基于树莓派的智能零售系统设计

零售智能化改革不仅有效地提升了销售效率,而且一定程度降低了人工成本,为零售业带来了便利和效益。文章基于深度学习算法,利用自建的商品数据集进行模型训练,在嵌入式系统上运行并进行了研究。采用树莓派4B开发板作为硬件核心,设计了一套集成称重、识别和交互功能的智能零售系统。这套系统充分利用了深度学习算法的优势,通过对商品数据的分析和处理,能够快速准确地识别商品。一系列的测试结果表明,该系统实现了预期的功能,为研究的正确性提供了有力的支持。

基于时空图卷积网络的电动汽车充电需求预测

为提高电动汽车充电需求预测的准确性,减少热点区域交通压力,提出一种融合图卷积网络(GCN)与长短期记忆网络(LSTM)的时空图卷积网络模型(GCN+LSTM)。该模型将充电站作为图的节点,并通过地理位置的接近程度定义节点间的连接。通过GCN迭代聚合相邻节点信息,模型能捕捉充电站之间的空间关联。同时,LSTM对充电需求的时间序列特征进行分析,利用历史数据预测未来的充电趋势。通过构建充电站间的栅格地图,模型实现了高效的数据处理和特征提取。实验结果表明,与其他传统网络模型相比,GCN+LSTM模型在7 d、30 d预测任务中,整体上均展现出更低的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及平均绝对百分比误差(MAPE),显示出更优的预测性能。

基于3D点云的焊缝识别和路径规划研究

随着工业物联网、人工智能和机器人技术的日益发展,焊接行业对自动化技术的需求不断增长。传统的示教焊接方法在处理多样化的焊接场景时存在局限性。为了解决这一问题,提出了一种针对组合板工件的焊缝识别和路径规划方案,以精确规划机器人焊接路径。首先,采用激光相机捕捉目标工件的点云信息,通过采样和滤波算法进行预处理;接下来,基于焊件平面分割算法,利用聚类、区域生长和随机采样一致性等方法从预处理后的点云中分割出拟合的平面,帮助区分和识别焊件的各个部分;随后,针对处理后的平面,通过投影等方式获取焊缝特征,同时使用特征检测算法实现焊缝的精确识别;最后,采用插值法平滑处理焊缝轨迹。该方案确保了机器人在焊接过程中能够沿着预定的路径移动,提高了焊接质量和效率。