基于深度残差网络和YOLO的人物识别系统

通过残差网络和多尺度的图像训练来提高人头识别的精度,人头特征的检测有两种方法,以往是基于事先描绘好的人头特征,还有基于统计训练模型的方法,后者具有很好的鲁棒性,用神经网络去训练,可以得到比较好的效果;基于密集的多人图像存在重叠的人头和远近尺度不一的人头特征,这就需要对人物头像的训练样本做更多特殊的处理;对于不能实时检测的问题,采用另外一种YOLO检测的方法,进行缺陷的弥补,获得相关的应用模型。

基于Android客户端的智能家居App设计

为了实现家居系统的智能控制与管理,设计一款基于手机Android客户端的智能家居远程控制App;基于TCP/IP网络通信协议,使用Socket网络编程,将云服务器作为中转站,实现手机终端App与硬件设备的通讯,采用开源SQLite数据库存储和管理数据;该App界面友好,具有语音控制功能,实现对所有智能家居产品的远程控制,同时可在客户端界面上显示家居设备的运行状态,便于用户实时监控。