摘要：为了实现家居生活智能、方便、舒适等目的,提出了一种基于ZigBee智能家居控制系统解决方案,并完成了系统的软硬件设计。该系统的以ARM处理器为控制中心,内部搭建服务器,结合ZigBee无线通信技术,实现了对室内灯光、窗帘,常用家电的协调控制。经测试,该系统稳定、操作简便、易于扩展,适用于对实时性要求不高的家居场合,达到了设计要求。

摘要：当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题。本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题。实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92%,且速度较快。

摘要：针对传统智能家居系统中存在的灵活性差、不易推广、功能单一、维护成本高等缺点,本文采用基于Android平台的智能家居系统设计方案,以Android智能终端作为客户端,以搭建Linux操作系统的ARM9微处理器作为服务器,以Zigbee技术构建内部网络,最终实现远程控制智能家居,并实时显示内部环境信息。