基于注意力机制和迁移学习的花类品种鉴别研究

多品种花类的识别在生活、贸易中具有广阔的应用前景,为解决大众人群准确分辨花类品种较为困难的问题,本文提出一种基于ResNet34网络的花类识别方法,在对数据样本进行泛化处理后,在网络残差结构中加入注意力机制,并对相关参数进行微调整,再利用迁移学习训练网络模型。实验表明,本文方法不仅有效的加快了模型训练的收敛速度,同时准确率比ResNet34原网络提升了5.2个百分点,达到了95.3%,并且相比于同类型较为成熟的分类网络,如AlexNet、VGG16、GoogLeNet,本文方法识别准确率有着显著提升。

基于STC89C52单片机的超声波智能迷宫小车

针对目前无人驾驶领域主要集中在公路,比赛和循迹环境中,而一般室内自动寻路智能小车技术应用的不足,旨在设计一种适合服务于室内,满足室内无人设备需求的智能小车。STC89C52单片机为控制芯片,使用双H桥式简化驱动模块与一对减速齿轮电机实现小车的行进与转向功能,利用三路HC-SR04超声波传感器进行测距和反馈,同时设计了防偏移反馈调节程序防止小车偏离中线,使用PCB板制作既稳定又利于转向的三轮底盘,最后运用右边遍历的深度优先搜索算法在逻辑运算下控制小车,实现走出模拟室内迷宫的功能。实验证明小车可以走出一个模仿室内环境的迷宫。该方法与其他现有的方法相比,具有稳定、微小、动力好、低功耗、智能化等特点。