基于机器视觉的石油化工场景中的危险行为检测与预警系统

目前石油化工场景采用的是传统的人工检测方法,该方法易受主观因素影响,且存在各种漏报情况,容易造成严重的安全事故,危及人身安全和财产安全,报警之后不仅采集证据困难而且工作量较大。针对上述问题,设计了一款石油化工场景中的危险行为检测与预警系统,利用机器视觉实现人性化、智能化、数字化的石油化工场景危险行为检测和预警系统。本系统主要采用YOLOv3模型和OpenPose模型,YOLOv3模型主要对石油化工场景中的香烟、手机和打火机等小物体进行识别,OpenPose模型负责获取人体的骨骼信息;最后进行人-物交互识别,判断其行为是否属于危险行为。系统的主要功能包括获取危险行为信息、提醒用户,使用户能够及时发现危险行为,避免事故的发生。该系统也大大减少了人力资源的浪费,为工业的发展带来了便利。

基于人工智能的果蔬识别及种植指导系统

为解决人们对果蔬的识别和营养的搭配问题以及实现人们自己种植果蔬的愿望,设计开发了一款基于人工智能的果树识别及种植指导的系统。通过神经网络的图像识别技术、非线性降维的图像识别技术、YOLOv3图像目标检测算法和模式识别技术等实现的主要功能包括:获取并发布前端所呈现的信息,包括热门文章、饮食推荐及营养搭配等;并对需要发布在前端页面的文章进行审核。前端功能模块主要是为用户提供果蔬识别、种植指导以及健康饮食推荐等功能,使用户能够及时获得相应的果蔬知识及健康的营养搭配方式,为人们的生活带来方便。经过多次调试和验证,该系统的性能稳定,功能实现效果较为良好。

基于Arduino的可移动闹钟控制系统设计

本文设计了基于Arduino的可移动闹钟控制系统。在硬件设计方面,该系统采用Arduino主控芯片、显示模块、超声波模块、蜂鸣器模块、电机模块和蓝牙模块等;在软件设计方面,通过向Arduino主控芯片烧录代码,完成对该系统的控制。测试结果表明,该系统具有可移动、可避障、无线通信等功能。