摘要：针对"超级黑板"应用中的定位要求,开发了一种可抗震型光电定位系统。采用STM32F103单片机作为主控芯片,选用光敏电阻检测光线,设计了矩阵键盘式电路以节约I/O口资源、缩短定位时间;芯片与电路的配合使系统具备了实时输出数字位置信号的能力。通过卡槽结构和激光头的安装,使该系统适用于以下工况:首先,测量范围较大,且要求在测量范围内无盲区(整个被测范围内保持一定的精度);其次,测量空间狭小且存在一定的震动。样机的实测结果显示,当测量范围为2 m时,系统测得的位置误差小于±0.5 cm,即精度可达0.25%。

摘要：针对现阶段水环境检测存在繁琐性和迟滞性的问题,设计了一种水质环境远程监测系统。该系统以STM32F103单片机为主控芯片,驱动水质监测相关传感器并获取记录数据,通过GPRS通讯将获取的数据传输至上位机,再经上位机显示实时数据并绘制历史曲线。该远程监控系统的使用节约了水质监测人员现场采集数据的时间与成本,同时做到了全天候监测。该水质环境监测系统大大提高了水质环境数据采集的效率,方便了水质的检测。

摘要：景深视频因高清、美观广受大众喜爱。然而,要从海量视频中检出此类视频十分困难。已有较多研究基于景深图像成像原理,开展景深像素分割算法研究,但难以直接应用于实际视频分类场景。本文针对景深视频类型,设计了可预测视频类型的深度网络。根据景深成像原理,各语义物体之间相对相机的景深深度存在一定的逻辑关系。为此提出以图像深度为指导,利用深度预测模块预测图像的景深深度信息,将其合并后输入至分类网络进行训练检测,以降低景深视频误检率,提升网络模型的性能。此外,针对现实需求中该领域有标数据较少,而不同数据集分布会降低性能的问题,设计了迭代式景深视频数据集收集方法,以较低的劳动成本快速收集所需要的视频数据,具有一定的实际应用价值。本文算法在快手线上的景深视频数据集中识别准确率达85.7%。