,通过一定的算法与数据库中的信息一一匹配,当图像信息符合数据库中所储存的信息时则判定为匹配成功,而当无法匹配时自动生成一个控制文件记录当前图像信息的特征情况并记录。“人工智能垃圾分类装置”,其具有GPRS实时通信、OpenMV识别、太阳能充电、语音播报、网页端数据分析等功能,不仅能够有效地在垃圾分类概念未完全普及的社会背景下,解决大众在分类垃圾时的困扰,而且能够兼顾商业合作,以及利用其AI自主学习能力,进行数据分析,完善分类能力。