深度学习算法下的采摘机器人系统优化研究

为了实现苹果采摘的自动化,基于图像深度学习算法,对采摘机器人系统进行优化设计。首先,采用高斯滤波的方法,对摄像头采集的图像进行滤波处理;其次,在VGG16深度学习网络算法的基础上,增加区域推荐学习网络,进而减少识别样本容量,提高识别率;再次,采用单目视觉系统和激光测距器,实现目标苹果的图像坐标向实际空间坐标的转化,并采用双反馈系统实现采摘机械臂控制;最后,对系统进行测试。结果表明:系统具有良好的目标识别精度和机械臂控制精度。

多传感器融合技术的应用研究

多传感数据融合技术是随着现代前沿科技的发展而兴起的一项新型科学技术,在我国的工业领域、行业领域、军事领域中都有着无可比拟的应用优势,具有广阔的发展前景。该技术的开发主要是基于一个系统,该系统能同时使用多种传感器来展开一系列数据研究工作。目前,多传感器的数据融合技术已经在我国的不同领域体现出了较强的实用性,作为一个多学科交叉的新技术,其在发展和研究的过程中,涉及信号处理技术、概率统计专业、信息理论、人工智能技术等多方面的专业知识。对多传感器融合技术的研究,是我国军事领域、工业领域和农业领域的发展过程中应重点关注的话题。文中分析了多场感融合技术的概念,并探究了多传感融合技术的实践应用,希望能为推动该技术的发展提供参考。

深度自动编码器与Q学习的移动机器人路径规划

深度自动编码与Q学习针对移动机器人路径规划的方法提供了全新的思路,利用神经网络的自适应能力,应用梯度下降法等算法计算权值与权重,实现对移动机器人的路径规划。移动机器人通过算法实现的初始化与卷积训练可以使机器人具备较强的交互能力,基于二者建造的移动机器人模型具有良好的并行性、容错性,同时能较快地处理高维数的数据,从而为移动机器人的路径规划贡献力量。

深度学习的垃圾分类系统设计与实现探究

目前工业化的快速发展导致了人类劳动生产率指数的提高,从而导致了废物量的快速增长和垃圾的急剧增加,当前对垃圾的分类成为了世界性的复杂问题。因此采用深度学习设计垃圾分类系统可以有效提高资源的利用率,减少环境污染的风险,符合垃圾分选设备要求。近年来,随着科学技术的进步,利用可视化技术实现垃圾的自动分类已成为可能,通过压缩神经网络对垃圾进行分类和定位,通过机械手或推杆进行自动分选,可以提高人工分选的成本和效率。

计算机网络技术:虚拟世界的构建者

一、专业概计算机网络技术专业是普通高等学校专科专业,所属专业大类为电子与信息大类,面向普通高中毕业生、中职毕业生等招生,修业年限(学制)三年。该专业培养德智体美劳全面发展,具有良好的职业道德和创新精神,掌握扎实的科学文化基础和计算机网络、程序设计、网络操作系统、数据库、网络安全、云计算及相关法律法规等知识,具备网络搭建、服务器配置、云平台配置、网络安全软硬件配置、网络应用开发等能力,具有工匠精神和信息素养,能够从事网络技术支持、网络系统运维、网络系统集成、网络应用开发等工作的高素质技术技能人才。

Improved modulation format identification based on Stokes parameters using combination of fuzzy c-means and hierarchical clustering in coherent optical communication system

In this Letter, we develop the Stokes space-based method for modulation format identification by combing power spectral density and a cluster analysis to identify quadrature amplitude modulation（QAM） and phase-shift keying（PSK） signals. Fuzzy c-means and hierarchical clustering algorithms are used for the cluster analysis.Simulations are conducted for binary PSK, quadrature PSK, 8PSK, 16-QAM, and 32-QAM signals. The results demonstrate that the proposed technique can effectively classify all these modulation formats, and that the method is superior in lowering the threshold of the optical signal-to-noise ratio. Meanwhile, the proposed method is insensitive to phase offset and laser phase noise.