摘要：玉米作为我国主要粮食作物之一,品种较多,为解决人工识别存在的问题,采用MobileNet轻量级神经网络,对神经网络进行迁移学习,得到kmodel模型,移植于k210移动终端。MobileNet网络体积小,计算量小,精度高。硬件采用AO1-AI模块,该模块基于边缘智能计算芯片k210(RISC-V架构)设计,支持Micropython编程。对数据集进行训练和测试,训练的准确率结果为99%,将模型移植到k210终端进行测试,实验表明玉米籽粒的识别准确率为97.8%,本实验进行了轻量化MobileNet的移植,创制了小型化、便携式识别装置,为玉米籽粒实时图像识别和检测提供了一种解决方案。

摘要：为了缩短与节省企业采集物联网设备数据时的项目开发周期和项目开发成本,以及便于后期维护物联网项目,对物联网数据的存储和转发是非常重要的。文章提出了一种新的物联网数据处理的建设方案,即使用物联网终端MAIX Dock k210人工智能芯片,并利用现有的阿里云物联网控制平台,设计简单易行的方案,简易、方便地采集终端数据和存储数据并将数据转发到应用终端。实践结果表明,采用该方案实施的物联网项目基本满足中小企业的数据处理需求。

摘要：针对每年在偏僻区域发生突发事故因而错过最佳救援机会导致严重后果这一问题,提出了一种基于Yolo V2目标检测网络与k210单片机平台的安全预警系统。该系统采用Python编程语言开发,能识别出偏僻区域突然撞人的车辆、人等目标,并发出预警信息到特定的救援人员手机以提醒及时核实是否需提供救援。经现场验证,系统能对进入偏僻区域的目标发出预警信息,达到了预期中的预警效果。

摘要：基于体温监测和火灾预警的需求,本文设计了一个适合于家庭的人体红外测温及火灾预警系统,该系统以k210为控制核心,以红外温度传感器、图像传感器、烟雾火焰传感器、温湿度传感器等设备采集人体温度、环境温湿度、火焰等信息,通过显示屏、蜂鸣器等外设实现人机的直接交互,通过Wi-Fi通信模块实现测量数据与物联网平台的数据传输,进而实现人机的间接交互。实验表明,所设计系统实现了人体、物体和环境的温度测量与异态感知,具有速度快、精度高等优点。

摘要：该文旨在设计并实现一种基于STM32微控制器和k210开发板的人脸识别非接触式测温系统,以解决传统测温方式在效率和准确性上的不足,同时提高测温的便捷性和安全性。系统通过STM32微控制器进行整体控制,结合k210开发板进行人脸和口罩的识别。红外测温传感器用于非接触式地测量人体温度,而人工智能技术则用于提升识别精度。详细的工作流程包括图像采集、预处理、特征提取、匹配与识别以及温度测量。实验结果表明,该系统能够实现快速准确的人脸与口罩识别,并在非接触式测温中展现出良好的稳定性和准确性。其性能在多种测试场景下均表现优异,显示出在人脸识别和温度测量领域的广泛应用前景。综上所述,该文设计并实现的人脸识别非接触式测温系统具有较高的实用价值和广泛的应用范围。未来,该系统可进一步应用于公共场所的测温管理、医疗诊断、安全监控等领域,为相关领域的研究和实践提供有力支持。同时,也需持续优化算法和提高硬件性能,以应对更复杂的应用场景和更高的识别要求。

摘要：针对传统的单片机硬件系统复杂、处理能力弱、时间延迟大等问题,文章提出了一种基于智能AI芯片k210的声音采集与识别系统设计方法。该方法首先通过音频传感模块采集音频信号,其次通过主控模块提取MFCC特征并将其作为其声音特征,涉及预处理、快速傅里叶变换、Mel滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。MFCC在降低信噪比方面具有良好的识别性能,能较好地利用听觉模型的成果。通过测试,文章验证了该方法的可行性及高速性,有效解决了传统方法速率低、成本高等问题。

摘要：随着我国城市化进程的不断推进,截至2022年底,我国汽车保有量已经超过4.17亿辆,受此影响,汽车带来的城市道路拥堵、车位紧缺等问题日益突出。针对这个问题,设计一种基于STM32和k210的智能车库管理系统,主要由基于k210的高效车牌识别系统、基于超声波模块的车型识别系统、云平台管理系统构成,由STM32作为控制核心,经过实验验证,成本低廉并能提高车库管理效率,具有一定的实用意义。

摘要：为解决施工现场人员考勤及正确佩戴安全帽检测问题,开发了以k210处理器为核心的工人安全帽佩戴检测及考勤系统。该系统分为主控系统和上位机管理系统两部分,主控系统通过摄像头获取施工现场入口图像信息,识别图像中的人脸及安全帽佩戴情况,如果属于工地工作人员且正确佩戴了安全帽,则计入考勤信息并打开闸门放行,若图像中的人员不属于该工地工作人员或未正确佩戴安全帽则发出警报,闸门不放行。主控系统通过WiFi与上位机通讯,将工地入口的图像和考勤信息上传至上位机管理系统。上位机管理系统具有工地入口图像显示和考勤信息查询、统计等功能。经测试,该系统的人脸识别成功率达到95%,安全帽佩戴检测正确率达到98%。引入该系统后,减轻了管理员对工地工作人员安全帽佩戴监督与考勤管理的工作压力,提高了工作效率。

摘要：文章针对不同直径管道的缺陷型检测问题提出了一个新的管道环焊缝自动扫查器模型,并进行面向功能的电气选型,使该扫查器能实现几乎全自动的行走与工作,以k210单片机作上位机,接受焊缝位置信息,以Arduino为下位机,对上位机发出的信号进行相应控制。扫查器有利于推动管道机器人的发展。

摘要：针对摄像头在人脸识别追踪过程中存在的背景环境复杂多变、动态目标跟踪不准确、效率低等问题,设计了一种基于k210型人工智能芯片的摄像头智能追踪稳定器。系统通过k210型主控芯片对OV2640型摄像头采集的人脸图像进行识别,执行PID运算,输出PWM控制云台舵机实现自动追踪。当人脸出现在摄像范围内时,摄像头在二自由度内自动进行人脸的稳定追踪。实验结果表明,该系统能够实现人脸的识别和追踪,并且具有性能稳定、准确性高、实时性强等特点。