面向局部定点区域的微型气象监测系统设计与试验研究

针对大型气象监测站成本高、覆盖范围有限、灵活性差的问题,设计了一套面向局部定点区域的智能化微型气象监测系统。首先,基于树莓派Raspberry Pi 4B平台开发了一套微型气象数据采集装置,可实现多种气象参数的实时采集与传输。然后,基于Qt开发了一款服务端软件,实现了针对前端采集气象数据的接收、存储、管理和可视化显示。前端采集系统实现了多种气象信息的综合检测,且系统功能可靠稳定;服务端系统实现的大数据管理和图形化显示,增强了系统可读性和实用性。该系统不仅能为气象数据的联合分析提供可靠数据源,也为业界开发相关商业产品提供了借鉴思路。     

基于树莓派的农作物低空观测系统设计

针对传统农作物数据监测局限性较大、架设线路困难和耗费人力物力等问题, 设计了一种农作物远程化, 智能化的低空观测系统。该系统以树莓派为核心, 通过无线网络实现农作物低空和地面联合观测。低空部分由树莓派GPIO(General Purpose Input Output)搭建温湿度、光照强度采集电路, 并通过树莓派IP(Internet Protocol)摄像头实现农作物低空长势拍照, 将数据及图像存储在树莓派。地面部分采用STC89C51 单片机,外接温湿度传感器, 将采集的数据通过nRF24L01 无线射频系统传输给树莓派。电脑端通过无线Wi鄄Fi 网络远程登陆VNC(Virtual Network Computer)界面, 实现低空和地面数据的实时监测与分析。实验结果表明, 该系统对农作物温湿度、光照强度和长势等指标进行全方位的监测, 实现了数据远程化、智能化的传输与监控。系统采用无人机、卡片式电脑树莓派、无线网络等新技术, 解决了传统方法架线耗材等问题。     

一种适合于边缘计算框架的改进型动目标跟踪方法

随着5G通信和物联网大数据技术的高速发展,传统的云计算模式已经越来越跟不上数据的增长速度了,边缘计算作为一种新的计算模式,表现出了很强的处理大数据和高速计算的能力.本文在“智能交通仿真系统”课题中,提出了一种适合于视频图像处理的边缘计算框架,并对传统的动目标跟踪算法进行了两点改进：（1） 采用树莓派作为视频前端处理器,具有体积小,成本低,计算能力强的特点,适合边缘计算;（2） 针对跟踪阶段需要采集大量样本,计算量大的缺点,采用了一种较小步长作为滑动窗的分步式图像采样方法对原压缩跟踪算法进行改进,从而减少了计算量.计算机仿真实验的结果证实了该算法在基本不影响跟踪精度的情况下提高了运算速度.     

一种基于树莓派的无线WiFi视频采集传输方法

针对传统的基于树莓派的无线WiFi视频采集传输方法中存在的问题,提出一种改进后的基于Picamera的视频流采集传输方法,该方法采用Picamera采集视频流,首先使用并行线程来处理采集到的视频流,然后将其压缩成JPEG(joint photographic experts group)格式的网络视频流,最后向接收端发送JPEG格式的网络视频流。实验结果表明:提出的方法与基于SD卡(secure digital memory card)转存的视频采集传输方法相比,具有更好的实时性,且解决了存储空间占据较大的问题;与基于OpenCV的视频采集传输方法相比,画质更为清晰;与基于Picamera的视频流采集传输方法相比,数据传输的速率比改进前提高接近1.5倍。     

基于触觉感知的自行车后视系统

为了在自行车转向或变道时,实现无需左右回头观察即可了解后方路况,设计了一套便于骑行者感知车后具体情况的自行车后视系统.该系统可分为车尾探测装置与终端反应手套,主要由USB摄像头与执行模块构成,并采用了you only look once（YOLO）v4目标检测算法.通过在自行车车尾安装检测设备,与骑手的特制手套进行无线通信,从而传递车后方探测到的有关安全状况的紧急信息.实验结果表明：该系统能够对后方的行进车辆进行多目标检测及警告优先级目标,并在足够的安全距离内识别率较高.     

基于嵌入式系统的中药提取软测量方法研究

针对中药提取过程中软测量建模的计算机在线实现问题,将遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）相结合,对葛根素在线提取过程进行软测量建模,并将该软测量模型固化到基于树莓派的嵌入式系统,构建了葛根素提取率的在线检测系统。该系统实现了下位机的在线实时温度数据采集、提取率计算、数据发送和结果三维显示,能完成上位机软件的软测量模型更新、数据存储、历史数据显示、数据包解析和三维坐标系显示提取效果等功能。与紫外分光光度计的离线检测方法相比较,本文方法得到平均相对误差为4.33%,具有实时性好、测量精度高、操作简便等优点。     

低本高效人脸识别系统设计的汽车记忆座椅模块开发

近年来,记忆座椅作为一种新型的座椅形式,因其简便的操作过程收到广大消费者的青睐。但是目前国内外绝大多数的记忆座椅仍然面临着成本高、调节准确度低的问题。为改善车主的使用体验,本研究提出一种座椅自适应调节电控模块,基于人脸识别技术,通过更加简洁高效的代码使得操作更加便捷、调节更加准确。首先,通过单片机使用OpenCV确定最佳人体识别方案;然后运用MCU自动控制技术进行座椅控制系统的电路设计及电控程序的编写;最后使用STM32单片机运行电控模块并进行验证,识别成功率达92%。研究结果显示,该人脸识别系统在保证了识别准确率的同时控制了成本,结合汽车中的记忆座椅后对于简化座椅调整流程、改善用户实际体验效果具有实际意义。     

基于卷积神经网络的桥梁裂缝检测与识别

针对当前中国检测桥梁裂缝依赖人工目测,危险系数极大的落后现状,研究了一种基于数字化和智能化的检测方法,以提高桥梁安全诊断效率,降低危险系数。结合机器视觉和卷积神经网络技术,利用Raspberry Pi处理器采集和预处理图像,分析裂缝图像的特点,选取效果检测和识别裂缝效果最佳处理算法,改进裂缝分类的卷积神经网络模型(CNN),最终提出一种新的智能裂缝检测方案。实验结果显示:该方案能够找到超出桥梁裂缝最大限值的所有裂缝,并可以有效识别裂缝类型,识别率达90%以上,能够为桥梁裂缝检测提供参考数据。     

覆盆子对尼古丁戒断焦虑征大鼠的影响

目的 研究覆盆子对尼古丁戒断焦虑的治疗作用,并探讨其作用机制。方法 选取健康 SD大鼠40只,220～250 g,按体质量随机分为5组：空白对照组、模型对照组、药物对照组、覆盆子高剂量组、覆盆子低剂量组。除空白对照组外,其余4组每天皮下注射尼古丁0.4 mg/kg,共7天,制备尼古丁成瘾模型。最后一次注射尼古丁后24 h,药物对照组灌胃地西泮,覆盆子高剂量、低剂量组分别灌胃覆盆子提取物200 mg/kg、100 mg/kg,连续5 d,最后给药1 h后,用高架十字迷宫测其焦虑行为,用HPLC测海马中去甲肾上腺素的含量。结果 在高架十字迷宫中,与空白对照组相比,尼古丁戒断大鼠在开放臂的逗留次数、时间明显减少（P＜0.05）;与模型对照组相比,药物对照组能增加其次数、时间,覆盆子高剂量组作用效果更显著（P＜0.01）;HPLC检测显示：与空白对照组相比,模型对照组大鼠海马中去甲肾上腺素的含量显著升高（P＜0.01）,与模型组相比,药物对照组、覆盆子低剂量组、覆盆子高剂量组均可降低海马中去甲肾上腺素含量。结论 覆盆子提取物能减轻尼古丁戒断时大鼠所表现出的焦虑样行为,其抗焦虑症的作用机制可能与降低大鼠脑内海马组织中去甲肾上腺素含量有关。     

新工科背景下计算机组成原理课程OBE教学研究

介绍新工科背景下高校计算机专业所面临的机遇与挑战,分析作为专业基础核心课之一的计算机组成原理课程教学现状与不足,提出基于OBE(Outcomes-Based Education)教学理念的课程改革方案。教学内容进行纵向延伸和横向定位,引入树莓派实现软硬件协同教学,以提高学生工程应用能力;教学方法侧重教师角色转变,着力培养学生的创新思维、自主学习与终身学习意识;构建多维度覆盖、全要素参与和全生命周期的长效性迭代式教学反馈机制,以支撑和保障教学成果的达成。