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基于物联网避免发生多重故障的电动汽车中的消防事故...
2.3.4.5学生，泰米尔纳德邦霍苏尔工程学院Adhiyamaan学院。摘要：电动汽车（EV）的快速增长需要创新的安全措施，以解决由车辆电气系统（尤其是电池管理系统中）故障引起的潜在火灾事故。在这项研究中，我们提出了一种旨在通过全面的故障检测和使用人工智能（AI）技术的智能电池管理来防止电动汽车中的消防事故的物联网（IoT）的解决方案。实现了复杂的故障检测系统，以识别多种故障类型，包括短路，过度充电和热异常。这种积极主动的方法确保了及时发现潜在问题，从而降低了火灾事故的风险。该系统旨在提供准确，及时的预测，使维护团队在导致重大失败之前解决潜在问题。
使用
印度霍苏尔的Adhiyamaan工程学院。摘要：：这项研究解决了视障人士在认识人，解释面部表情和参与社交活动时面临的挑战。当前的视觉植入物系统，例如RPS，患有低分辨率的磷酸图像，限制了它们在人工视觉解决方案中的有效性。为了克服这些局限性，我们的项目介绍了一种基于VT的开拓性方法，为自然图像识别提供了深度学习体系结构。我们的创新方法利用VT从用户周围的环境中提取和处理关键信息。通过理解视觉环境，该系统为视觉受损的个体提供了增强的看法，为伯爵，熟悉，性别，估计年龄，面部情绪，周围的物体以及附近个人的近距离提供了见解。将VT的整合到人工视觉系统中旨在超越当前技术的限制，从而为视力受损的人提供变革性的工具。这项研究不仅有助于人造视力的发展，而且有可能显着提高视觉障碍者的生活质量。索引术语 - 视觉变压器（VT），视网膜原理系统（RPS）