沐鸣2平台待遇_干货 | 人机交互的语音识别技术

在人际交往中,言语是最自然并且最直接的方式之一。随着技术的进步,越来越多的人们也期望计算机能够具备与人进行言语沟通的能力,因此,语音识别这一技术也越来越受到关注。尤其,随着深度学习技术应用在语音识别技术中,使得语音识别的性能得到了显著提升,也使得语音识别技术的普及成为了现实。

语音识别技术

自动语音识别技术,简单来说其实就是利用计算机将语音信号自动转换为文本的一项技术。这项技术同时也是机器理解人类言语的第一个也是很重要的一个过程。


语音识别是一门交叉学科,所涉及的领域有信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等,甚至还涉及到人的体态语言(如人民在说话时的表情手势等行为动作可帮助对方理解)。其应用领域也非常广,例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统,在信息高度化的今天,语音识别技术及其应用已成为信息社会不可或缺的重要组成部分。

语音识别技术的发展历史

语音识别技术的研究开始二十世纪50年代。1952年,AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统:Audry系统。

60年代计算机的应用推动了语音识别技术的发展,提出两大重要研究成果:动态规划(Dynamic Planning, DP)和线性预测分析(Linear Predict, LP),其中后者较好的解决了语音信号产生模型的问题,对语音识别技术的发展产生了深远影响。

70年代,语音识别领域取得突破性进展。线性预测编码技术(Linear Predict Coding, LPC)被Itakura成功应用于语音识别;Sakoe和Chiba将动态规划的思想应用到语音识别并提出动态时间规整算法,有效的解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题;同时提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。在同一时期,统计方法开始被用来解决语音识别的关键问题,这为接下来的非特定人大词汇量连续语音识别技术走向成熟奠定了重要的基础。

80年代,连续语音识别成为语音识别的研究重点之一。Meyers和Rabiner研究出多级动态规划语音识别算法(Level Building,LB)这一连续语音识别算法。80年代另一个重要的发展是概率统计方法成为语音识别研究方法的主流,其显著特征是HMM模型在语音识别中的成功应用。1988年,美国卡内基-梅隆大学(CMU)用VQ/HMM方法实现了997词的非特定人连续语音识别系统SPHINX。在这一时期,人工神经网络在语音识别中也得到成功应用。

进入90年代后,随着多媒体时代的来临,迫切要求语音识别系统从实验走向实用,许多发达国家如美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT&T、NTT等著名公司都为语音识别系统实用化的开发研究投以巨资。最具代表性的是IBM的ViaVoice和Dragon公司的Dragon Dectate系统。这些系统具有说话人自适应能力,新用户不需要对全部词汇进行训练便可在使用中不断提高识别率。

当前,美国在非特定人大词汇表连续语音隐马尔可夫模型识别方面起主导作用,而日本则在大词汇表连续语音神经网络识别、模拟人工智能进行语音后处理方面处于主导地位。

我国在七十年代末就开始了语音技术的研究,但在很长一段时间内,都处于缓慢发展的阶段。直到八十年代后期,国内许多单位纷纷投入到这项研究工作中去,其中有中科院声学所,自动化所,清华大学,四川大学和西北工业大学等科研机构和高等院校,大多数研究者致力于语音识别的基础理论研究工作、模型及算法的研究和改进。但由于起步晚、基础薄弱,计算机水平不发达,导致在整个八十年代,我国在语音识别研究方面并没有形成自己的特色,更没有取得显著的成果和开发出大型性能优良的实验系统。

但进入九十年代后,我国语音识别研究的步伐就逐渐紧追国际先进水平了,在“八五”、“九五”国家科技攻关计划、国家自然科学基金、国家863计划的支持下,我国在中文语音技术的基础研究方面也取得了一系列成果。

在语音合成技术方面,中国科大讯飞公司已具有国际上最领先的核心技术;中科院声学所也在长期积累的基础上,研究开发出颇具特色的产品:在语音识别技术方面,中科院自动化所具有相当的技术优势:社科院语言所在汉语言学及实验语言科学方面同样具有深厚的积累。但是,这些成果并没有得到很好的应用,没有转化成产业;相反,中文语音技术在技术、人才、市场等方面正面临着来自国际竞争环境中越来越严峻的挑战和压力。

语音识别系统的结构

主要包括语音信号的采样和预处理部分、特征参数提取部分、语音识别核心部分以及语音识别后处理部分,图中给出了语音识别系统的基本结构。

语音识别的过程是一个模式识别匹配的过程。在这个过程中,首先要根据人的语音特点建立语音模型,对输入的语音信号进行分析,并抽取所需的特征,在此基础上建立语音识别所需的模式。而在识别过程中要根据语音识别的整体模型,将输入的语音信号的特征与已经存在的语音模式进行比较,根据一定的搜索和匹配策略,找出一系列最优的与输入的语音相匹配的模式。然后,根据此模式号的定义,通过查表就可以给出计算机的识别结果。

语音识别系统的分类

根据识别的对象不同,语音识别任务大体可分为三类,即孤立词识别(isolated word recognition),关键词识别(或称关键词检出,keyword spotting)和连续语音识别。

孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词,如“开机”、“关机”等;连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音,如一个句子或一段话;连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音,但它并不识别全部文字,而只是检测已知的若干关键词在何处出现,如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。

根据针对的发音人,可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别,前者只能识别一个或几个人的语音,而后者则可以被任何人使用。显然,非特定人语音识别系统更符合实际需要,但它要比针对特定人的识别困难得多。

另外,根据语音设备和通道,可以分为桌面(PC)语音识别、电话语音识别和嵌入式设备(手机、PDA等)语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形,因此需要构造各自的识别系统。

语音识别技术类型

目前具有代表性的语音识别技术主要有动态时间规整技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)、矢量量化(VQ)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)等技术方法。

动态时间规整算法(DynamicTime Warping,DTW)

是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法,该算法基于动态规划的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。在应用DTW算法进行语音识别时,就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度,按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。

隐马尔可夫模型(HMM)

是语音信号处理中的一种统计模型,是由Markov链演变来的,所以它是基于参数模型的统计识别方法。由于其模式库是通过反复训练形成的与训练输出信号吻合概率最大的最佳模型参数而不是预先储存好的模式样本,且其识别过程中运用待识别语音序列与HMM参数之间的似然概率达到最大值所对应的最佳状态序列作为识别输出,因此是较理想的语音识别模型。

矢量量化(VectorQuantization)

是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比,矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是将若干个语音信号波形或特征参数的标量数据组成一个矢量在多维空间进行整体量化。把矢量空间分成若干个小区域,每个小区域寻找一个代表矢量,量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书,从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式,设计出最佳的矢量量化系统,用最少的搜索和计算失真的运算量实现最大可能的平均信噪比。

在实际的应用过程中,人们还研究了多种降低复杂度的方法,包括无记忆的矢量量化、有记忆的矢量量化和模糊矢量量化方法。

人工神经网络(ANN)

是20世纪80年代末期提出的一种新的语音识别方法。其本质上是一个自适应非线性动力学系统,模拟了人类神经活动的原理,具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性,其强大的分类能力和输入—输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。其方法是模拟人脑思维机制的工程模型,它与HMM正好相反,其分类决策能力和对不确定信息的描述能力得到举世公认,但它对动态时间信号的描述能力尚不尽如人意,通常MLP分类器只能解决静态模式分类问题,并不涉及时间序列的处理。尽管学者们提出了许多含反馈的结构,但它们仍不足以刻画诸如语音信号这种时间序列的动态特性。由于ANN不能很好地描述语音信号的时间动态特性,所以常把ANN与传统识别方法结合,分别利用各自优点来进行语音识别而克服HMM和ANN各自的缺点。

近年来结合神经网络和隐含马尔可夫模型的识别算法研究取得了显著进展,其识别率已经接近隐含马尔可夫模型的识别系统,进一步提高了语音识别的鲁棒性和准确率。

支持向量机(Supportvector machine)

是应用统计学理论的一种新的学习机模型,采用结构风险最小化原理(Structural Risk Minimization,SRM),有效克服了传统经验风险最小化方法的缺点。兼顾训练误差和泛化能力,在解决小样本、非线性及高维模式识别方面有许多优越的性能,已经被广泛地应用到模式识别领域。

语音识别技术的难点及对策

语音识别技术的发展,达不到实用要求的,主要表现在以下方面 :

(1) 自适应问题 。

语音识别系统的自适应性差体现在对环境条件的依赖性强。 现有倒谱归一化技术、相对谱(RASTA)技术、LINLOG RASTA 技术等自适应训练方法。

(2)噪声问题。

语音识别系统在噪声环境下使用,讲话人产生情绪或心里上的变化 ,导致发音失真、发音速度和音调改变 ,产生Lombard/Loud 效应。 常用的抑制噪声的方法有谱减法、环境规正技术、不修正语音信号而是修正识别器模型使之适合噪声、建立噪声模型。

(3)语音识别基元的选取问题 。

一般地,欲识别的词汇量越多,所用基元应越小越好。

(4 )端点检测。

语音信号的端点检测是语音识别的关键第一步。研究表明,即使在安静的环境下,语音识别系统一半以上的识别错误来自端点检测器。提高端点检测技术的关键在于寻找稳定的语音参数 。

(5 )其它如识别速度问题 、拒识问题以及关键词检测技术(即从连续语音中去除 “啊”、“唉”的语气助词,获得真正待识别的语音部分 )、对用户的错误输入不能正确响应等问题 。

语音识别的应用

语音识别可以应用的领域大致分为大五类:

办公室或商务系统。典型的应用包括:填写数据表格、数据库管理和控制、键盘功能增强等等。

制造业。

在质量控制中,语音识别系统可以为制造过程提供一种“不用手”、“不用眼”的检控(部件检查)。

电信。

相当广泛的一类应用在拨号电话系统上都是可行的,包括话务员协助服务的自动化、国际国内远程电子商务、语音呼叫分配、语音拨号、分类订货。

医疗。

这方面的主要应用是由声音来生成和编辑专业的医疗报告。

其他。

包括由语音控制和操作的游戏和玩具、帮助残疾人的语音识别系统、车辆行驶中一些非关键功能的语音控制,如车载交通路况控制系统、音响系统。

随着移动互联网技术的不断发展,尤其是移动终端的小型化、多样化变化趋势,语音识别成为区别于键盘、触屏的人机交互手段之一。随着语音识别算法模型、自适应性的加强,相信在未来很长一段时间内,语音识别系统的应用将更加广泛与深入,更多丰富的移动终端语音识别产品将步入人们的日常生活。

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沐鸣2平台待遇_干货 | 扫地机器人的人工智能与传感器

近年来,随着计算机技术与人工智能科学的飞速发展,智能机器人技术逐渐成为现代机器人研究领域的热点。其中,服务机器人开辟了机器人应用的新领域。

随着人们生活水平的提高,健康、舒适的家居环境越来越被更多的人所关注。买房、装修成为人们茶余饭后谈论的热点话题,但装修后又脏又累的卫生清扫工作,成为困扰家庭主妇的又一大难题。对不少家庭而言,清洁机器人已成为清洁家庭的必备小家电。

自动进行房间地面清洁的自动扫地机器人,集机械学、电子技术、传感器技术、计算机技术、控制技术、机器人技术、人工智能等诸多学科为一体。自动扫地作为智能移动机器人实用化发展的先行者。

扫地机器人,又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等,是智能家用电器的一种,能凭借一定的人工智能,自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式,将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒,从而完成地面清理的功能。本设计扫地机器人采用刷扫吸尘方式,机身为无线机器,以圆盘型为主,使用充电电池运作,操作方式使用遥控器、或是按机器上的操作面板相应按钮。本次设计的扫地机器人可设定时间预约打扫,自行充电。前方设置超声破测距传感器,可侦测障碍物,如碰到墙壁或其他障碍物,会自行转弯,从室内边沿开始走矩形路线,有规划清扫地区。

扫地机器人的工作原理及特点

扫地机器人由微电脑控制,可实现自动导航并对地面进行清扫和吸尘,通过碰撞头实现对前方障碍物的躲避和绕过可以使所到角落得到清洁,同时两个超大边扫轮的设计,可使角落和地面扫的更彻底,更干净,两个清扫轮的相对旋转,更使得垃圾不会从机体底部溜掉,清洁更完善,同时清扫吸尘一体的双重作用,使扫起来的尘土更有规律和顺畅的进入垃圾收集盒内,并且通过在前轮和清扫轮动力箱内上安装光电传感器,可以使该机器人拥有自动防机体卡死和扫轮卡死的功能,当被卡住使其自动后退或关机,并在碰撞头上装有红外反射探测器,可自动判断前方是否悬崖,并自动绕开。

特点:

1、扫地省时、省力、提高工作效率、能源利用率:整个清洁过程不需要人控制,减轻人的操作负担,人们可以利用节省的时间做其他有意义的事。

2、低噪音:小于50分贝,清洁房间的过程免受噪音之苦。

3、净化空气:内置活性碳、吸附空气中有害物质。

4、轻便小巧:轻松打扫普通吸尘器清理不到的死角。

扫地机器人的关键技术

扫地机器人系统通常由四个部分组成:移动机构、感知系统、控制系统和吸尘系统。

移动机构是扫地机器人的主体,决定了机器人的运动空间,一般采用轮式机构。

感知系统一般采用超声波测距仪、接触和接近觉传感器、红外线传感器和CCD摄像机等。

随着近年来计算机技术、人工智能技术、传感技术以及移动机器人技术的迅速发展,扫地机器人控制系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的发展前景。扫地机器人的控制与工作环境往往是不确定的或多变的,因此必须兼顾安全可靠性、抗干扰性以及清洁度。用传感器探测环境、分析信号,以及通过适当的建模方法来理解环境,具有特别重要的意义。近年来对智能机器人的研究表明,对于工作在复杂非结构环境中的自主式移动机器人,要进一步提高其自动化程度,主要依靠模式识别及障碍物识别、实时数据传输及适当人工智能方法,还需要进一步开发全局模型,从而为机器人获取全局信息。

目前发展较快、对扫地机器人发展影响较大的关键技术是:传感技术、智能控制技术、路径规划技术、扫地技术、电源技术等。

扫地机器人的机械结构

扫地机器人主要包括以下几部分:

1、个行走驱动轮及驱动电机。该部分主要保证机器人能够在平面内移动。壳体前端和侧面装有红外开关,作为碰撞检测传感器。底面的3个红外开关作为台阶检测传感器,防止跌落。驱动轮上装有光电编码盘,可以对轮速进行检测和控制,实现定位和路径规划。同时还扩展了超声波传感器,用于精确定位的需要;

2、清扫机构。用电机带动两个清扫刷,使左面清扫刷顺时针转动,右面逆时针转动,这样就可以在清扫灰尘时将灰尘集中于吸风口处,为扫地机构的工作做准备;

3、扫地机构。制造强大的吸力,将灰尘吸入灰尘存储箱中;

4、擦地机构。在清扫、扫地之后,利用安装在壳体下面的清洁布擦除残留在 地面上的细小灰尘,保证清洁工作的质量。

扫地机器人的工作流程

1、首先可以通过键盘或者遥控器启动清洁机器人,让它开始清扫工作。

2、机器人一旦开始工作,便控制清扫机构进行清扫、扫地机构开始扫地、擦地机构开始擦地。

3、机器人开始工作,传感探测模块就开始不断地采集外部信息,送到CPU进行分析和决策产生机器人行走的路径。

4、当路径规划需要机器人实现转向的时候。CPU就分别改变左右轮的速度,通过差速来实现转向。

5、工作期间机器人可以通过LCD显示一些相关信息(比如工作模式、工作计时或温度)。

6、遥控器除了可以控制清洁机器人的启停,还可以对机器人进行定时,让机器人在一定时间后开始工作或者工作一定时间后停止工作。

机器人利用安装的各类传感器来获取室内环境以及自身的基本信息,如障碍物的位置、自身走过的距离等;然后根据获得的信息,选定相应的控制策略;通过以单片机为核心的控制系统进行障碍物判断、避障策略选择和运动行走实施。机器人面板上有控制其开始/停止工作的按键。同时也可以通过遥控来控制,遥控还可以用来对机器人进行定时,LCD实时的显示定时的倒记时和当前的温度值。

扫地机器人传感器系统

任何机器人都离不开传感器,机器人要具备智能行为必须不断感知外界环境,从而做出相应的决策行为。

超声波传感器

超声波是一种一定频率范围的声波它具有在同种媒质中以恒定速率传播的特性,而在不同媒质的界面处,会产生反射现象利用这一特性,就可以根据测量发射波与反射波之间的时间间隔,从而达到测量距离的作用其具体的计算公式如下:
s=v×t/2

注:s:为障碍物与吸尘器之间的距离;

t:为发射到接收经历的时间;

v:为声波在空气中传播的速度

在扫地机器人中,避障功能的实现正是利用了这一超声波测距的原理它的传感器部分由三对(每对包括一个发射探头和一个接收探头)共六个超声波传感头组成

由单独的振荡电路产生频率固定为40kHz,幅值为5V的超声波信号在控制器送来的路选信号的作用下,40kHz的振荡信号被加在超声发射探头的两端,从而产生超声信号向外发射;该信号遇到障碍物时,产生反射波,当这一反射波被接收器接收后,根据前述测距的原理,就可以精确地判断障碍物的远近;同时,根据信号的幅值大小,也可以初步确定障碍物的大小。

超声波传感器采用直接反射式的检测模式。位于传感器前面的被检测物通过将发射的声波部分地发射回传感器的接收器,从而使传感器检测到被测物,经单片机系统处理判断前方物体的大小、远近及大体属性。

红外测距传感器

红外测距传感器利用红外信号遇到障碍物距离的不同反射的强度也不同的原理,进行障碍物远近的检测。红外测距传感器具有一对红外信号发射与接收二极管,发射管发射特定频率的红外信号,接收管接收这种频率的红外信号,当红外的检测方向遇到障碍物时,红外信号反射回来被接收管接收,经过处理之后,即可利用红外线的返回信号来识别周围环境的变化。

接触式传感器

接触式厚度传感器,通常采用电感式位移传感器、电容式位移传感器、电位器式位移传感器、霍耳式位移传感器等(见位移传感器)进行接触式厚度测量。为了连续测量移动着的物体的厚度,常在位移传感器的可动端头上安装滚动触头,以减少磨损。接触式厚度传感器可测量物体高度,空间大小。全能清洁机器人可利用这一点探测障碍物的高度,进一步做出判断发挥它的功能.

红外光电传感器

把浑浊度传感器的外壳固定在被测箱体内,采用一定波长的红外发光二极管作为检测光源,穿透被测溶液,检测其透射光强来检测溶液浑浊度的程度。红外发光二极管发射的红外光穿透被测溶液的介质,被接收端的光电三极管接受,产生光电流。由于溶液含有的介质、灰尘的颗粒大小、密度不同,光电三极管的光电流近似为线性变化。经滤波后输出,即得到与浑浊度相关的检测信号。

防碰撞传感器

因各种因素的影响,扫地机器人难免会有撞上障碍物的可能。为了处理这种情况,我们利用光电开关传感器来感应车体受到的碰撞,及碰撞的大概位置,以使扫地机器人做出相应的决策。

在扫地机器人的前端设计了约180°的碰撞板,在碰撞板左右两侧各装有一个光电开关。光电开关由一对红外发射对管组成,发光二极管发射的红外光线通过扫地机器人机身特制的小孔被光敏二极管接受,当机身碰撞板受到碰撞时,碰撞板就会挡住机身特制小孔,阻碍红外线的接受从而向控制系统传达信息。光电开关工作原理如图所示。此结构可避免测量盲区带来的误差。扫地机器人在任何方向上的碰撞,都会引起左右光电开关的响应,从而根据碰撞的方向做出相应的反应。

防跌落传感器

为了防止扫地机器人遇到台阶时跌落,在扫地机器人背面安装3个防跌落传感器。防跌落传感器安装位置如图所示。

防跌落传感器也是利用超声波进行测距。当扫地机器人行进至台阶边缘时,防跌落传感器利用超声波测得扫地机器人与地面之间的距离,当超过限定值时,向控制器发送信号,控制器控制扫地机器人进行转向,改变扫地机器人前进方向,从而实现防止跌落的目的。扫地机器人防止跌落示意图如图所示。

防过热传感器

为了防止扫地机器人持续工作导致电机过热,从而导致电路的烧毁,在扫地机器人电路板上安装两个温度传感器。当扫地机器人工作一段时间电机温度达到一定限度后一个温度传感器发送信号给控制器,控制器再控制扫地机器人停止工作,并运行散热风扇进行散热。当温度降到一定程度后,另一个温度传感器发送信号给控制器,控制器在控制扫地机器人继续工作。

床底深度清扫

床底、沙发底、柜子底等地方相对较脏,因此这些地方需要重点清扫,以保证清洁度。为实现此功能,在扫地机器人正面安装8个光敏传感器。

扫地机器人在床底或柜子底开始工作后,光敏传感器接收的光强较弱。当扫地机器人运行离开床底或柜子底时,光敏传感器接收到的光强发生变化,向控制器发送信号,控制器发出控制信号,使扫地机器人转向,重新回到暗处,继续进行清扫。

灰尘盒防满传感器

为了检查扫地机器人灰尘盒中的灰尘是否装满,在灰尘盒两侧安装变介质型电容传感器。当灰尘盒中灰尘高度到达电容传感器高度时,电容传感器中的介质发生改变,由于灰尘的介电常数与空气的介电常数不同,从而引起传感器电容变化,传感器将信号传给控制器,控制器控制扫地机器人发出报警信号,提醒主人应该清理灰尘盒了。

低电量自动返回充电功能

扫地机器人所带电池容量有限,所以就需要在电量低时自动返回充电基座进行充电再返回原位置继续打扫。当电量低于限定值时,控制器会向红外线发射器发送信号,红外线发射器向四周发射红外线。充电基座安装有红外线传感器,感受到来自扫地机器人发射来的红外线后,会向扫地机器人发射红外线。扫地机器人内部的红外线传感器接收到后会向控制器发送信号,控制器就会控制扫地机器人按照接受到红外线的方向找到充电基座,并自动返回进行充电。

边缘检测传感器

边缘检测传感器是一个机械开关,开关的触发端设计成一个滑轮结构,在机器人的两侧各装有一个,用于保证机器人可以始终贴着墙的边缘走。这样就可以对墙壁边缘死角部分进行更好的清扫。

光电编码器

光电编码器是扫地机器人上的位置和速度检测的传感器,扫地机器人上的光电编码器通过减速器和驱动轮的驱动电机同轴相连,并以增量式编码的方式记录驱动电机旋转角度对应的脉冲。由于光电编码器和驱动轮同步旋转,利用码盘、减速器、电机和驱动轮之间的物理参数,可将检测到的脉冲数转换成驱动轮旋转的角度,即机器人相对于某一参考点的瞬时位置,这就是所谓的里程计。光电编码器已经成为在电机驱动内部、轮轴,或在操纵机构上测量角速度和位置的最普遍的装置。因为光电编码器是本体感受式的传感器,在机器人参考框架中,它的位置估计是最佳的。

电子罗盘

电子罗盘是利用地磁场,检测电子罗盘模块相对于地磁场方向的偏转角度的传感器。电子罗盘模块是由高可靠性的磁性传感器及驱动芯片组成,集成度非常高,实现了高可靠性、高精度、强抗磁场干扰的数码电子罗盘功能。电子罗盘模块有两个磁性传感器和一个驱动芯片构成。磁性传感器里面包含一个LR振荡电路,当磁性传感器与地球磁感线平行方向夹角发生变化时,LR振荡电路的磁感应系数也会发生变化。驱动芯片通过磁性传感器磁感应系数的变化可以计算出磁性传感器与地球磁感线之间的夹角,驱动芯片可以连接三个磁性传感器,这三个磁性传感器方向互为垂直,这样就可以测量在三维方向上与地球磁感线的夹角,从而得到当前的三维方向。电子指南针模组只要得到水平方向上与地球磁感线的夹角就可以测得方向。

陀螺仪

针对电子罗盘容易受到电磁干扰以及光电编码器会受到轮子打滑等不确定因素造成的角度测量不准的特点,确定物体的运动方向还需要一个传感器,在上述情况发生时能够精确测量运动物体运动的角度。陀螺仪是用来测量运动物体的角度、角速度和角加速度的传感器,它能够有效解决上述问题。

扫地机器人路径规划技术

扫地机器人的路径规划就是根据机器人所感知到的工作环境信息,按照某种优化指标,在起始点和目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径,并且实现所需清扫区域的合理完全路径覆盖。

根据机器人对环境信息知道的程度不同,可以分为两种类型:环境信息完全知道的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知,通过传感器在线地对机器人的工作环境进行探测,以获取障碍物的位置、形状和尺寸等信息的局部路径规划。

对未知区域的边沿学习

由于扫地器人采用的是红外线传感器,考虑到红外线的探测范围和清扫环境的未知性,采用了一种沿边学习的方式,即让清洁机器人从指定位置沿墙壁及其靠近墙壁的障碍物外缘按逆时针(或顺时针)方向绕房行走一周,行走过程中实时记录清洁机器人中心点的位置坐标,这样就可以大致描述出清扫环境的轮廓及靠墙障碍物的分布情况。并记录下当y坐标达到最大值ymax时,x能达到的最大值xmax(考虑到障碍物可能存在于墙壁的右下角)。

在机器人的整个运动过程中,采用角度测量系统对当前的自身角度进行检测并由光电编码器得到在该方向上运行的位移,通过实时记录,并对运动路线进行积分,得到当前位置。如下图所示:

全区域覆盖路径规划方案

为了使清洁机器人能按照我们所要求的工作模式进行清扫,首先要规定其运动规律,如下图所示:

若该区域内无任何障碍物出现,则主要是控制程序驱动扫地机器人在该区域内做直线带状往复运动,当机器人前方的红外传感器检测到其运动到x方向最大位置,则机器人绕右侧轮子转180°,在机器人转角时,只驱动一个驱动轮,以另一个驱动轮为支点向左或向右转,这样做能够使得机器人在转过180°后正好移过一个车位,保证机器人在往返清扫过程中不留下清扫死区。

若在运动过程中遇到障碍物,则机器人能够智能越障。障碍物主要分三种情况,一种是靠最远处墙壁的障碍物,如障碍物D,第二种是不靠墙障碍物,第三种是其他靠墙障碍物。由于在清扫前,机器人进行了边沿学习,获得了空间的边缘信息,因此可自动将第三种障碍物作为墙壁处理。若障碍物不是靠墙障碍物,则机器人能利用红外测距传感器沿障碍物边沿行走,直到其在y轴方向的位置移动一个车位,然后转180°运动。同时系统内的存储单元可以记录该障碍物的y轴最大坐标和最小坐标,即记录障碍物在y轴方向的尺寸,当机器人超高障碍物运动到x轴最大或者最小位置处时,需要沿y轴反方向走一个障碍物尺寸的距离,然后继续清洁障碍物另一侧的区域。若障碍物靠最远处墙壁时,若y轴达到最大值,且x轴方向未达到xmax,且前方传感器检测到障碍物,则机器人绕过障碍物运动y轴方向最远处,清扫剩余区域,当y轴方向和x轴方向同时达到边沿检测时得到的最大位置值时,停止检测。

扫地机器人的运动规律如下表:

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沐鸣2平台直属_高通新版TrueWireless技术进一步改善了蓝牙无线耳机体验

尽管当前市面上有许多蓝牙耳机,但双耳之间的连接仍然不够无线。为了进一步提升使用体验,高通推出了一项名叫 TrueWireless Stereo 的技术。据悉,TrueWireless 可以让两只耳机自行通过蓝牙对接。不过现在,高通又发布了新版本,包含了对最新的低功耗蓝牙 SoC 的支持,解决了早期版本的大部分问题。

“TrueWireless Stereo”可以让耳机做到“真正的无线”

在初代 TrueWireless 一年上,其中一个耳机被指定为主单元,可以从智能手机等源设备上获取音频流,然后向副单元分享其中一个声道的信号。

新一代 TrueWireless 技术,则允许耳机在主副模式之间自动切换。高通表示,这项特性有助于均衡电池使用寿命。

此外,新增的 TrueWireless Stereo Plus 模式允许两个耳机直接与主机设备连接,从而进一步改善耳机的续航表现(因为两个耳机都无需扮演‘中间人’的角色)。

方便的同时(无需单独与耳机进行配对),还可以减少音频延迟。最后,骁龙 845 芯片为手机端带来了一项叫做“Broadcast Audio”的新功能(将单一音源推送给多个耳机或扬声器)。

预计今年下半年会有许多支持新功能的设备面世。

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杏耀注册登录网_干货|消费领域常用6款传感器原理介绍

现实世界就是一个模拟信号的世界,人通过视觉、触觉等方式来感知世界。在物联网时代,传感器肩负起了“五官”的使命感知万物,万物互联赋予人类生活无边的想象。

可以说,当前传感器发展处于多领域全面开花状态。其细分产品之多,之繁杂,就连全部罗列出来都不是件容易的事。今天就来说说,在消费领域常用的6款传感器。

1.温度传感器

温度传感器使用范围广,数量多,居各种传感器之首。温度传感器的发展大致经历了以下三个阶段,分别是传统的分立式、模拟集成及新型的智能温度传感器。新型温度传感器正向智能化及网络化的方向发展。

温度传感器按传感器与被测介质的接触方式可分为两大类:一类是接触式温度传感器,一类是非接触式温度传感器。

传统温度计原理

接触式温度传感器的测温元件与被测对象要有良好的热接触,通过热传导及对流原理达到热平衡,这时的示值即为被测对象的温度。这种测温方法精度比较高,并可测量物体内部的温度分布。但对于运动的、热容量比较小的及对感温元件有腐蚀作用的对象,这种方法将会产生很大的误差。

非接触测温的测温元件与被测对象互不接触。常用的是辐射热交换原理。 此种测温方法的主要特点是可测量运动状态的小目标及热容量小或变化迅速的对象,也可测温度场的温度分布,但受环境的影响比较大。

旧苹果加装温度传感器

凡是需要对温度进行持续监控、达到一定要求的地方都需要温度传感器。在消费领域,温度传感器常用于探测室内温度变化。它能感受温度并转换成可用输出信号。当温度高时,空调开端制冷,当温度低时,空调开端制热。

好基友:实际使用过程中,使用到温度传感器的地方也经常会使用到湿度传感器,同时装2个很不方便也很占地方,所以两者经常集成在一起,形成温湿度传感器。

2.脉搏传感器

脉搏传感器,指的是用来检测类似心率的机器,一般常见的类型主要是以光电为主,有分立式和一体式两种,发射部份有采用可见光和红外光。

常用的脉搏传感器主要利用特定波长的红外线对血液变化的敏感性原理。由于心脏的周期性跳动,引起被测血管中的血液在流速和容积上的规律性变化,经过信号的降噪和放大处理,计算出当前的心跳次数。

 

值得一提的是,根据不同人的肤色深浅不同,同一款心律传感器发出的红外线穿透皮肤和经皮肤反射的强弱也不同,这造成了测量结果方面一定的误差。通常情况下一个人的肤色越深,则红外线就越难从血管反射回来,从而对测量误差的影响就越大。

所以大多数手环和手表测出的心率基本都不是完全准确的,但基本能正确地反映出心率变化趋势,对于普通人的运动心率监测来说已经够用。

脉搏传感器主要应用在各种可穿戴设备和智能医疗器械上。典型应用是iWatch。

 3.烟雾传感器

烟雾传感器就是通过监测烟雾的浓度来实现火灾防范的,是一种技术先进,工作稳定可靠的传感器,被成熟运用到各种消防报警系统中。

烟雾传感器根据探测原理的不同,常用的有化学探测和光学探测两种。前者利用了放射性镅241元素,在电离状态下产生的正、负离子在电场作用下定向运动产生稳定的电压和电流。一旦有烟雾进入传感器,影响了正、负离子的正常运动,使电压和电流产生了相应变化,通过计算就能判断烟雾的强弱。

后者通过光敏材料,正常情况下光线能完全照射在光敏材料上,产生稳定的电压和电流。而一旦有烟雾进入传感器,则会影响光线的正常照射,从而产生波动的电压和电流,通过计算也能判断出烟雾的强弱。

光电烟雾传感器原理

烟雾传感器广泛应用在火情报警和安全探测等领域。主要与弱电控制系统配合使用,也是智能家居和安防主机的最佳配备产品。比如小米推出的烟雾传感器就是一个单品。

4.角速度传感器

对于角速度传感器,很多人可能会比较陌生,不过,如果提到它的另一个名字——陀螺仪,相信有不少人知道。

陀螺仪,是一种用来感测与维持方向的装置,基于角动量不灭的理论设计出来的。陀螺仪一旦开始旋转,由于轮子的角动量,陀螺仪有抗拒方向改变的趋向。

角速度传感器的原理通俗地说,一个旋转物体的旋转轴所指的方向在不受外力影响时,是不会改变的。大家如果玩过陀螺就会知道,旋转的陀螺遇到外力时,它的轴的方向是不会随着外力的方向发生改变的。我们骑自行车其实也是利用了这个原理。轮子转得越快越不容易倒,因为车轴有一股保持水平的力量

三轴陀螺仪动态展示图

人们根据这个道理,用它来保持方向,制造出来的东西就叫做陀螺仪,然后再用多种方法读取轴所指示的方向,并自动将数据信号传给控制系统。

单轴的角速度传感器只能测量单一方向的改变,因此一般的系统要测量 X、Y、Z 轴三个方向的改变,就需要三个单轴的角速度传感器。目前通用的一个 3 轴角速度传感器就能替代三个单轴的,而且还有体积小、重量轻、结构简单、可靠性好等诸多优点,因此各种形态的 3 轴角速度传感器是目前主要的发展趋势。

最常见的角速度传感器使用场景就是手机,如赛车类手游就是通过角速度传感器的作用产生汽车左右摇摆的交互模式。除了手机,角速度传感器还被广泛应用在 AR/VR 以及无人机领域。

如果说温湿度是一对好基友,那么角速度跟加速度就是同胞兄弟。加速度传感器有两种:一种是角加速度传感器,是由陀螺仪(角速度传感器)的改进的。另一种是线加速度传感器。在要求相对不高的场合,一个基于陀螺仪的传感器,可以做到既能测量倾角,也可以测量加速度。

5.距离传感器

距离传感器有多种结构原理,即使用途相同的距离传感器也有多种不同的构造和原理。常用的测量方法叫做飞行时间法。

飞行时间(flying time)原理

通过发射并测量特定的能量波束从发射到被物体反射回来的时间,并由这个时间间隔来推算与物体之间的距离。这个特定的能量波束可以是超声波,激光,红外光、雷达等。这种传感器的测量精度很高,可以精确测量距离。

距离传感器自投放使用以来,在社会各个应用方面都得到普及,从防盗安防产品到工业物位料位检测,汽车防追尾预警、雾天防撞,机场空中飞鸟探测驱赶、智能化控制等。

将红外距离传感器技术应用在监控摄像机上,可以实现各种检测功能,如入侵检测,通过视频分析还可以实现无数的其他应用程序,如违规停车,机动巡逻对象,围栏攀爬,交行,走错了方向等。

6.气压传感器

气压传感器是一种能够测量绝对大气压强的元件,主要是通过将敏感元件大气压转换可被电路处理的电量值。大气层就如同裹在地球表面上的“被子”,大气压是由空气的重力产生的,在不同的海拔高度时,大气压强也会随之发生变化。气压传感器除了直接测量气压的大小外,另外一个作用就是间接地对海拔高度进行测量。

空气压缩机的气压传感器主要的传感元件是一个对气压传感器内的强弱敏感的薄膜和一个顶针开控制,电路方面它连接了一个柔性电阻器。当被测气体的压力降低或升高时,这个薄膜变形带动顶针,同时该电阻器的阻值将会改变。电阻器的阻值发生变化。从传感元件取得0-5V的信号电压,经过A/D转换由数据采集器接受,然后数据采集器以适当的形式把结果传送给计算机。

扩散硅式压力传感器

很多空气的气压传感器的主要部件为变容式硅膜盒。当该变容硅膜盒外界大气压力发生变化时顶针动作,单晶硅膜盒随着发生弹性变形,从而引起硅膜盒平行板电容器电容量的变化来控制气压传感器。

在应用方面,气压传感器不论是在室内还是室外环境中能够使无人机、智能手机、可穿戴设备以及其他移动设备精准地识别高度变化。

另外,气压传感器内部集成了一些高度算法可以做高度计算。最典型的应用是在三维GPS导航里面。现在很多城市都有高架,那你在高架上还是高架下,气压传感器精度在30cm内很容易解决这个问题。

结语

正如开头所说,除了上述提到的传感器还有很多。它们的工作原理虽然各有不同,但最基本的原理都是上述提到的,即通过光、声、化学等原理将待测量转化为电学量,只不过大多都根据特定的领域在一般原理的基础上做了升级和扩展。

自从工业时代被发明以来,传感器就在生产控制和探测计量等领域发挥着至关重要的作用。在物联网的带动下,传感器正迎来它的第三个春天。

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沐鸣2娱乐的招商_确保功能与安全性 智能锁选用什么样的材质最优

对任何一件产品来说,决定其价值的除了功能、外观、性能之外,材质也是不可忽视的一部分。对智能锁来说,使用哪种材质不仅影响价格,对门锁的安全性也非常重要,虽然没有100%无法被破坏的材料,但与塑料外壳相比,金属材质的安全性必然要高一些。

在智能锁上,不同位置会采用不同材质,所以每把锁会由很多材质组成,其中需要重点关注的就是锁体和外面板材质。

锁体材质

智能锁的锁体指的是内嵌在门里,带有锁舌的那部分,也是门锁安全保障最核心的部分,因此要求材质必须结实耐用。

当前,智能锁锁体的材质大多是铜+不锈钢组成的,锁舌、传动结构用铜,外壳等其它地方使用不锈钢,这是性价比最高的搭配。

智能锁锁体

铜具有较强的耐磨性,且强度高、硬度大、耐腐蚀,而且铜的可塑性强,可以做出结构非常精细的锁芯,增强锁芯的安全性,但铜的价格较贵,因此整个锁体都用铜的话,成本会非常高,导致整个智能锁的价格长高。

而不锈钢的硬度虽然比铜还要高,但其可塑性差,加工难度大,很难做出精细的锁芯结构来,所以通常只被用于锁体的外部结构,这样可以降低整个锁体的成本。

外面板材质

相比锁体材质来说,智能锁外面板的材质可选性要多一些,因此也更受大家的关注,针对面板材质的讨论的也会多一些。和锁体一样,外面板也是由很多个部分组成的,各部分所用的材质也都各不相同,主要包括:不锈钢、铜、铝合金、锌合金、玻璃、塑料等。

1、不锈钢:硬度高,耐用,难成型,价格中等

不锈钢通常指的是304不锈钢,这种材质硬度高,可在一定程度上防止智能锁被暴力破坏。但也正是由于这个特性,使不锈钢在加工时难度太大,一般小厂做不出复杂好看的造型来,所以不锈钢锁的外观一般都是简约风格的。

价格方面,不锈钢在所有常见智能锁材质中算是中等,高价位的智能锁使用较多。

2、铝合金:易成型,重量轻,硬度低,价格不定

铝合金的特点是易成型,易加工,重量也比较轻,硬度虽然不算特别高但也不低,而且价格适中,做门锁其实算是不错的选择。但铝合金在消费者心中的地位似乎比较低,认为铝合金的门锁很low,所以用铝合金做智能锁的商家并不多。

铝合金的价格高端低端的都有,为了降低成本,大部分智能锁用的都是低端铝合金。

3、铜:硬度高,易成型,工艺复杂,成本略高

铜一般来说有黄铜、紫铜和白钢三种,白铜价格较高,紫铜质地偏软,都不适合用于智能锁的打造,所以智能锁上如果以铜为材质,通常指的就是黄铜。黄铜的硬度高,耐用性好,表面处理容易,作为智能锁面板是比较合适的材料,但工艺有点复杂,所以并不是所有厂家都有能力加工的。

铜的价格略高些,但也可以接受,目前市面上用铜做面板的智能锁不多。

4、锌合金:优点很多,目前的主流材质

锌合金是目前被用于智能锁最多的材料类型,具有易加工、易成型的特点,同时硬度和强度也符合大众对锁具的要求,目前市面上的智能锁材质大部分都采用锌合金,工艺已经相当成熟,其地位短时间内不会被其它材质取代。

锌合金的价格也是有高有低,用哪种取决于锁的整体价位。

5、塑料:辅助为主

塑料是我们再熟悉不过的材质了,身边到处都是。可能有人会问,塑料那么脆弱,也能用在智能锁上吗?是的,的确有一些品牌的智能锁外面板大面积使用塑料制成,特别是韩国品牌。塑料最大的优点就是价格低,易处理,想出什么造型都能做到。缺点就是脆啊,太容易破坏。国产智能锁中,用全塑料的不多,除了那些卖几百块钱,恨不得连牌子都没有的低价产品。

6、玻璃:纯辅助

玻璃材质在智能锁上就是纯辅助材料了,主要用在密码键盘上,相信不会也不敢有人做一把纯玻璃的智能锁吧,做了也没人会买。用于密码键盘的玻璃也是需要特殊涂层处理的,要保证在键盘上按完密码后不易留下指纹痕迹,以免密码被破解。

总结:

综合以上,不锈钢是目前为止做为智能锁材料比较适合的,锌合金次之,在预算充足的条件下,尽可能选择不锈钢的智能锁。塑料就不要考虑了,不安全也不耐用,就是样子好看。铜的材质好,但价格高,外观也不够漂亮,如果不在意这些的话可以考虑。

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沐鸣2注册开户_技术 | 无线网络覆盖系统的知识点

什么是AP?

AP–无线访问接入点(WirelessAccessPoint)AP就是传统有线网络中的HUB,也是组建小型无线局域网时最常用的设备。AP相当于一个连接有线网和无线网的桥梁,其主要作用是将各个无线网络客户端连接到一起,然后将无线网络接入以太网,从而达到网络无线覆盖的目的。

AP还分 “瘦”和“胖”?

瘦AP(FITAP):

也称无线网桥、无线网关,也就是所谓的“瘦”AP。

通俗理解瘦AP:本身并不能进行配置,需要一台专门的设备(无线控制器)进行集中控制管理配置。

“控制器+瘦AP+路由器架构”一般用于无线网覆盖,因为在AP数量众多的时候,只通过控制器来管理配置,会简化很大的工作量;

胖AP(FATAP):

业界所谓的胖AP,也有人称之为无线路由器。无线路由器与纯AP不同,除无线接入功能外,一般具备WAN、LAN两个接口,支持地址转换(NAT)功能,多支持DHCP服务器、DNS和MAC地址克隆,以及VPN接入、防火墙等安全功能。

什么是AC?

无线控制器(Wireless AccessPoint Controller)是一种网络设备,用来集中化控制局域网内可控的无线AP,是一个无线网络的核心,负责管理无线网络中的所有无线AP,对AP管理包括:下发配置、修改相关配置参数、射频智能管理、接入安全控制等。(目前市面流通的所有AC和AP都是相同厂商的才能相互管理)

什么是POE供电,什么是POE交换机?

POE (PowerOver Ethernet)POE 也被称为基于局域网的供电系统(PoL,Powerover LAN ) 或有源以太网 ( Active Ethernet),有时也被简称为以太网供电,指的是在现有的以太网Cat.5布线基础架构不作任何改动的情况下,在为一些基于IP的终端(如IP电话机、无线局域网接入点AP、网络摄像机等)传输数据信号的同时,还能为此类设备提供直流供电的技术。POE技术能在确保现有结构化布线安全的同时保证现有网络的正常运作,最大限度地降低成本。

市场大众应用–POE 交换机:POE交换机就是除了能提供普通交换机所具有的传输功能,还能给网线的另一端设备提供供电功能。供电+数据传输一体化,不需要另加供电模块或者 POE供电模块为设备供电,一根Cat.5线完成所有工作。

POE供电”标准”与”非标准”差异

标准poe : 依照IEEE802.3af/at规范制定,需要先侦测受电端25K特征电阻,进行握手,握手成功,才供电;否则仅通数据(data)。

举例:将POE供电器插到计算机网卡,不会烧毁计算机网卡仅可以正常上网因为数据可通过。

非标准POE:也叫强供型,交流电一通电即供电;非先侦测受电端,不进行握手,直接48V或54V供电。

举例:将POE供电器插到计算机网卡,可以正常上网,但是不协商直接供电48或54V,有可能会烧毁设备。

市面上大体分48V、24V和12V等几种输出电压(DC)

部署一个无线工程都需要哪些软硬件?

基础硬件:路由器 POE交换机 AC控制器无线AP

高端硬件:防火墙路由器流量及行为管理旁路主交换机楼层交换机 POE交换机 AC控制器无线 AP

AP的功率是不是越大越好?

不是,AP的功率越大,代表发射的信号强度越高,从字面上理解,会将您引到误区,信号越强当然越好了,但是信号强是针对本身而言,整个无线网络中传输信号是双方的,发射端与接收端都会相互传输数据,发送端信号过强,势必会影响接收端回传数据,这样就会造成网络传输延迟或丢包等现象。

通俗理解:一个空间内,你和另一个人在同时对话,对方的声音过大,你的声音很小,就会造成对方听不到你在说什么,从而影响通话质量。

在一个大型无线工程内,关键的点和最需要注意的地方是什么?

工程角度关键点:

设计

实际施工图,确定布线的走向位置,需要考虑诸如:隐蔽性,对建筑物破坏(建筑结构特点),在利用现有空间同时避开电源线路和其他线路,现场情况下的对线缆等的必要和有效的保护需求。

路由器的位置

路由器一般选用在地下的弱电间(远离强电间,避免强电磁干扰),注意通风,保持干燥,最好配有机柜,与核心交换机放在一起。

POE供电交换机的位置

POE交换机位置选择要合理,位于AP点位中间位置,减少走线成本,缩短交换机到AP距离

AP位置选择

AP的点位布设选择场景的中心地带,向外围辐射状布设。AP件的覆盖范围要重叠,减少信号盲区。AP距离POE交换机距离不要超过80米(正品安普网线为例)

网线的铺设

网线作为网络信号的传输载体,在铺设过程中要注意线路的保护,不要出现折断或者死角,必要情况下要穿铁管或者放在屋顶桥架内。特别注意的是原理高压电线,减少对信号的干扰

实操调试及后期维护角度注意事项:

a、外网及路由:外网线接入到位,确保线路正常上网条件,接通路由,保证路由本身能够正常上网通信,施工时接通主交换及施工楼层交换,保证主干网络通信正常。

b、调试对讲机:调试阶段需要跟商场借调一套对讲设备,方便进行调试工作。

c、施工及调试阶段,需对AP、交换机、网线、等施工调试硬件预留有足够备件。

d、施工图:每次施工前,请施工方给我方员两份施工图。

施工网络拓扑图:要求,详细楼层交换机、路由信息及位置,每层AP等硬件个数和连接方法。

施工设备连接线标识图:要求,路由和交换机及AP连接信息,对应端口等,所有连接线理论大致网线长度(包括路-交换-AP之间)。

e、施工布线及线标规划:

信息标识记录:AP点Mac信息记录:施工方安放AP位置时需记录该AP所在楼层号和位置号以及对应Mac信息(注意对应楼层图AP编号,比如:1楼1号mac信息格式为 1F-1 : AC:11:22:33:44:AP)。此信息统一按楼层分布记录到Word文档楼层商场施工图内或者直接手工记录到施工图边侧空余地方,方便后期维护使用。

线标标识记录:

(1)交换机端的输入输出线上:需要标明标识或者序号所接线头是哪个楼层和位置号的AP连接的,(注意对应楼层图AP编号,比如:1楼1号 格式为 1F-1 ),外网进来的线也要有线标:需要标明”外网接入。

(2)所有楼层交换机之间互联:在交换机的线路互联线头端需要标明标识或者序号所接线头来源。(注意写上楼层及交换机标注,比如:1楼1号交换机,格式为1F-1 SW)

现场查看已安装AP 有没有通电,和正常工作:

施工人员施工完毕,现场全部检验所有AP通电正常,通电情况下正常状态:AP上绿色指示灯长亮,如路由到位并运行情况下,可通过软件检测该AP是否正常散发信号及上网。

如果以上信息完全清晰,那么不需要施工人员在现场,如果以上信息完全不清晰,每次调试需要请施工人员现场配合。

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沐鸣2平台首页_苹果新专利:用触控笔在空中自由挥舞创作

在一些颇具未来气息的商业广告中,观众经常可以看到这样的画面:一名企业高管在空气中的一个虚拟显示屏上划来划去,指点江山,围观的下属可以通过三维显示效果看到书写的内容。

据外媒最新消息,苹果公司已经申请了一个触控笔的专利,未来可能让上述的场景从广告创意变成现实。

据美国科技新闻网站AppleInsider报道,苹果公司三名工程师已经申请了一个触控笔专利,将会让触控笔应用于所有的电子设备中,甚至可以在任何平面或是空气中书写创作。

美国专利商标局公开了专利申请文件,这一专利的美国专利号为62/363,172,专利标题是“利用电子输入设备在非电子平面上创作内容”。

在传统的触控笔中,电脑系统通过触控板或者屏幕感知触控笔的轨迹,从而实现了输入和书写的效果。而通过三维空间中的传感器和定位技术,苹果希望触控笔的使用空间进一步扩大。

在具体的技术实现上,这一专利申请文件的表述并不十分清楚。不过苹果工程师提到,可以利用运动和方向传感器、摄像头、或其他电磁技术、声波技术,来进行触控笔的跟踪监测。

这样的触控笔将具有丰富的应用空间,除了在空中创作内容之外,用户可以用触控笔沿着某个物体的轮廓移动,电脑系统将自动获取其三维数字模型。

据悉,触控笔和电脑设备之间的通信,不一定是单向通信。电脑将通过各种功能手段让手握触控笔的消费者获得系统反馈,包括震动效果、指示灯,甚至是安装一个小屏幕。

当然,这仅仅是苹果申请的一个技术专利,苹果并不一定把每一个技术专利转化成为实际产品出售。很多时候,苹果申请专利的目的是提前对竞争对手进行卡位和封堵。

在三维跟踪技术方面,目前科技行业尚未达到成熟应用的水平。比如在过去两年的虚拟现实热潮中,用于玩家定位的设备体积庞大,使用体验糟糕。

最近,科技公司纷纷研发一体机虚拟现实头盔,将通过头盔内置的传感器实现定位和跟踪,但是一体机尚未大面积上市,定位和跟踪体验达到何种水平尚不可知。

值得一提的是,在历史上,苹果联合创始人乔布斯“鄙视”触控笔,他在推出iPhone手机时,表示最好的触控笔或者输入工具就是人类的手指。基于手指触控输入的iPhone重新发明了智能手机,带来了人类社会的移动互联网时代。

但是,后来微软公司推出了混合型商用平板电脑,获得巨大成功。苹果模仿了微软推出iPad Pro,甚至也学习微软推出了一个触控笔,引发了外界的震惊(和乔布斯观点截然矛盾)。

苹果触控笔的充电设计,还遭到了许多媒体的吐槽,被称为苹果历史上最差设计之一。

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沐鸣2平台提供_哥伦比亚通过人体脊柱的灵感发明一种灵活的柔性电池

哥伦比亚的工程师开发了一种灵活的锂离子电池,形状非常像人类的脊柱。据称这种电池提供了卓越的能量密度。

该电池为提供稳定的电压,将技术牢牢地定位在可穿戴技术领域,更不用说便携式柔性设备和显示器。

它由坚固的储能组件组成,这些组件基本上是原型的椎骨。它们由钴酸锂阴极,带有隔板的石墨阳极以及铜和铝集电器和聚乙烯支撑膜组成。

这些被所谓的“柔性提供者”分开,类似于让背部弯曲的圆盘和韧带。

我们已经看到类似的技术,比如松下(拥有薄而扭曲的扁平和灵活的锂离子电池),韩国科学技术高级研究所(和其类似的薄膜技术)和LG。但从它的声音来看,哥伦比亚的技术可能会使自己的能源密集型需求。

据工程师团队的助理教授袁洋介绍,该原型拥有242Wh/L开发的最高能量密度灵活的电池原型,达到了你所期望的非弯曲锂离子电池的85%电池。

虽然这只是一个原型,杨建议表示,它承诺作为一个商业上可行的产品。哥伦比亚的新闻稿将“智能手机,平板电脑和电视机作为智能织物,智能玻璃,透皮贴剂,传感器等”作为潜在的应用。然而,研究承认,这种技术的复杂性确实增加了成本,同时限制了可能的应用。”

此外,该团队声称,电池在循环时显示出“稳定的容量”。换句话说,即使在弯曲的情况下,其容量也能够被充电,耗尽和再充电。经过100次充电循环后,电池的放电容量保持在94%以上。

它也宣称它能够加载测试,从而可信赖的可穿戴性能。测试的视频显示,似乎是两个“椎骨”被拉开,一起手风琴,一遍又一遍。Yang说:“弯曲10000次或扭转1000次后,电池几乎不会发生衰变。”Yang Atlas说。

显然,Yang在健身房做仰卧起坐的时候得到了电池的灵感。

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沐鸣2平台主管_可弯曲电池技术已研发 三星可弯曲手机有望明年上市

科学家们已经研发出一种可弯曲的电池,它有可能为可弯曲智能设备的到来铺平道路。这种高效的电池能够在扭曲的同时储存大量的电荷。科学家称,这项技术未来有一天能够带来可弯曲的极薄智能手机以及能够让你连接网络的智能外衣。

这种可弯曲的电池也能够与智能手表等可穿戴装备相结合,极大提升它们的电池寿命。虽然目前的原型产品只能够拥有正常电池85%的电量,但是据哥伦比亚大学的研究人员称,他们正努力改善这一问题。

科学家称,这款可弯曲电池是根据人类脊椎的结构设计的。存储电量的硬件两侧是更柔软的部件,就像每一块脊椎骨一样,都有软组织进行缓冲来保证它们的弯曲特性。研究人员称,无论你向哪个方向进行弯曲,这款电池都能够提供稳定的电压和高储能密度。

研究的首席作者Yuan Yang博士称:“我们这款电池原型的能量密度是目前研究中最高的一款,我们已经研发出简单而且可扩展的方法来打造一种像脊椎一样可弯曲的锂离子电池,并且使其具备了杰出的电化学和机械性能。我们的设计非常有希望成为第一代可弯曲商业电池的选择。”

传统电池已经成为那些试图打造可弯曲电子设备的科技公司的巨大障碍。研发出一款能够弯曲的电池已经成为可弯曲手机产品的重要前提,而且它也有可能带来智能外套产品,具备读取生命特征或者在袖子上投射显示屏的功能。

有消息称三星电子正在研发一款可弯曲的手机,它的屏幕能够像纸张一样弯曲。三星上个月在拉斯维加斯的CES展上推出了两款7.3英寸的手机,一款屏幕可向内弯曲,另外一款可向外弯曲。这种革命性的手机预计将被称为Galaxy X,配备的7.3英寸OLED屏幕能够像书一样向内折叠。

当这款手机折叠时,它可以充当一部手机,展开时则能够像平板一样操作。据韩国网站ETNews报道,三星将在三月份之前研发可弯曲的屏幕,并且在九月份之前制造面板,预计11月份开始制造可弯曲的手机产品。这意味着这款手机有可能在2019年年初开始销售。

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沐鸣2注册开户_干货 | 生物识别之静脉识别技术

近日,有媒体报道,在英国伦敦一家酒吧,顾客只需要扫描一下食指就可以结账。别以为这是毫无新意的指纹扫描付账功能,其实,它扫描的是更深层——皮肤下的静脉。这种技术被称为静脉识别技术。

在结账时,他们只需将食指放在扫描仪上,就会在电子邮箱收到账单。 近红外光下的秘密 静脉如何被“探测”到?又是如何具有识别的唯一性呢?

静脉识别

静脉识别是一种新兴的红外生物识别技术,它是根据静脉血液中脱氧血色素吸收近红外线或人体辐射远红外线的特性,用相应波长范围的红外相机摄取手背 (或指背、指腹、手掌、手腕)的静脉分布图,通过归一化、去噪等预处理后进行滤波增强与静脉纹路分割、细化修复,然后提取其特征,再与预先注册到数据库或储存在IC卡上的特征数据进行匹配以确定个人身份。由于每个人的静脉分布图具备类似于指纹的唯一性且成年后持久不变的特点,所以它能够唯一确定一个人的身份。此外,它具有其他生物特征识别技术所不具备的优点,因而具有广泛的应用前景,得到广大学者的关注。

静脉识别的种类

静脉识别分为:指静脉识别和掌静脉识别,掌静脉由于保存及对比的静脉图像较多,识别速度方面较慢。指静脉识别,由于其容量大,识别速度快,但是两者都具备精确度高,活体识别等优势,在门禁安防方面各有千秋。总之,指静脉识别反应速度快,掌静脉安全系数更高。

1、手指静脉技术优势

手指静脉技术具有多项重要特点,使它在高度安全性和使用便捷性上远胜于其它生物识别技术。主要体现在以下几个方面:

高度防伪:

静脉隐藏在身体内部,被复制或盗用的机率很小

简易便用:

使用者心理抗拒性低,受生理和环境影响的因素也低,包括:干燥皮肤,油污,灰尘等污染,皮肤表面异常等。

高度准确:

认假率为0.0001%,拒真率为0.01%,注册失败率为0%。

快速识别:

原始手指静脉影像被捕获并数字化处理,图像比对由日立专有的手指静脉提取算法完成,整个过程不到1秒。

2、掌静脉技术优势

掌静脉利用人体血红蛋白通过静脉时能吸收近红外光的特性,采集手掌皮肤底下的静脉影像,并提取以作为生物特征。跟其它如指纹、眼虹膜或手形等生物识别技术相比,手掌静脉极难复制伪造,最大原因是这种生物特征,是在手掌皮肤底下,单凭肉眼看不见的。此外,由于手掌静脉使用方式是非接触式,它更加卫生,适合在公共场合使用。同时,适用手掌也较为自然,让用户更容易接受。手掌静脉的认假率和拒真率也比其他生物识别技术来得低。

与其他识别技术相比,指静脉识别研究开始于2000年左右,起步时间较晚,发展不够成熟。但是,从长远来看,该技术的优势使其具有巨大的市场潜力。

指静脉识别技术体系

1、指静脉特征成像原理

首先要说明我们手指里面分布的血管脉路,医学研究表明,我们每个人的手指血管纹路都是世界上独一无二的,左右手不相同,双胞胎之间也不相同。之所以采用手指静脉这一部分是因为相比于动脉来说静脉更加接近人体皮肤表皮,更容易采集。另外静脉相比动脉来说曲线和分支更多,采集到的静脉图像特征也就越明显。通过使用近红外线透照射手指时,静脉血液中的血红蛋白会吸收掉近红外线,肌肉和骨骼等部位被弱化,从而形成了明显的图像。

2、图像的采集

在静脉成像这方面,目前市场上的成像设备感光传感器多数分为两种:CCD和CMOS。其中CCD器件是利用光电效应来收集电荷,随时钟信号转移到模拟移位寄存器中,在串行转换成电压。但这需要有极高的感光灵敏度和信噪比还有良好的动态范围,所以导致CCD生产过程复杂且昂贵。相比之下,CMOS则较为便宜,并且集成度较高,功耗也低,虽然在成像的质量上没有CCD优秀,但是CMOS的光谱敏感范围在近红外线段中比可见光的高出5到6倍,更加适合在红外光线下采集图像,所以总体来说COMS更为合适。

近红外线范围一般选在850nm左右,在这个波长左右静脉透射的部分较少,成像明显。但由于在使用环境中难免会受到光照环境的影响,这可能会导致指静脉成像不稳定,所以我们还需要增加红外滤光片来尽可能消除来自可见光的干扰。

3、图像的处理

除却光照的影响,采集到的图像还会带着噪声,并且图像还会受到手指摆放的位置和姿势以及其他因素的影响,所以需要对采集到的图像做进一步的处理。

处理的方式一般有:去噪处理、图像区域裁剪、尺寸或灰度归一化、图像增强、滤波处理、图像分割、位置校准、细化等等。可以根据实际的需要有选择地采用这些图像处理方式。

其中有几项处理方法较为重要的:

图像增强,由于使用者个体的差异,不同的人手指的厚度也不尽相同。原始图像还会受到椒盐噪声(脉冲噪声)的影响,这就给后面图像的分割造成了困难,所以在图像分割之前需要对图像进行增强处理。

去噪处理,需要对获取到的图像进行减噪,可以采用均值滤波的方式对图像进行图像平滑。均值滤波主要是邻域平均,针对有噪声的原始图像(假设为f(x,y))的每个像素点选择一个模板,这个模板是由邻近的m个像素组成,求得均值之后再将均值赋给当前的像素点,即为该像素点最终的像素值。公式如下:
g(x,y)=1/m ∑f(x,y)

图像区域裁剪,采集到手指静脉图像的同时也会不可避免地包含了图像背景等冗余的数据,为了避免冗余数据的干扰,就需要我们进行图像区域的定位,最为常用的提取目标物体的方法为图像阈值化,适用于图像中目标物体和背景占据不同灰度级范围的情况。在简化了分析和处理步骤的同时还大大的压缩了数据量。通过设置多种阈值对应不同的特征,由此可将图像像素点分为了若干类。常用的特征包括了直接来自原始图像的灰度和彩色特征以及由原始灰度或彩色值变换得到的特征。将原始图像设为f(x,y),按照定好的准则在f(x,y)中找到特征值T,分别赋予0和1来标明图像的背景和目的物体,将图像分割成了两部分,也就是图像二值化。

图像分割,根据图像分割方法的不同,可以大致分为四种:

(1)利用图像灰度统计信息的方法,比如一维直方图阈值和二维直方图阈值;

(2)利用图像空间区域信息和光谱信息的图像分割方法,比如生长法、多光谱图像分割、纹理分割等;

(3)边缘检测方法,利用了图像中灰度变化最强烈的区域信息信息,比如Canny算法;(4)像素分类法,是利用图像分类技术进行图像分割的一种方法,比如统计分类方法、模糊分类方法和神经网络方法等。

4、指静脉特征点提取

采集图像通过处理便可以得到进一步的静脉图像,不同静脉图像的区别在于静脉的拓扑结构以及细节点。所以用细节点来表征身份是最合适不过的了,而细节点的提取一般有以下几种:

端点:

当指静脉在手指内部一定深度或近红外线透射不够深的时候就会出现。

分叉点:

由一个单一的静脉段分裂为两段静脉段时出现。

双分叉点:

当两个分叉点靠得比较近的时候就会出现。

根据上述三种细节点进行特征提取的方法如下:

提取端点:

以端点为中心提取一块范围N*N(N的值视情况而定),然后删除该范围中没有与端点相连接的点。计算特征与范围边界的连接数,如果数目为一个细节点就将该细节点作为端点并保存该点与水平线的角度,否则不成立。

提取分叉点:

以一个分叉点为中心提取一块范围N*N(N的值视情况而定),接着删除在该范围内不与该分叉点相连接的点,计算特征和该范围的连接数,当连接数目是4个的时候,就认为该分叉点是双分叉点,同时并保存分支之间的角度,否则不成立。

根据上述方式进行特征提取便可获得较好的静脉特征识别的效果。

虽然目前指静脉识别并没有像指纹识别那么为大众所熟知,但目前指静脉市场正处于临界状态,一旦得到进一步的完善和推广,相信在不久的将来会普及到各类领域之中,甚至将会引领信息安全的方向。就像十几年前人们纷纷丢掉腰间的呼叫机换成手机一样,指静脉识别将会大放异彩!

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