XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRaspberry
使用Raspberry Pi
视觉是存在的重要方面。失明是影响数百万个人的全球状况。在执行日常任务时，盲人面临各种挑战。他们主要依靠专业知识，智能棍子或其他人的帮助来避免危险[7]。为视力障碍的个体提供具有成本效益的解决方案。使用负担得起的硬件组件和开放源软件通过减少电子废物并使技术更容易访问这种全面的方法来帮助可持续性，以解决视觉障碍者面临的问题是使用技术来缩小可访问性差距[2]。其他无视人的解决方案是阅读文本。需要戴上任何无视力的人手的手指，然后需要戴上戒指设备的手指来指出每个文本字母，但是要指出文本中的每个单词的每个单词都很难为视觉较少的人指出一个巨大的任务。它用相机扫描文本，并创建一个读数文本的声音。这种类型的系统的主要缺点是准确性取决于人们如何将手指指向文本[1]。OCR技术使计算机能够从图像中解释和数字化文本，从而使其成为文档扫描，自动化和实时数据提取的至关重要的工具。但是，将OCR与TTS功能相结合，通过将提取的文本转换为语音，将此功能进一步发展。这样的系统对视觉受损的个体特别有益，使他们能够通过听觉手段“读取”文本。此外，增加多语言支持将应用程序扩展到语言学习，全球沟通和旅游业。该项目将Raspberry Pi作为硬件平台，因为其负担能力，可移植性和与外围设备的集成易用性。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，用于预处理捕获的图像，以增强文本清晰度和识别精度。Tesseract OCR是文本提取的骨干。然后由Google文本到语音（GTTS）处理公认的文本，这是一个广泛使用的Python库，提供多语言的文本对语音功能。
人类使用Raspberry Pi
1助理教授，2,3,4,5 UG学者1,2,3,4电子和通信工程，1,2,3,4剑桥技术研究所，印度班加罗尔，印度班加罗尔：摘要：本文介绍并着重于人类遵循Robo（HFR）的设计和开发，它可以遵循人类运营商以自动性方式进行人类运营商。与人类操作员保持恒定距离和方向是HFR的主要目标。在室内和室外环境中导航时。系统的关键组成部分包括用于人员识别和跟踪的计算机视觉，避免障碍机制和运动控制策略。通过广泛的模拟和现实世界实验评估所提出的HFR系统的有效性，证明了其在各种情况下准确跟踪和关注人类操作员的能力。结果突出了HFRS作为能够增强人机相互作用和生产力在不同应用中的多功能和智能机器人助手的潜力。人类追随机器人（HFRS）的发展代表了机器人技术的重大进步，从而彻底改变了监视，医疗保健和娱乐等各种行业的潜力。这些机器人旨在自主跟踪和跟随人类操作员，从而促进无缝的人类机器人相互作用并在动态环境中提高生产率。本文旨在探讨能够智能跟踪和跟随人类操作员的HFR系统的设计，开发和评估。通过利用传感器，执行器和控制算法的组合，HFR系统可以实现直观有效的导航，同时保持与人类操作员的安全且一致的距离。索引术语 - 遵循ROBO（HFR）的人，避免障碍物，对象检测，燃烧处理器的源代码。
使用Raspberry Pi
保护农作物免受鹿，鸟类和小型哺乳动物等动物的保护对于确保粮食安全至关重要，尤其是在农业在经济中起着核心作用的地区。有必要提供一种智能，环保的解决方案，以防止野生动植物损坏将实时图像识别和运动检测整合起来，以准确地识别动物在田间的存在。一旦检测到，该系统应激活诸如超声波声和闪光灯之类的威慑力量，以吓themand动物，从而在不损害野生动植物的情况下保护作物。机器学习的使用允许在动物检测中高精度，减少错误警报，并纳入太阳能，确保该系统具有节能和可持续性。该项目旨在为农民提供一种具有成本效益的自主系统，该系统可保护农作物，最大程度地减少环境破坏并促进农业与野生动植物之间的共存。
使用Raspberry Pi
智能停车系统利用传感器，物联网和自动化软件等高级技术来优化停车过程。通过在可用空间提供实时信息，有效地指导驾驶员并实现非接触式付款，可以减少搜索时间，交通拥堵和排放。此外，智能系统可以提高安全性，通过移动集成来增强用户体验，并提供数据驱动的见解，以更好地管理和未来的计划。这种聪明的方法不仅增加了停车位的利用，而且还促进了城市地区的成本效率和环境可持续性。
使用Raspberry Pi
摘要 - 能够在没有人工干预的情况下运行的车辆的出现彻底改变了汽车行业，从而提供了更安全，更有效的运输系统的前景。现在有几天，事故正在增加，并且没有特定的道路安全程序。在这个项目中，我们提出了一个在Raspberry Pi平台，自动驾驶汽车，车道检测，功能上实施的自动驾驶系统。系统使用覆盆子Pi，与PI配对，相机模块可以轻松捕获图像视频以实时捕获和处理。车道检测，以检测道路上的车道标记，从而使车辆能够在车道内保持并安全行驶。拟议的系统旨在提供全面的自动驾驶解决方案，该解决方案可以在低成本硬件和轻量级深度学习模型上实施，从而使其可用于研究，教育和原型设计。该系统展示了自动驾驶汽车的潜力，旨在在其自己的现实环境中安全，智能地导航。关键字 - 自动驾驶，Raspberry Pi，车道检测，实时系统，开放式简历。
使用 Raspberry Pi 的基于 AI 的家庭自动化系统
自动化系统意味着授权最终用户管理和处理电器。如果我们回顾不同时期的家庭自动化系统，就会发现它们始终致力于为家庭居民提供高效、便捷和安全的家居访问方式。无论用户的希望如何变化、技术如何发展或时间如何变化，家庭自动化系统的外观始终保持不变。许多现有的、成熟的家庭自动化系统都基于有线通信，例如基于 Arduino 和基于树莓派的家庭自动化系统。除非提前规划好系统并在建筑物实际施工期间安装，否则这不会造成问题。但对于现有的建筑物，实施成本非常高。相比之下，无线系统可以为蓝牙、Wi-Fi 和基于物联网的家庭自动化系统等自动化系统提供很大帮助。随着近年来 Wi-Fi、云网络等无线技术的进步，无线系统每天都在被广泛使用。该项目旨在构建一个使用任何移动设备来控制家用电器的家庭自动化系统。该家庭自动化系统基于物联网。当家庭自动化使用物联网 (IoT) 等新技术时，它是一个非常令人兴奋的领域。Raspberry pi 是信用卡大小的计算机。家庭自动化只不过是嵌入传感器和软件的物理设备的互连。网络连接用于收集和交换数据。家庭自动化是指家庭功能、活动和电器的自动和电子控制。在这种楼宇自动化的住宅扩展中，使用了各种控制系统。家庭自动化也称为家庭自动化或恶魔自动化。现代系统通常由连接到中央“网关”的开关和传感器组成，通过该网关使用用户界面控制系统，该用户界面可与壁挂式终端、手机软件、平板电脑或 Web 界面交互，通常但并非总是通过互联网云服务。如今，家庭自动化系统被广泛用于控制家庭周围的设备。借助家庭自动化系统可以控制各种家用设备。各种家用电器，如门、灯、风扇、电热器、监控系统和
基于 Raspberry Pi 的 Andriod 离线数据流
具有 Wi-Fi 功能的 Android 手机可提供智能浏览功能。通过利用此功能，我们将使用每个用户都可以使用的离线数据流，并且可以享受管理员存储在 Raspberry Pi 中的不同媒体。由于，我们将使用具有内置 Wi-Fi 热点功能的 Raspberry Pi 来广播媒体。在 Raspberry Pi 中有一个静态 IP，其中有一些 PHP 文件将访问用户端，并且他们将能够访问 PHP 页面上可用的任何数据。所有这些工作都将在包含 XAMPP 服务器的 Raspbian OS 平台上完成。通过连接到 Raspberry Pi 提供的 WI-FI，您的手机、平板电脑或笔记本电脑能够通过 Raspberry Pi 提供的离线服务器访问数据。可以从用户 android 应用程序中加载、下载和阅读视频、书籍和通知。该系统为管理员和用户提供访问系统的功能。通过此系统，管理员可以添加任何
使用Raspberry Pi
1 ABES工程学院，印度加兹阿巴德，摘要：智能卡和便携式电子设备中的加密电路对于用户身份验证和安全数据通信至关重要。这些电路需要紧凑，节能，能够处理多个加密算法并提供良好的性能。本文首次介绍了通用体系结构上三种标准加密算法的硬件实现。微型编码密码处理器是为智能卡应用程序设计的，在满足所需的功能和性能标准的同时，支持私钥和公共密钥算法。令人印象深刻的是，使用0.18 µm 6毫米CMOS技术，它小至2.25mm²。可以简单地通过更新用铁电RAM（FERAM）制成的内存块的内容来实现一种新算法。feram允许非易失地存储配置位，只有在引入新算法时才需要更改。索引术语 - 密码学，计算机安全，微处理器，智能卡。
基于脑电图的大脑计算机接口假肢使用Raspberry Pi 4
土木工程系Madenat Alelem大学学院，巴格达，伊拉克摘要 - 行人，战争或不同的疾病可以以这种方式影响上肢，因此需要截肢，并对人们执行诸如抓住，握住对象或移动对象等任务的能力产生巨大影响。在这种情况下，有必要开发解决方案以支持上肢截肢者以进行日常活动。BCI（脑部计算机界面）具有使用大脑的神经活动来传达或控制机器人，人造四肢或机器，而无需身体运动。本文提出了脑电图（EEG）心理控制的假肢。它消除了与当前正在使用的肌电和其他类型的假体相关的完整紧急紧张的高价，沉重和依赖性之类的缺点。开发的原型是使用基于EEG的BCI技术通过大脑命令控制的低成本3D打印的假肢。它包括由Raspberry Pi 4控制的步进电动机，以执行诸如打开/关闭移动和保持对象之类的动作。该项目已成功实施并实现了创建精神控制的假肢系统原型的目标，此外还需要进行有关扭矩，力和手部重量的必要实验测试和计算。纸张证明了该方法的可行性，并为改进原型设计以将其连接到上限截肢树桩的设计开放。
单通道脑电图
摘要：创伤性脑损伤（TBI）是死亡和残疾的常见原因。但是，现有的TBI诊断工具是主观的，或者需要广泛的临床设置和专业知识。相对较高的计算系统的大小以及与TBI相关的机器学习研究的有希望的结果相结合的可负担性和减少，使得创建紧凑和便携式系统以早期检测到TBI成为可能。这项工作描述了基于Raspberry Pi的便携式，实时数据采集和自动处理系统，该系统使用机器学习来有效识别TBI并自动从单渠道电脑电脑（EEG）信号中自动为睡眠阶段分数。我们讨论了可以使用数字转换器（ADC）的类似物对EEG信号进行数字数字化的系统的设计，实现和验证，并执行实时信号分类以检测到温和TBI（MTBI）的存在。我们利用卷积神经网络（CNN）和基于XGBoost的预测模型来评估系统的性能和降低系统的多功能性，以使用多种类型的预测模型运行。，对于TBI与控制条件，在16 s -64 S时期的分类时间小于1 s的分类时间中，峰分类精度超过90％。这项工作可以实现适合现场使用的系统的开发，而无需为早期TBI检测应用和TBI研究提供专门的医疗设备。此外，这项工作开放了实施连接的，实时TBI与健康和健康监测系统的途径。