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基于树莓派的安保巡逻机器人技术方案主要涵盖了快速人脸录入与精准人脸识别两个方面。树莓派是一种小型、低成本的单板计算机，由于其灵活性和强大的扩展能力，常被应用于各种DIY项目和原型开发中。在安保巡逻机器人项目中，树莓派可以作为核心处理单元，利用其GPIO接口连接各种传感器和执行器，以实现机器人的移动控制和环境感知等功能。 为了实现人脸检测和识别，项目采用了Python编程语言进行开发，分别通过四个关键的脚本文件来完成任务。facedetection.py脚本主要负责实时人脸检测。利用计算机视觉库如OpenCV，该脚本可以实时从视频流中检测出人脸并将其框选出来，为后续的人脸录入和识别提供基础数据。 01_face_dataset.py脚本是用于人脸录入的关键部分。它允许用户通过树莓派的摄像头拍摄特定人员的照片，并将这些照片存储为训练样本。录入过程中，系统可能还会要求录入者进行一定的动作或表情变化以增加样本的多样性，从而提高人脸识别的准确度。 02_face_training.py脚本负责使用录入的人脸数据进行机器学习模型的训练。在训练过程中，会使用到人脸识别算法，如支持向量机（SVM）、深度学习网络等，根据训练样本生成一个能够区分不同人脸的模型。该过程可能涉及参数调优、交叉验证等技术，以确保模型的泛化能力和准确性。 03_face_recognition.py脚本是实现人脸识别的核心。当安保巡逻机器人在执行任务时遇到需要验证身份的个体，该脚本将调用之前训练好的模型，对检测到的人脸进行识别。识别结果可以用于控制机器人是否允许该人员进入特定区域，或者触发相应的报警机制。 整个方案的设计不仅涉及到图像处理和机器学习的知识，还考虑了系统的实时性和准确性，以及如何在资源受限的树莓派上高效运行这些复杂算法。此外，安保巡逻机器人还需要考虑硬件的选择和搭配，例如合适的摄像头、移动平台的驱动以及电源管理等，以保证机器人的稳定运行和长时间工作。 在整个开发过程中，开发者需要具备跨学科的知识和技能，包括但不限于计算机视觉、机器学习、嵌入式编程、电子工程和机械设计。此外，对于实际部署在安保环境中的机器人，还需要考虑到安全性、隐私保护以及与现有安保系统的兼容性等因素。

# 基于ESP32和Blynk的智能灌溉系统 ## 项目简介 该项目旨在通过使用ESP32微控制器和Blynk物联网平台，结合土壤湿度、温度和湿度传感器，实现自动化的智能灌溉系统。系统能够实时监控土壤条件，并根据设定的阈值自动控制水泵，以优化水资源的使用，适用于园艺和农业场景。 ## 项目的主要特性和功能 实时监控通过传感器实时监测土壤湿度、温度和湿度。 自动浇水根据土壤湿度水平自动控制水泵进行浇水。 远程控制通过Blynk移动应用程序进行远程监控和控制。 阈值警报设置温度和土壤湿度的阈值，当超过设定值时发送警报。 ## 安装使用步骤 1. 下载项目在本地计算机上复制或下载此仓库。 2. 打开项目使用Arduino IDE打开项目文件。 3. 安装库通过Sketch > Include Library > Manage Libraries...安装所需的库，包括Blynk、DHT传感器库和WiFi库。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/44544bf5dbdb 在 Ubuntu20.04 下载 UE4 并基于 carla 开展自动驾驶避障仿真（最新、最全版本！打开链接下载即可用！） 在Ubuntu20.04环境下开展自动驾驶避障仿真是一项涉及多个步骤的技术活动，它包括安装和配置必要的软件，以及运行和测试仿真环境。本次我们关注的是如何在Ubuntu20.04系统上下载和安装Unreal Engine 4（简称UE4），并基于Carla仿真平台进行自动驾驶避障仿真。 UE4是一个功能强大的游戏引擎，它被广泛应用于创建3D游戏和模拟环境。它具备强大的图形渲染能力，支持物理仿真，以及高度可定制的编辑器，这些特点使其非常适合用于构建复杂的模拟环境，例如自动驾驶车辆的测试。 Carla是一个开源的自动驾驶仿真平台，它的目标是帮助研究者和开发人员在虚拟环境中测试自动驾驶算法。Carla基于UE4构建，因此它能够利用UE4的图形和物理引擎，提供高度逼真的视觉效果和现实世界的物理反应。 在Ubuntu20.04系统上进行自动驾驶避障仿真，需要遵循以下步骤： 1. 系统要求确认：确保Ubuntu20.04系统满足UE4和Carla的最低系统要求，包括处理器、内存、显卡等。 2. 安装依赖：UE4和Carla可能需要一些系统级的依赖包。需要根据官方文档安装必要的软件包和开发工具。 3. 下载UE4：通过提供的资源链接下载适用于Ubuntu20.04系统的UE4安装包。下载后按照官方指南进行安装。 4. 安装Carla：从Carla的官方网站或者提供的压缩包中获取安装文件，并按照Carla的安装指南完成安装。 5. 配置环境：设置必要的环境变量和路径，以确保系统能够找到UE4和Carla的执行文件。 6. 运行Carla：打开Carla的仿真环境，进行基础的测试运行，确保仿真环境能够正常加载。 7. 编写避障逻辑：基于Carla提供的API和工具，开发自动驾驶车辆的避障逻辑。这可能涉及到机器学习算法的训练，以及对车辆控制指令的编写。 8. 测试和调试：将开发的避障逻辑应用于自动驾驶车辆模型中，并在仿真环境中进行测试。观察车辆在各种场景下的表现，进行调试和优化。 9. 分析结果：收集仿真测试数据，分析避障逻辑的有效性和安全性。根据结果反馈调整算法参数，改进避障策略。 10. 文档和报告：撰写文档记录整个仿真过程，包括设置细节、测试方法和结果分析。这将帮助他人理解和重现实验，也可能为未来的研究提供参考。 值得注意的是，在进行自动驾驶仿真时，确保模拟环境尽可能地接近真实世界的物理规律是至关重要的。因此，良好的图形渲染质量和物理仿真精确度是UE4在自动驾驶仿真中尤为看重的特点。同时，由于自动驾驶涉及到安全问题，因此在仿真中验证避障策略的可靠性就显得尤为重要。 此外，Ubuntu20.04作为Linux发行版之一，以其稳定性和安全性被广泛应用于服务器和开发环境中。由于UE4和Carla都是跨平台的，因此在Ubuntu20.04上进行仿真不仅可行，而且可以提供一个性能稳定的工作环境。 通过上述步骤，我们可以在Ubuntu20.04系统上成功安装UE4和Carla，并利用它们进行自动驾驶避障仿真。这为研究和开发自动驾驶技术提供了一个强大的测试平台，有助于推动相关领域的技术进步和创新。

本课题设计了基于STM32F103的三轴运动控制器。通过该运动控制器结合现有实验设备可搭建开放型运动控制实验台，利用实验台可进行插补算法的验证，从而进行数控技术原理、数控系统控制方法等学科内容的教学。 本课题以现有数控实验台为基础，主要围绕三轴机械平台的运动控制及XY平面内插补算法及插补过程中加减速的实现展开研究。 本课题硬件部分以STM32F103系列MCU为控制核心，搭建控制器的硬件电路。控制器硬件电路主要包括单片机最小系统、电源模块、串口通信模块、报警模块、光电隔离模块、接口模块及限位检测模块，单片机最小系统由STM32F103RBT6微控制器、时钟电路及复位电路构成。本课题软件部分以Keil软件为平台编写C语言控制程序。系统控制程序以单片机最小系统为载体经硬件系统的光电隔离模块向步进电机驱动器发送驱动脉冲信号及方向信号，从而控制步进电机按给定方向运动。限位检测模块可检测三轴机械试验台的运动超程，接近限位开关的超程信号经光电隔离模块送至微控制器进行处理，并控制步进电机做出相应动作。光电隔离模块避免了强电侧接口对弱电侧器件的信号干扰。本课题中的直线插补与圆弧插补均通过逐点比较法

# 基于Android的媒体播放器 ## 项目简介 本项目是一个基于Android平台的自定义媒体播放器，使用MediaPlayer和SurfaceView实现视频播放功能。通过自定义MediaController，提供了丰富的播放控制功能，包括播放、暂停、快进、快退等。项目采用面向对象设计原则，实现了播放行为与具体实现的解耦，便于扩展和维护。 ## 项目的主要特性和功能 1. 视频加载播放支持从本地或网络加载视频并进行播放。 2. 播放控制提供播放、暂停、快进、快退等基本播放控制功能。 3. 状态管理通过IPlayer接口和PlayStatus接口管理播放状态，如播放中、暂停、停止、缓冲、完成等。 4. 回调机制通过IPlayerCallback接口实现播放状态的回调，便于UI更新和事件处理。 5. 扩展性保留扩展性接口，如切换下一个视频等，便于未来功能的扩展。 ## 安装使用步骤

绍了一种利用半导体磁阻式电流传感器(MRCS)和LM1893芯片实现的远程电流数据采集系统。系统硬件主要由AT89C2051单片机主控电路、串行ADC0832模/数转换电路、LM1893电力线载波发送电路等三部分组成;软件以MCS-51汇编语言编制,并给出了软件设计的流程图。由于采用了电力线载波技术,该系统可用于远距离信号的测量和传输,具有较高的实用价值。

PSCAD直流电网仿真研究：MMC变换器在500kV双端直流输电中的环流抑制与性能优化,基于MMC变换器的PSCAD直流电网仿真：500kV两端四端柔性直流输电与高压混合型直流断路器模型学习指南,PSCAD直流电网，基于MMC变器的柔性直流输电PSCAD仿真 500kV 2端 4端 200子模块，有环流抑制控制，子模块均压控制 还有500kV高压混合型直流断路器模型（DCCB） PSCAD EMTDC柔性直流输电学习必备 ,PSCAD直流电网; MMC变换器; 柔性直流输电仿真; 500kV; 2端4端; 环流抑制控制; 子模块均压控制; 500kV高压混合型直流断路器模型（DCCB）; PSCAD EMTDC学习。,基于PSCAD的MMC变换器柔性直流输电仿真研究：500kV多端子模块均压控制与环流抑制

土壤墒情分析仪是一种利用现代传感器技术和无线通信技术对土壤水分含量进行实时监测的仪器，其对提高农业灌溉的效率和精度，实现精准农业具有重要意义。基于STM32F103的土壤墒情分析仪以ARM STM32F103微控制器为核心，结合了频率域反射（FDR）技术和通用分组无线服务（GPRS）网络技术，实现了对土壤墒情信息的自动采集、存储和远程传输。 在设计过程中，首先需要了解土壤墒情的概念，它是指土壤的含水状况，是农业生产中一项重要的信息。利用FDR测量原理，通过测量LC振荡电路的归一化频率变化来确定土壤的介电常数，进而计算出土壤的容积含水量。这种方法具有低功耗、高精度的优点，能够为节水灌溉提供准确的土壤水分数据。 系统硬件设计是分析仪的核心，包括电源管理、温湿度信号处理、CPU处理中心以及无线通信模块。电源部分设计着重于太阳能自动充电和省电管理，确保设备的长时间运行。湿度信号处理电路的设计要求能够准确转换和处理湿度信号，而CPU电路设计则是整个系统的控制核心，负责管理电源、采集数据、读取GPS信息和数据传输。 ARM STM32F103微控制器是系统设计的中枢，其32位的Cortex-M3核心能够满足多任务处理和高效率数据处理的需求。结合SIM868无线通信模块，分析仪可以实现土壤墒情数据的远程传输和监控，为用户提供实时的土壤水分信息，使用户能够及时调整灌溉策略，达到节水和增产的目的。 基于STM32F103的土壤墒情分析仪通过引入先进的微控制器技术和无线通信技术，极大提高了土壤墒情监测的效率和精确性。这不仅有助于改善农业水资源的利用效率，也为精准农业和可持续发展提供了重要的技术支撑。

内容概要：本文介绍了基于LabVIEW 2018开发的一款多通道测振仪源代码，主要用于IEPE振动加速度传感器的信号采集与分析。该测振仪支持最多6路加速度采集，提供多种数据处理和可视化功能，如振动速度积分、数据导出（TXT、Excel、MAT）、实时暂停、细节波形展示以及多种图表类型的视图页配置。此外，还附有故障诊断的原始测试数据和内置使用说明书，确保用户能够快速上手并高效利用该工具。 适合人群：从事振动测量与分析的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于实验室环境或工业现场，用于精确采集和分析振动数据，辅助设备状态监测和故障诊断。 其他说明：该测振仪专为NI数据采集机箱和NI声音与振动测量模块设计，推荐使用1920*1080分辨率显示器和100%显示缩放比例以获得最佳体验。