基于卷积神经网络的室内虚拟控制系统设计

为了能够实现在智能家居背景下的远程虚拟控制,解决传统家居安防系统中所存在的资源浪费,无法高效率控制的技术弊端,文中提出一种基于卷积神经网络的室内虚拟控制系统设计思路。将RaspberryPi3b+和CIS摄像头连用作为设计的硬件配置构成,通过摄像头获取室内的相关图像数据,并运用计算机系统对图像数据进行判断,根据判断结果实现对室内虚拟控制。文中首先概述了室内虚拟控制采用的机器人抓取卷积神经网络模型,并说明此次室内虚拟控制系统设计的软硬件系统配置。在系统硬件配置部分选用STM32F103C8T6型号作为系统的主控制器,设计语音控制功能模块和串口屏用于存储控制代码、图片、字库等内容。在系统软件部分设计行人检测,对人脸识别的图像进行预处理、特征提取、匹配识别。实验结果表明,所提系统能够提高室内虚拟控制移位抓取的精准度,提高控制操作简便性。