基于DragonBoard 410c的智能门铃系列二之软件总框架

最新推荐文章于 2019-11-08 17:07:33 发布
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本文介绍了基于DragonBoard 410c的智能门铃系统的软件架构，包括门铃端和手机客户端的框架，并通过框架图进行详细说明，帮助读者理解整个系统的运作原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一.背景

今天我们接着来讲智能门铃系统的软件工作框架，博主为了让大家更直观理解软件原理，已经绘制成了框架图。

二.软件框架分析

1.门铃端框架


图1 本地端框架图

2.手机端框架


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肖大叔
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基于DragonBoard 410c的智能门铃系列一之系统总构架
ad3600的博客
05-11 1658
一.前言 博主最近又(为什么是“又”)听闻朋友失窃，小偷直接撬了门锁入室偷窃！而很不幸，那段时间正好断电，主人家的监控摄像头因为断电无法工作！人世间最悲哀的事情莫过于“你来了，又走了，我 确 不 知 道 你 是 谁 ！！？？” 好吧，原谅有类似经历的博主透露出来的悲愤之情~~ 于是，最近专注于智能家居开发的博主，开始对这块的安防问题重视起来。 博主对着大门和监控摄像头观察了半天，突然灵
智能摄像头中的全双工双向语音通话
yoxite的博客
05-08 8991
随着科技进步、消费升级，诸如摄像头、门铃、音箱等产品前面，都要加上“智能”二字，让消费者似乎感觉，买下了这些产品就等于获得了更智能的生活方式，而在这些智能产品的功能里面，语音通话必不可少。可是，在两三年前，如智能摄像头中的语音功能一点也不智能，大部分产品，只能一边说，一边听，并不能同时讲话，这就是所谓的“半双工语音通话”，使用起来跟传统意义的对讲机一样，按下通话按钮，就不能听到其他在线人说的话了，...
基于DragonBoard 410c的环保机器人系统一之人机界面(上)
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03-16 2641
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基于Dragon Board410c 的智能机器人预研-语音识别及定位
weixin_30533797的博客
06-22 86
转自：http://www.youkuaiyun.com/article/a/2016-01-06/15833642 一、前言 机器人是一种可编程和多功能的。用来搬运材料、零件、工具的操作机，智能机器人则是一个在感知、思维、效应方面全面模拟人的机器系统（外形不一定像人）。在当前技术环境下，智能机器人一般都应包括人机交互、环境识别、核心计算、多功能本体等。 二、...
自发电2.4G门铃程序，PCB，原理图
12-09
按压自发电2.4G无线门铃方案，包括接收机和发送机程序，PCB，原理图等
智能可视化门铃方案调研报告
shufanhao.top Blog
10-24 6707
1、调研目的 随着人民生活水平的提高，人们对智能化水平的要求也提高了。传统的门铃已经不能适应现代的家庭。人们希望通过一种新的方式来了解访客情况，同时确保自身的安全性，减少不必要的麻烦。而智能可视化门铃可以可以实现在客人按动门铃时实现远程视频查看并开门功能，智能可视化门铃的解决方案与网络摄像头的解决方案差不多，只是在部分功能和模块的结构上做一修改。 所以本次调研主要调查各类网络摄像头的解决方案并
基于Dragonboard 410c的智能魔镜设计(8)-python脚本实现UI原型.docx
06-25
在本篇文档中，我们将探讨如何使用Python脚本来实现基于Dragonboard 410c的智能魔镜的UI原型设计。Dragonboard 410c是一款小巧而强大的开发板，适用于各种嵌入式项目，包括智能魔镜。在这个项目中，UI设计是至关重要...
基于Dragonboard 410c的智能魔镜设计(8)-python脚本实现UI原型.pdf
06-25
在本篇技术文章中，我们将探讨如何利用Python脚本实现基于Dragonboard 410c的智能魔镜的UI原型设计。Dragonboard 410c是一款基于Qualcomm Snapdragon 410处理器的开发板，适合开发嵌入式系统和物联网(IoT)应用。在...
dragonboard 410c 手册
04-03
DragonBoard 410c是一款基于高通Snapdragon 400系列SoC（System on Chip）的社区支持型开发板，它遵循96Boards标准，是一款硬件开源项目，旨在为开发者提供一个功能强大的硬件平台。这款开发板支持多种功能，包括...
智能门锁方案APP方案开发——西城微科
szxcwk的博客
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中国门锁的发展经历了从“机械锁”到“电子锁”、从“传统智能锁”到“互联网智能锁”的转变过程，随着人们消费意识的变化，机械锁或将逐渐退出历史的舞台，未来将是电子锁、智能锁与互联网智能锁同台竞技，如今随着移动互联网的快速发展，家庭直接进入互联网智能锁时代，互联网智能锁的使用前景将越来越广阔。 　　 　　目前的门锁有很多种智能锁可实现手机APP开锁、近距离蓝牙匹配开锁、远程授权亲友开锁等功能，智能锁的A...
Jetsonnano上手：人脸识别的智能门铃应用
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例程完整代码参看http://tiny.cc/doorcam。 上手jetsonnano不久，这里将跑过的一个例程贴出来，用于记录和填坑。该例程应用人脸识别跟踪每一个走到家门口的人。 CSI摄像头的使用：https://github.com/JetsonHacksNano/CSI-Camera face_recognition:https://github.com/ageitgey/face...
亚马逊的智能视频门铃可让攻击者窃取到WiFi密码
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智能门铃中可视对讲的回音消除
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工业自动化中基于威纶通触摸屏的水箱液位PID控制仿真程序设计与实现
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内容概要：本文详细介绍了如何利用威纶通触摸屏及其配套软件EasyBuilder Pro构建一个水箱液位控制的PID仿真程序。主要内容涵盖触摸屏界面设计、PID算法实现、通信配置以及仿真模型搭建等方面。文中不仅提供了具体的代码示例，还分享了许多调试经验和优化技巧，如抗积分饱和处理、通信同步设置等。此外，作者还强调了实际应用中的注意事项，例如参数范围限制、突发情况模拟等。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PID控制器有一定了解并希望深入掌握其实际应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行水箱液位控制系统设计、调试和优化的工作环境。主要目标是帮助读者理解和掌握PID控制的基本原理及其在实际工程项目中的具体实现方法。 其他说明：附带完整的工程文件可供下载，便于读者快速上手实践。文中提到的所有代码片段均经过实际验证，确保可靠性和实用性。
2024年中国城市低空经济发展指数报告
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多智能体协同编队控制：无人机编队背后的Python实现与关键技术解析
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内容概要：本文详细介绍了多智能体协同编队控制的技术原理及其Python实现。首先通过生动形象的例子解释了编队控制的核心概念，如一致性算法、虚拟结构法、预测补偿等。接着深入探讨了编队形状的设计方法，包括如何利用虚拟结构法生成特定编队形状，并讨论了通信质量和参数调试的重要性。此外，还涉及了避障策略、动态权重分配以及故障检测等实际应用中的挑战和解决方案。最后，通过具体实例展示了如何将理论应用于实际项目中，如无人机编队表演、自动驾驶车队等。 适用人群：对多智能体系统、编队控制感兴趣的科研人员、工程师及高校师生。 使用场景及目标：适用于研究和开发多智能体协同编队控制系统的场景，旨在帮助读者理解并掌握相关技术和实现方法，提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实践经验和技术细节，有助于读者更好地理解和应用这些技术。同时强调了参数调试、通信质量、预测补偿等方面的关键因素对于系统性能的影响。
四旋翼飞行器模型预测控制(MPC)的Matlab实现及其设定点收敛保证
04-25
内容概要：本文详细介绍了名为'MPC_ACC_2020-master'的四旋翼飞行器模型预测跟踪控制器(Matlab实现)。四旋翼飞行器由于其高度非线性和强耦合特性，在复杂环境中难以实现精准控制。模型预测控制（MPC）通过预测未来状态并在每一步进行在线优化，解决了这一难题。文中展示了关键代码片段，解释了系统参数定义、初始化、预测模型构建、成本函数构建、优化求解及控制输入的应用。此外，还探讨了MPC_ACC_2020-master如何通过精心设计的成本函数和优化算法确保四旋翼飞行器状态收敛到设定点。 适合人群：从事飞行器控制领域的研究人员和技术爱好者，尤其是对模型预测控制感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于四旋翼飞行器的轨迹跟踪任务，旨在提高飞行器在复杂环境下的稳定性与准确性。具体应用场景包括但不限于无人机竞速、自动巡航、物流配送等。 其他说明：尽管该项目主要用于科研目的，但其简洁高效的代码结构也为实际工程应用提供了良好借鉴。同时，项目中存在一些待改进之处，如状态估计部分未考虑真实情况下的噪声干扰，后续版本计划移植到C++并集成进ROS系统。
基于MATLAB2020b的CNN-LSTM与GTO算法优化的电力负荷预测研究
04-25
内容概要：本文探讨了基于MATLAB2020b平台，采用CNN-LSTM模型结合人工大猩猩部队(GTO)算法进行电力负荷预测的方法。首先介绍了CNN-LSTM模型的基本结构及其在处理多变量输入（如历史负荷和气象数据）方面的优势。随后详细解释了如何通过GTO算法优化超参数选择，提高模型预测精度。文中展示了具体的MATLAB代码示例，包括数据预处理、网络层搭建、训练选项设定等方面的内容，并分享了一些实践经验和技术细节。此外，还讨论了模型的实际应用效果，特别是在某省级电网数据上的测试结果。 适合人群：从事电力系统数据分析的研究人员、工程师，以及对深度学习应用于时间序列预测感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测未来电力负荷的情况，旨在帮助电力公司更好地规划发电计划，优化资源配置，保障电网安全稳定运行。通过本研究可以学习到如何构建高效的CNN-LSTM模型，并掌握利用GTO算法进行超参数优化的具体步骤。 其他说明：文中提到的一些技巧和注意事项有助于避免常见错误，提高模型性能。例如，合理的数据预处理方式、适当的超参数范围设定等都能显著改善最终的预测效果。
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