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第一章 绪 论 1 1.1 设计的背景和意义 1 1.2 国外研究现状分析 1 1.3 国内研究现状分析 1 1.4 本文主要设计内容 2 第二章 系统方案设计 3 2.1 控制系统方案设计 3 2.1.1 远程控制方案设计 3 2.1.2 蓝牙控制方案设计 4 2.1.3 人机交互方案设计 4 2.2 应用场景方案设计 5 2.2.1 系统运用方案说明 5 2.2.2 崎岖地形探测方案 5 2.2.3 震后救灾搜寻方案 6 2.2.4 科研探险勘测方案 6 2.2.5 工厂巡检预警方案 7 第三章 硬件系统设计 8 3.1机械结构的分析 8 3.2主控芯片的分析 8 3.3数字舵机的选型 10 3.4 模块接口电路设计 10 3.4.1 WIFI模块接口电路设计 10 3.4.2 蓝牙模块接口电路设计 11 3.4.3 语音播放芯片外围电路设计 12 3.4.4 语音识别芯片外围电路设计 12 3.4.5 手势识别接口电路设计 13 3.5 远程视频模块介绍 14 3.6 各种传感器的说明 14 3.6.1 红外传感器 14 3.6.2 声音传感器 14 3.6.3 光敏传感器 14

在对发票原始图像进行了预处理的基础上，通过利用BP神经网络来进行机器学习以后，对发票进行自动识别读取，利用MATLAB进行仿真，并且对发票识别后的结果进行了统计分析，对文中所建立的模型成果进行了充分的论证。 描述了基于深度学习的发票图像信息识别算法的研究背景意义、深度学习、计算机视觉和文本检测识别国内外现状。然后提出了一种基于BP神经网络的发票图像信息识别算法，可以正确提取和识别自然场景中的增值税发票图像中的信息，单区域的信息识别精度达到99.10%，平均信息识别精度达到96.20%。实现信息的自动识别、输入和记忆，节约清算人员和财务人员的时间，大幅提高办公效率，解决清算困难、时间紧张等问题

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