XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检测系统
使用车辆停车空间检测系统...
人工智能的存在（AI）改变了技术景观，并为人类的生活带来了重大变化。在印度尼西亚，有一家未来的学院（OFA）轨道公司，专注于人工智能4工作（AI 4 Jobs）计划。AI 4工作旨在增强人工智能（AI）的个人能力，以准备进入不断增长的工作世界。AI 4 Jobs计划设计了各种模块，包括了解AI概念，技术技能，职业道德方面和职业准备就绪。在这项研究中，重点是“使用计算机视觉方法填充停车空间车辆的检测系统”。为了完成任务，AI网站是通过使用HSV颜色空间（色调，饱和度，价值）的AI计算机视觉域而构建的，而OPENCV库是图像处理中的一种常见方法，可将车辆与背景区分开来确定4轮车辆停车场的布置通过OFA的AI 4工作计划，研究人员设法获得了有关AI和磨练技术技能的广泛知识，这些知识是处理AI技术的开发。此外，该计划还提供了对Diera AI的职业道德和职业准备的见解。关键字：AI，伦理，图像，计算机视觉。
LIDAR和基于超声传感器的智能障碍物检测系统
近年来，LIDAR（光检测和范围）技术与自动驾驶电动汽车（AEV）的整合引起了极大的关注，这标志着朝着实现更安全，更有效的运输系统的关键步骤。LIDAR传感器具有提供精确和实时三维环境感知的无与伦比的能力，具有增强AEV的自主性和可靠性的巨大承诺。然而，在该领域迅速发展的研究中，确保居住者和行人的安全仍然是一个关键的关注，需要一丝不苟的关注。现有文献广泛地讨论了与AEVS中的LiDAR集成相关的技术方面和性能指标，但在解决有效缓解潜在风险所需的细微差别安全含义和主动措施方面存在显着差距。本文旨在通过提出一个综合框架来弥合这一差距，该框架优先考虑LIDAR技术将其整合到AEV中。
自动头盔和数字检测系统
摘要 - 自动头盔和数字检测系统是现代交通管理和执法部门的最前沿。利用尖端的计算机视觉和机器学习技术，这些系统提供了摩托车骑手戴的头盔的实时标识和跟踪车辆上的头盔。此摘要概述了它们的意义，工作原则以及对道路安全的影响。这些系统旨在通过迅速识别和解决违规行为来提高道路安全。对于头盔，他们检测到骑手没有戴防护头饰的实例，使当局能够执行安全法规。另一方面，数字识别通过协助车辆识别，跟踪和事件调查来支持执法。自动检测系统的效率在于其实时操作，减少响应时间和人为错误的风险。此外，它们促进了数据收集，这对于流量分析，监视和决策可能是无价的。挑战包括确保高准确性，在不同条件下的鲁棒性以及对不同情况的适应性。持续的研发工作旨在提高这些系统的可靠性和有效性。随着技术的进步，自动头盔和数字检测系统有望在增强道路安全和交通管理方面发挥越来越重要的作用。在现代世界中，他们为更安全的道路和更有效的执法能力至关重要。关键字：头盔检测，数字检测，摩托车，卷积神经网络（CNN），安全性，深度学习
基于振动的公共场所漏水检测系统...
管道振动是使用新开发的系统采集的，该系统由 10 个传感器组成，分为两条链。这些链连接到主计算机，以将采集的数据持续传输到配备大存储空间的云服务器，该云服务器能够记录长达 6 个月的连续数据流。然后使用第 4 段所述的 ML 算法对采集的数据进行阐述。实验活动在城市地区进行，传感系统应用于 135 Ø 毫米新的地下水聚乙烯管道。传感器放置在管道表面上，使用低声阻抗胶，彼此之间的距离如表 1 所示。距离显示为从传感器 11 开始的绝对间隙、与前一个传感器的相对间隙或与模拟泄漏的绝对距离。图 1 描绘了传感器部署的更全面图片，其中实线表示 2 个节点之间的电子连接。
QML-IDS：量子机器学习入侵检测系统
摘要 — 量子计算和相关技术的出现为增强网络安全提供了机会。向量子计算能力的转变为制定缓解不断增长的网络完整性威胁的策略铺平了道路。为了应对这一技术进步，我们的研究提出了 QML-IDS，这是一种结合量子和传统计算技术的新型入侵检测系统 (IDS)。QML-IDS 采用量子机器学习 (QML) 方法来分析网络模式和检测攻击活动。通过对公开数据集进行大量实验测试，我们表明 QML-IDS 在攻击检测方面是有效的，并且在二分类和多分类任务中表现良好。我们的研究结果表明，QML-IDS 优于传统机器学习方法，证明了量子增强网络安全解决方案在量子实用时代的前景。索引词 — 量子机器学习、网络安全、量子网络。
使用图像处理的有效货币识别和价值检测系统
近年来，对自动货币识别和价值检测系统的需求不断增长，以简化现金处理和金融交易的过程。图像处理技术已成为自动化这些任务的有前途的方法。本文基于图像处理技术提供了有效的货币识别和价值检测系统。拟议的系统旨在自动化货币识别和价值检测过程，这在许多财务和零售应用程序中是必不可少的任务。该系统由几个阶段组成：图像采集，图像预处理，特征提取，图像增强和分类。系统使用多种图像处理算法，包括数据增强来增强输入图像的质量并提取相关功能。这些任务涉及确定银行票据或硬币的面额并确定其价值。实验的结果证明了拟议系统在现实世界情景中的有效性，这可以大大减少货币识别和价值检测所需的时间和精力。总而言之，在各种照明条件和方向下，提出的系统在识别不同的货币（包括钞票和硬币）方面达到了高准确性和鲁棒性。该系统的性能可以大大减少货币识别和价值检测所需的时间和精力，从而适合用于金融和零售应用程序。未来的工作将集中在更具挑战性的情况下，例如处理损坏或伪造的货币，以改善系统的性能。
使用跨学科方法的基于物联网的动物检测系统
摘要。如今，教育机构尤其是大学，与学生和员工互动，经常在日常活动中面临各种安全挑战。一个突出的担忧涉及校园内动物叮咬的威胁。在回应这个问题时，校园管理传统上诉诸于人类巡逻和阻止动物的身体障碍。为了应对这一多方面的安全挑战，建议的方法是“使用跨学科方法的基于物联网的动物检测系统”引入了一种创新的解决方案，该解决方案利用物联网技术的力量来显着增强校园安全和安全性。该系统部署了配备超声波传感器和ESP32摄像机的监视机器人，采用机器学习技术R-CNN进行动物检测。这种提出的方法使用跨学科方法来开发能够识别和分类各种物种的动物检测系统。这种提出的方法旨在通过无缝整合先进的技术，主动降低风险，通过自动化来简化流程，并为传统安全方法提供具有成本效益的替代方案，从而彻底改变校园安全性。除了传统方法之外，提议的系统还达到了令人印象深刻的动物检测准确性率，约为97.6％，通过在检测后向安全人员提出通知，实现了实时警报。
用于视觉的物体检测系统...
本文全面介绍了该项目的开发过程及其显著贡献，该项目旨在打造一套专为视障人士定制的物体检测系统。该系统利用 Python 编程语言结合 YOLO（You Only Look Once，只看一次）算法，提供实时物体检测功能。本文深入探讨了所采用的方法、面临的挑战以及为优化系统性能、可用性和可访问性而设计的创新解决方案。通过协作，我们设计出了大量创新解决方案，涵盖算法选择、模型训练、硬件集成、用户体验设计、文档编制和持续改进等各个方面。这项协同努力的成果展现了在为视障人士提供增强的态势感知和导航辅助方面取得的显著进展，从而促进了社区的包容性和自主性。
混合深度学习网络入侵检测系统基于卷积神经网络和双向长期记忆
摘要 - 在信息和数据是有价值的资产的时代，网络安全已变得至关重要。需要有效的网络入侵检测系统（NID）来保护敏感的数据和信息从网络攻击中。许多研究使用机器学习算法和网络数据集创建了NID，这些数据集无法准确反映实际的网络数据流。增加硬件功能和处理大数据的能力使深度学习成为开发NID的首选方法。这项研究使用两种深度学习算法开发了一个NIDS模型：卷积神经网络（CNN）和双向长期术语记忆（BILSTM）。cnn提取了提出的模型中的空间特征，而Bilstm提取了时间特征。使用两个公开可用的基准数据集CICIDS2017和UNSW-NB15，用于评估模型。所提出的模型在准确性方面超过了先前的方法，在CICIDS2017数据集中，二进制和多类分类的二进制和多类分类达到了99.83％和99.81％。在UNSW-NB15数据集上，该模型分别为二进制和多类分类的精度分别达到94.22％和82.91％。还使用主组件分析（PCA）用于功能工程，以提高模型训练的速度并将现有功能降低到十个维度，而不会显着影响模型的性能。关键字 - 双向长期记忆，卷积神经网络，深度学习，网络入侵检测系统，主成分分析
基于gan型号的驱动器嗜睡检测系统
此摘要通过整合生成对抗网络（GAN）模型提出了一种新颖的驱动嗜睡检测方法。解决道路安全的关键问题，尤其是在驾驶员疲劳的背景下，该系统利用甘斯的能力来提高嗜睡检测的准确性和效率。通过使用真实数据和合成数据的组合，对GAN模型进行了训练，以识别微妙的面膜和生理指标指示驱动因素的嗜睡。生成的合成数据促进了有限的现实世界昏昏欲睡的驾驶实例的增强，从而改善了模型对各种情况的概括。所提出的系统利用一种多模式的方法，结合了面部识别和生理信号，创建了一个全面而强大的嗜睡检测框架。通过广泛的实验和验证，基于GAN模型的有效性在准确地识别昏昏欲睡的状态中得到了证明，为高级驾驶员辅助系统铺平了道路安全性并有助于减少与疲劳有关的事故的方法。gan在驾驶员嗜睡检测系统中的集成代表了利用人工智能进行实时监控和干预的重要一步，最终增强了驾驶员和道路使用者的安全和福祉。