科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着教室电气设备使用频率的增高，人流量变大，容易出现人走灯未灭的情况，不符合当前节能减排的趋势。课题组基于K210构建人脸识别功能，STC89C52单片机构建电路控制功能，通过视觉识别的图像处理技术，实现了对教室电气设备的智能化自动控制节能控制系统的设计。随着深度学习和识别算法的发展，通过实际的实物测试，满足了系统的预期功能。通过使用MobileNet网络进行构建的神经网络算法，有效地将识别的精准度控制在0.9，为后续的电路控制和精准节能提供了有利的条件。仿真结果表明，该节能控制系统在人脸识别部分能够精准快速地对检测目标进行识别和框选定位，在对LED灯和蜂鸣器电路的控制效果测试上，控制效果非常稳定可靠；温度检测效果上，比较接近真实温度。满足了预期的精准识别和可靠电路控制的设计效果。
- 出版日期2022
- 单位湖南人文科技学院
