基于深度学习的多模态控制插座系统设计OA
随着深度学习技术应用于国计民生的诸多领域,智能家居进入千家万户,为大众生活带来极大便利。当前,市面上已有多种类型的智能插座,其中多数是由用户通过手机上的专用APP进行操作,但在某些场景中存在无法直接操控的情形。为满足各类用户对插座智能控制的需求,文中设计了一款基于深度学习的多模态控制智能插座系统,该系统使用传感器捕捉用户手势获取图像、语音和声纹等多模态信息,通过肢体、自然语言等方式来快速、准确地识别用户的控制意图,实现对插座的控制。系统硬件由ESP8266模块、继电器驱动电路模块、语音采集与识别模块、摄像头模块、树莓派模块等构成;系统软件实现了声纹控制、手势控制、安卓APP控制等功能。系统具备手势识别控制、声纹识别与语音控制功能,同时,针对用户远程控制的需求,开发了配套的应用APP及网页系统,实现了不同情景的功能性优化,满足了用户的个性化需求。
陈琪;徐楠;熊圣君;任新旺;端英俊;周端;杨振;
金陵科技学院智能科学与控制工程学院,江苏南京211169
计算机与自动化
物联网深度学习多模态控制手势识别声纹识别智能插座
《物联网技术》 2024 (008)
P.105-107,112 / 4
2018年度国家自然科学基金(41801303);2020年度金陵科技学院“课程思政”优秀教学团队项目(2020SZTD004);2021年教育部产学合作协同育人项目(202102342012);2021年教育部产学合作协同育人项目(202102563004);江苏省大学生创新项目(202313573013Z);江苏省大学生创新项目(202213573011Z);江苏省大学生创新项目(202213573124T);2023年度金陵科技学院创客虚拟班(2023010);江苏省大学生创新创业训练计划项目(202313573128T)。
评论