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FastBond第三季人工智能与边缘计算方向项目参考
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FastBond第三季人工智能与边缘计算方向项目参考
myArm M & C:多种机器人场景的先进解决方案。探索 myArm M & C 系列在教育、研究、工业和家庭自动化领域的多功能性和精确性。
基于人工智能的水生超声波成像和水质化学测试:通过超声波扫描识别潜伏在底质中的有害气泡,同时根据化学测试评估水质污染。
基于PLC的智能交通控制系统:该项目旨在实现基于传感器和PLC的智能交通控制系统。 光电传感器检测道路各个路口的车辆存在,并将信号提供给PLC。 根据PLC中的程序,它控制交通信号。
无线自动铁路闸机控制暨交通信号:在本项目中,平交道口闸门和铁路平交道口交通信号灯使用微控制器单元和红外传感器进行控制。轨道上特定位置的红外传感器向微控制器提供有关列车到达和离开信息的输入。根据这些信号,微控制器控制闸门操作以及交通信号灯。
障碍避免机器人:该项目旨在建立一个能够避开障碍物的智能机器人。带AVR微控制器的红外传感器通过适当控制直流电机来检测障碍物并自动调整机器人方向。
使用Zigbee的智能交通控制系统:该项目的主要目标是实现基于无线传感器网络的交通控制系统,以有效控制交通。该项目利用Zigbee技术,该技术可以感知各个交叉路口的车辆密度,并将数据传输给主控制器。在分析接收的数据后,主控制器相应地转动交通信号灯。
从自动地铁到车站之间的穿梭巴士: 公共交通是大城市通勤的重要方式。所有主要城市都有成熟的地铁列车系统。该项目的目的是开发一个系统,该系统能够在车站之间自动运行地铁列车。它是一种基于 ARM7 的设计,嵌入了控制电机的 H 桥控制器。成功实施将减少人为干预,从而减少事故数量。
来自4个不同来源的自动电源控制:太阳能,市电,发电机和逆变器,以确保不中断电源: 对电力的需求一直在增加。如果没有足够的电力来满足需求,停电或停电是常见的情况。这种情况将成为工业、医院等关注的问题。可再生能源是主要的替代电力来源。该项目的目的是设计一个系统,该系统可以有效地控制来自四种不同来源的电力,即市电、发电机、太阳能和逆变器,以便在它们之间自动切换电源,以确保有不间断的电源。
使用嵌入式系统技术实现汽车自动化: 汽车自动化的概念可以通过嵌入式系统技术来实现。拟议的系统是开发一种嵌入式系统,用于汽车自动化或使其自动驾驶。该系统集成了大量的传感器和模块。其中一些是:用于定位的GPS,用于通知增量变化的陀螺仪和加速度计,显示系统,用于授权点火的指纹扫描仪等。车辆自动化的概念非常庞大,需要大量的专业知识。
自动车牌识别系统:该项目用于使用车牌识别系统检测道路交通系统中违反车辆的红灯。带摄像头的ARM皮质控制器识别车辆的车牌,并自动提取车辆上提取的号码,用于监控和跟踪电路。
基于手势识别的MEMS无线控制: 随着技术的发展和进步,计算机交互迅速发展。开发了一种使用手势识别的无线控制嵌入式系统。该系统使用PIC微控制器和安装在手套上的MEMS加速度计以及RF / ZigBee发射器。接收器根据手势解码信号并驱动电机。
基于语音的轮椅导航系统,适用于残障人士: 该项目开发了一种语音控制轮椅,以帮助残障人士。红外传感器用于适当的运动。根据语音控制给出的指令,轮椅按照预定义的路径移动到指定位置。它还具有障碍物检测系统。
基于微控制器的先进自动城市街道控制系统: 该项目的目的是实现基于微控制器的自动城市街道控制系统。PIC微控制器、LDR传感器、光电传感器和一组继电器用于自动化。在检测到移动或没有任何灯光时,继电器会自动打开或关闭,进而打开或关闭路灯。
使用车牌识别技术的安全车库系统: 有许多自动车库门系统。他们中的大多数采用任何无线通信技术,但没有任何安全性。通过车牌识别技术实现安全的车库门系统。摄像头用于捕获车牌的图像,微控制器进行图像处理以将图像转换为文本。只有经过授权的号码才能进入车库门。
实时公交监控和乘客信息系统: 在大多数国家,公共交通是通勤的重要方式。公共汽车是常用的公共交通系统之一。该项目的目的是实施实时公交监控和乘客信息系统。发射系统放置在总线上,该总线具有微控制器和GPS模块。它将GPS数据传输到放置在总线托架或终端的接收系统。
使用 Raspberry Pi 进行面部识别:此项目用于面部识别。Raspberry Pi 摄像头模块用于此目的。它是计算机视觉的一种应用,可以检测物体的形状和颜色。这些步骤包括图像采集、计算和图像识别。
利用 LoRa-E5 和 DFRobot 实现离网语音自动化:利用 Seeed LoRa Wio E5 和 DFRobot 语音学习传感器构建离网语音自动化系统。
人工智能逗猫装置:该项目是一款人工智能增强型互动激光猫玩具,具有图像识别功能,可为宠物提供娱乐和体育活动。
人工智能可穿戴录音设备:Friend 是一款人工智能可穿戴设备,能记录和总结对话内容,并主动向您提供反馈和建议。
在增强现实场景中探索 LIMOCOBOT:新场景、新 LIMOCOBOT 应用案例介绍
使用 RT-Thread Vision 板进行手部运动分类:以 Vision 板为代表的技术创新在加强关节炎患者的康复实践方面发挥着关键作用。
将手语转化为文字和语音的手套:目的是将美国手语脚本中提到的代表 26 个英文字母的基本符号进行转换和显示。
Third Eye for The Blind:为视障人士设计的创新型可穿戴技术。
Windows 10 物联网核心语音识别:Raspberry Pi 2 和 Windows 10 物联网核心语音识别演示。使用一些简单的 SRGS 语法创建一个家庭自动化概念验证
通过蓝牙实现手势控制的可训练 Arduino 机械臂:KureBasArm 是一款可通过手机手动或手机传感器移动的机械臂。您可以记录和播放您的动作
使用Google Coral的回收分类机器人:使用谷歌 Coral Edge TPU USB 加速器的机械臂可对不同的回收材料进行物体检测和识别。
智能停车场系统:ARTIK 云智能停车场系统。
用于 SmartThings 的计算机视觉运动传感器:使用 Raspberry Pi 3 和 PiCam,这个由计算机视觉驱动的传感器可以检测到人脸,并通过局域网(UPNP)向 SmartThings 发送存在数据。
残疾人手势控制轮椅:借助与加速度传感器相对应的手势,轮椅就会移动
使用 HLS 进行基于 FPGA 的边缘检测:利用 HLS 功能创建图像处理解决方案,在可编程逻辑中实现边缘检测(Sobel)。
基于人工智能的多模型机械异常检测器(含 BLE):应用基于声音数据的异常行为检测,同时通过物体检测诊断根本原因,并通过短信通知用户。
语音控制智能家居:用语音控制家电。
使用加速度计和 ESP 进行手势识别:ESP 系统可轻松识别使用加速度计做出的手势。
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2024-06-24
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