69、科技创新:助力视障、教育与医疗领域的突破

科技创新:助力视障、教育与医疗领域的突破

在当今科技飞速发展的时代,众多创新技术正不断为各个领域带来变革性的影响。本文将聚焦于三个具有代表性的科技应用,分别是基于树莓派的视障阅读器、学生认知评估实时系统以及基于多SVM处理的脑肿瘤分割与检测方法,深入探讨它们的原理、实现及应用价值。

基于树莓派的视障阅读器
  • 系统组成 :该系统主要由交流电源、整流器、调节器、相机、树莓派和扬声器等部分构成。其核心在于利用光学字符识别(OCR)技术,将非计算机化的文本进行数字化和再现。
  • 工作原理 :相机负责捕捉文本图像,树莓派借助相关Python库对图像中的文本进行识别,最终将识别出的文本通过扬声器朗读出来。为了提升使用的便利性,扬声器也可以替换为耳机。
  • 测试结果 :通过收集黑白示例输入照片对该方案进行测试,结果表明该系统能够准确识别图片中的文本,包括大小写字符和数字,并将其有效转换为音频。这一成果为视障人士提供了一种经济高效的阅读工具,具有重要的社会意义。
学生认知评估实时系统
  • 背景与意义 :在教学过程中,学生的注意力对知识获取质量起着关键作用。传统的通过观察学生面部表情和肢体语言来判断注意力的方法存在局限性,不仅给教师带来较大负担,而且在学生数量较多时难以保证准确性。因此,开发一种基于脑电信号(EEG)的实时评估系统具有重要的现实意义。
  • 系统设计与实现
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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