XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System蜂鸣器
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
使用 NVIDIA Jetson 上的深度学习进行面罩检测
2019 年 12 月，冠状病毒大流行开始。冠状病毒疾病-19 (COVID-19) 通过直接接触直接从受污染的表面传播。为了对抗病毒，需要大量设备。口罩是人多拥挤场所个人防护的重要组成部分。因此，确定一个人是否戴着口罩对于融入当代社会至关重要。为了实现这一目标，本文提出的模型使用了深度学习库和 OpenCV。出于安全考虑，选择了这种方法，因为它在部署期间具有很高的资源效率。分类器是使用 MobileNetV2 结构构建的，该结构设计为轻量级，能够在 NVIDIA Jetson Nano 等嵌入式设备中使用以进行实时口罩识别。模型构建的阶段包括收集、预处理、拆分数据、创建模型、训练模型和应用模型。该系统利用图像处理技术和深度学习来处理实时视频源。当有人没有戴口罩时，输出最终会通过内置蜂鸣器发出警报声。实验结果和测试用于验证系统的性能。包括训练和测试，识别率达到99%。
使用 IBEACON 保障女性安全的智能可穿戴设备
本文介绍了一款使用 IBEACON 技术保护女性安全的智能可穿戴设备。如今，女性的安全是最重要的问题，这款设备旨在为女性提供更安全的环境，并在她们可能面临任何危险时保护她们。本文包括支持 BLE-Wi-Fi 的 Beacon 模块、AI 控制器，并使用 MEMS 加速度计传感器检测异常。在发生性骚扰或紧急情况时，加速度计传感器会检测到震动警报，该警报作为设定的阈值输入。该设备通过向预定义的紧急联系人或当局发送短信警报和呼叫警报自动激活。受影响人员的详细信息将持续传输到与 AI 控制器接口的信标模块。信标模块可以扫描和访问任何网络连接，不受密码保护的影响，因此在关键时刻，受害者的实时位置可以通过主云服务器进行跟踪和监控，而无需受害者的 Wi-Fi 需求。拟议的系统带有紧急开关，可触发蜂鸣器，向她周围的人发出警报。所提出的框架灵活、可互操作，无需人机界面，提高了准确性，有效地解决了这一问题。关键词：IBEACON 技术、MEMS 加速度计传感器、GPS、AI-Tensilica 控制器。
自动驾驶汽车的突出检测
自动驾驶汽车的引入代表了运输历史上的分水岭，并承诺提供更安全，更高效和可访问的流动性。但是，转移到完全无人驾驶汽车的障碍中，包括检测出意外的障碍物，例如从其他车辆突出物体。这项研究试图为自动驾驶汽车创建原型突出检测系统。该原型构建在玩具车底盘上，并具有由微控制器控制的电动机和车轮。一个小型相机，例如网络摄像头或Raspberry Pi相机，记录了车辆的前视图。Raspberry Pi或Arduino用作中央计算单元，解释传感器数据，做出决策并将命令发送到驱动器系统。为了训练检测系统，我们拍摄了带有和没有突起的汽车的照片。这些照片与OpenCV库一起处理，以提高功能质量和检测准确性。基本对象识别技术检测突起，系统检查图像是否差异。系统检测到突出时，它会停止汽车，激活LED警报或发出蜂鸣器。测试原型以确保其有效性，并随着反馈的驱动而变化。该项目提供了计算机视觉和机器人技术的动手经验，这有助于提高自动驾驶汽车安全性的总体目标。
自动检测和警报系统
摘要。在印度，有80％的死亡是由于事故造成的，以防止这种车辆到车辆技术。这种V2V技术不仅可以防止事故，而且可以检测到它们。此V2V是其的子集。v2v是车辆到车辆通信，在该通信中，车辆交换有关速度，位置和旅行方向的信息，从各个方向近距离靠近驾驶员的车辆对车辆的全面意识。当前系统既包括预防（通过振动传感器）和检测（通过Google Maps Integration）。在拟议的论文中解决了预防和检测。在预防方面，DSRC是用于通信的无线网络。V2V的操作范围为250m。这项技术在丘陵地区特别有用，在丘陵地区，驾驶员可能无法检测到盲点中的车辆。而不是DSRC，我们可以使用Zigbee或蓝牙进行通信。使用UV传感器检测到障碍物，并由蜂鸣器提醒；当它超出范围时，车辆会自动停止。在检测方面，这主要基于检测事故的加速度计。将使用GPS和GSM来实现事故位置的识别和创建以及消息和位置的发送。该系统的主要优点是成本效益，确保安全性，能够迅速挽救受害者的生命，有效的时间消耗的能力以及减少人为错误的可能性。
基于物联网的患者胎儿心率监测
摘要——技术在医疗保健中发挥着最重要的作用，不仅在传感设备方面，而且在通信和记录方面也是如此。在术后几天内观察各种医疗参数至关重要。因此，医疗保健通信方法的最新发展通过物联网这一术语进行了定制，即使在偏远地区也能提供服务，物联网是医疗保健的催化剂，在许多应用中发挥着突出的作用。在本文中，微控制器用作通信网关。该系统提出了一种智能患者胎儿健康监测系统，该系统使用传感器跟踪患者健康状况，并在发生任何紧急情况时使用互联网通知其亲属或相关医生。控制器还与蜂鸣器连接，以提醒看护人检测器输出的变化。此外，为了跟踪心率的状态，控制器与 LCD 显示器连接，并作为无线局域网关联，以传输警报。如果系统检测到患者脉搏或血压有任何变化，系统会自动通过物联网向医生发送有关患者状态的警报，并通过云端实时显示患者体温的详细信息。因此，基于物联网的患者健康监测系统有效地利用互联网来观察患者的健康状况并及时挽救生命。因此，可以通过这种技术简单地进行快速有条件用药。该系统易于设置，具有高性能和及时响应能力。
配备自动门的先进 ATM 安全系统......
1,2,3,4,5 Annamacharya 理工学院，拉贾姆佩特，安得拉邦，印度。摘要：自动柜员机可用于多种用途，最显著的是现金提取。ATM 客户将进行数十亿笔交易并使用广泛的服务。同时，由于安全性较差，ATM 的抢劫案数量也很大。因此，有必要提出可以解决此问题的新技术。我们研究的主要目标是减少 ATM 抢劫案的数量。这里使用 MEMS 传感器来检测每次发生抢劫时 ATM 位置的变化。ATM 的振动传感器检测振动并启动适当的操作。一旦检测到振动和/或位置变化，Arduino 处理器就会收到信息。随后，使用直流电机关闭 ATM 室门，并启动继电器将气体排放到 ATM 中，使窃贼失去知觉。将使用 ESP Cam 拍摄事件照片，并启动第二个继电器自动锁定 ATM 门。GSM 模块将消息与 OTP 一起发送给相关银行当局和附近的警察局。最后，蜂鸣器会发出警报。要解锁 ATM 门，请使用门上的键盘输入 OTP；OTP 将显示在 LCD 上。由于此系统，ATM 系统无需警卫即可得到保护，这也使抓捕小偷变得容易。关键词：自动柜员机、抢劫检测、GSM 通知、电磁锁、安全措施。
人工智能监控叉车自动人体检测系统
2.1 选择性检测人体 该系统采用单次多框检测器 (SSD) 作为深度学习模型，仅检测图像中的人体。该系统能够学习通过现场测试收集的大量真实环境图像，并通过独自开发的调整技术检测人体，从而成功大幅提高检测率（即将人体检测为人体的比率），同时抑制误检。选择性检测人体不会对工作环境中存在的物体发出误报，因为工作环境中通常周围有各种物品和货物。因此，可以避免过多的警告。 2.2 自动切换近距离和远距离摄像机 根据叉车的速度自动切换近距离和远距离摄像机。这样可以适当设置监控区域，同时减轻操作员的负担。 2.3 检测通知 一旦检测到，蜂鸣器就会发出声音，提醒操作员附近有人。同时，该灯还会亮起，指示检测到的人所在的方向，从而敦促操作员用自己的眼睛或通过 Good Viewer(*) 屏幕确认安全性。 （*Good Viewer 是一种通过俯瞰叉车周围环境来确认安全性的支持系统。） 2.4 检测时防止叉车启动 如果在叉车停止时检测到有人，系统将阻止车辆启动，以防止发生事故。如果此预防措施干扰了工作进度，可以暂时关闭。此功能由与车辆控制集成的系统实现，因此是我们产品与其他公司类似产品不同的卖点，因为后者与车辆本身分开出售，本身不具备这种功能。 | 3. 未来发展
人工智能助力盲人和残障人士打造无障碍厨房
摘要 — 本项目旨在通过集成先进的硬件和软件技术，为视障人士提供安全独立的厨房导航。硬件模块采用 ESP32 微控制器，并集成了多个安全组件。温度传感器监测食物或烹饪食材的热量，并通过语音提醒是否适合食用。气体传感器通过检测泄漏并自动触发气缸旋钮关闭机制来确保安全。火灾探测由专用传感器管理，该传感器在紧急情况下会激活蜂鸣器。称重传感器用于测量物品的重量，当重量低于预设阈值时，系统会发出语音提示，通知用户重新加料。这些功能共同确保了安全便捷的烹饪环境，并根据视障用户的需求量身定制。在软件方面，该系统采用先进的人工智能驱动技术，进一步协助用户。图像转文本技术可以识别和发音包装上标注的成分名称，从而无需进行视觉识别。此外，基于 YOLOv5 的物体检测算法可以识别各种厨房食材、蔬菜和水果，并提供实时语音反馈，从而提升可用性。智能传感器与机器学习算法的结合，打造出强大且用户友好的解决方案，提升了用户的独立性和安全性。这款创新系统弥合了无障碍功能与科技之间的差距，使用户能够轻松自信地完成厨房任务。关键词：无障碍功能、ESP32、AI 驱动的厨房助手、温度检测、气体传感器、火灾探测、称重传感器、图像转文本、YOLOv5、物体检测、语音输出、视障人士支持、实时协助、智能厨房、安全监控。
212P MOV-313P - 金砖
580 x 595 x 820mm 730 x 645 x 870mm 890 x 615 x 1025mm 450 x 450 x 450mm 600 x 500 x 500mm 570 x 465 x 840mm 90 L 150 L 223 L 镀锌钢板上的烘烤丙烯酸涂层 不锈钢板（SUS-304） 玻璃棉 岩棉 强化三层玻璃窗（t = 5mm） – 不锈钢板，不锈钢丝（可调） 2 3 4 顶板上两个（内径 32mm） 顶板上一个（内径 32mm） 强制空气循环系统 微处理器 PID 控制 热电偶 数字设定（可调范围：± 1˚ C） 自动启动，自动停止，斜率控制，3 步程序00:00 ~ 99:59/一步。最大重复 99 次 数字 LED 显示屏 1.1kW 1.2kW 2.5kW 多叶片风扇直径 149mm 涡轮风扇直径 180mm 螺旋桨风扇 107mm 50/60Hz，电线约 2m 约 1.1kW 约 1.2kW 约 2.6kW 40˚ C ~ 200˚ C 40˚ C ~ 300˚ C ±0.5 度 ±2.5 度（200˚ C 时） ±3.0 度(200˚ C 时) 50kg 66kg 97kg 过流断路器、自动设定温度警报（设定点 +10˚ C）、独立过热过流断路器、自我诊断、保护电路、控制部分过热安全系统（65˚ C 时触发）、自我诊断、警报蜂鸣器、内存备份保护热敏电阻、远程控制警报插孔、串行通信。控制部分、远程控制警报插孔、双独立热保护器（电子系统）、内存备份、串行通信。