基于物联网优化APP的智能家居控制平台设计

为了提高智能家居的自动化控制能力,进行智能家居控制平台设计,提出一种基于物联网优化APP的智能家居控制平台设计方案.控制平台主要由AD信息采集模块、总线控制模块、上位机通信模块、集成控制模块、信息集成处理模块以及人机交互模块构成,采用物联网技术进行智能家居控制的组网设计,结合ZigBee组网方案构架智能家居控制的网络通信协议,采用嵌入式的交叉编译技术进行APP控制指令的加载和读写,以DSP为信息处理器进行智能家居控制平台的硬件开发,在ISA/EISA/Micro Channel扩充总线下进行智能家居控制的无线通信设计,结合嵌入式的设计方案,实现控制平台的硬件模块化设计.测试结果表明,设计的智能家居控制平台稳定性较好,人机交互能力较强.     

基于嵌入式internet的智能家居研究与实现

智能化、网络化的家居环境,是智能小区和智能楼宇的主要发展方向。文章探讨和研究基于嵌入式internet构架智能家居系统的有关技术,并就其实现详细论述了基于嵌入式系统的智能家居系统架构、智能家居控制器的硬件构建、智能家居接入internet网关建设等等具体解决方案。     

非特定语音识别技术在现代家居控制系统中的应用

该文介绍了语音识别技术的基本原理,以现代智能家居为背景,将非特定语音识别技术应用于智能家居控制系统中。通过非特定人语音识别技术,该系统能够正确地识别出人的语音控制命令,进行家电设备的智能语音控制,实现家电设备控制的智能化、便捷化。     

基于语音交互的智能家居系统

针对市面上各厂家的智能家居系统不兼容、操作复杂、功能单一等问题。设计了一款基于语音交互的智能家居系统,在RaspberryPi平台上采用Python语言,调用百度语音识别、图灵机器人、Snowboy唤醒词检测、itchat库,以及亚马逊云端,通过ZigBee的单播通讯方式,实现了一款集远程手机控制、本地语音控制、以及网络离线控制于一体的综合家居控制系统。该系统借助于微信与QQ邮箱,具有用户基数大,简单直接,以及功耗低、成本低等特点。并针对老年用户行动不便,在ZigBee终端,设计了可通过语音或电容按钮无线触发的电话求助装置,以及可调节亮度的夜灯装置。经测试三种控制模式转换自如,性能稳定,优于市面上大部分产品。     

语音技术在农业智能化中的应用展望

针对农业智能装备工作环境复杂、操作不便捷与作业效率低的问题,对语音技术在农业智能化中应用的前景进行了展望,并提出农业装备中语音系统软硬件整体架构,把语音技术分为语音提示、语音报警、语音控制、视觉语音4部分.在ROS开发环境中,运用python编译语言建立控制软件系统框架,将成套控制软件分为农作物信息检测单元、作业信息检测单元、接收语音信号单元、作业命令控制单元、语音播报-报警单元,把各功能单元进行模块化编程,实现整套系统的多功能同步协调运行.以葡萄采摘机器人为例,分别实现采摘机器人作业信息语音提示功能、语音控制采摘机器人运动功能、田间葡萄品种与成熟度信息识别储存并语音播报功能,对推进语音技术在农业智能化中的应用具有一定价值.     

基于电力线和嵌入式技术的智能家居系统

本文针对智能家居系统的高成本的特点和架构的复杂性,将系统架构在电力线通信基础上。首先讨论了其发展前景,然后分析电力线作为智能家居系统的一些主要的优点和缺点,以及缺点的解决方案,再从系统的硬件架构和软件设置来详细设计基于电力线和嵌入式技术的智能家居系统。     

智能语音入侵未来生活

语音如何入侵智能生活？通过智能语音将用户和智能生活连接起来,企业和用户通过云知声的智能语音服务在手机、智能家居、智能汽车、智能客服、在线教育等生活的方方面面带来高效和令人满意的智能化操作体验。语音不仅是人类之间进行信息交流最自然、最有效、最方便的工具,而且也是人与机器之间进行通信的重要工具。语音识别（Automatic Speech Recognition,ASR）技术能够让机器听懂人的声音,并据此作出正确的反应。2011年Siri的出现让语音技术渗透进人们的生活,也将语音识别带入了新纪元。此前,＂人机交互＂一直只是个虚拟概念。     

基于OMAP5912和RSC364的语音识别系统实现

介绍一种嵌入式语音识别系统的设计与实现,整个系统以TI公司的双核(ARM DSP)处理器芯片OMAP5912为控制核心,采用SENSORY公司的RSC364语音芯片来实现语音的识别与合成,并进行语音信号的采集和播放,整个系统结构简单,集成度高.驾驶员利用该系统可通过语音命令控制车上设备及获得语音反馈信息,系统也可以作为一嵌入式语音设备使用,具有较大的市场应用前景.     

嵌入式语音识别系统

本文介绍了一款针对特定人、孤立词的嵌入式语音识别系统的设计与实现。使用ACTER公司的为主控核心,本系统主要分为预处理、端点检测、LPCC特征提取和DTW动态规整匹配部分组成。整体调度采用中断方式实现将该系统用于语音控制小车实验,识别率达到90.3%。本系统设计性能满足玩具、游戏等消费娱乐电子设备对识别率和实时性的性能要求,而且体积小在智能家居也有广泛的应用,具有广阔的市场应用前景。     

嵌入式语音门锁的设计

与传统的门锁相比,嵌入式语音门锁利用人的语音作为“钥匙”,通过对语音内容和声音特征的双重识别,实现对出入口的控制和管理,其具有成本低、使用方便、保密性好等优点．以单片机SPCB061A为平台,利用语音识别技术设计了一个安全、方便的嵌入式语音门锁．     

基于Kinect辅助的机器人带噪语音识别

音视频信息融合可以提升机器人在噪声环境下的语音识别性能。然而受说话者的头部旋转、唇部尺寸不一、距摄像头距离不固定以及光照等因素影响,唇部信息不能得到有效的全面表征。该文提出融合机器人与Kinect的多模态系统。该系统采用Kinect获取3-D数据和视觉信息,并使用3-D数据重构侧唇来补充音视频信息。一系列基于特征融合和决策融合方法的结果表明:该文提出的多模态系统优于基于音视频单流和双流的语音识别系统,能够辅助机器人在自身噪声环境下的语音识别。     

基于ARM9的智能家居网关的设计

随着3G通信技术的发展和物联一时代的来临,智能家居的发展迎来了全新的机遇.本文提出了一种基于ARM9的嵌入式智能家居网关的解决方案,以满足智能家居系统的个性化需求,解决家居空间物理世界与数宇世界信息融合问题,具有一定的实践指导意义和广泛的应用前景.     

基于物联网的智能照明系统功能解析

随着科技的发展,基于网络的智能家居概念已经逐渐取代传统的家居行业,文章通过理论和实践相结合,重点研究了智能家居领域中的智能照明系统,该系统采用物联网技术融合传感技术、Zig Bee无线技术、嵌入式技术等实现一种安装简单、方便、低成本、低碳节能和易于扩展的智能家居照明控制系统,适用于家居、办公、摄影、交通以至智能城市层面,改善了人们日常生活。     

分布式传感网络前沿技术及实时应用

<正>传感网络是由大量传感节点通过无线通信、以自组织方式构成的网络,目的是协同地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息,最终传输到观察者。传感网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术和无线网络通信技术,在军事监控、工业过程控制、环境检测、医疗监控和智能家居等方面具有广阔     

嵌入式智能家居网关设计

在智能家居控制系统中,网关主要实现家居终端设备与远程用户之间的数据和命令的传输。本文设计了一种基于嵌入式硬件平台构建的智能家居网关,与Wi Fi、Zig Bee和以太网等技术相结合,能实现对家居终端的远程控制和管理,该智能家居控制网关能够很好地满足系统要求,具有成本低、维护简单等特点。     

基于Python Django的可扩展智能家居系统

针对现阶段智能家居系统智能化迭代开发的需求,分析当前智能家居系统主控的相关实现技术,提出了基于Python平台的嵌入式智能家居主控系统设计方法。采用Python Django进行主控系统的架构和通信协议、网关系统的设计,并结合CAN网络实现完整的智能家居系统应用。通过对智能家居系统安防模块的扩展性分析说明Python Django适合快速迭代的智能家居系统开发。     

基于语音控制的无线摇控机器人硬件设计与实现

本文主要是利用SPCE061A的语音功能,通过无线的发射端和接收端,实现语音控制的无线摇控机器人硬件设计,该机器人具有向前走,倒退,向左走,向右走等功能,控制机器人的操作者,只需在发射端用语音发出指令,机器人则可以通过无线的接收端收到指令完成相应的动作。     

基于Speech SDK的机器人语音交互系统设计

介绍了一种基于Microsoft Speech SDK5.1的机器人语音交互系统,利用Speech SDK5.1提供的应用程序编程接口SAPI进行语音识别,对识别结果在逻辑程序中处理,使用Inter-phonic5.0语音合成技术替代TTS技术来合成语音,实现了AHRR-I接待机器人的语音对话和语音控制。     

基于机器视觉的人机交互系统的设计

基于深度图像信息的获取与处理技术,实时性、鲁棒性较强,具有易于实现、交互性较好等优点.基于Kinect感应器的人机交互系统,可以实时捕捉深度图像和RGB图像,并运用Open NI和NITE技术框架,识别人体手势和关节运动姿态,最后将对应的操控指令发送至单片机执行,实现以自然体感的方式控制机器人.该系统易于实现、交互性较好,可以广泛应用于服务机器人、智能家居、工业控制等领域.     

未来嵌入式计算的关键技术及应用

嵌入式计算的崛起使得嵌入式系统的研究更加深入、应用更加广泛,其关键技术主要有可信计算、物联网和片上异构多核计算等核心技术,此外智能家居、云计算、绿色计算也是未来嵌入式计算的发展方向,这里分析嵌入式的三种核心技术和应用。