54、利用高度传感器实现多居民家庭中的生物识别

利用高度传感器实现多居民家庭中的生物识别

1. 引言

在多居民家庭环境中,实现准确的居民身份识别和房间定位是一个具有挑战性的问题。传统的生物识别技术如指纹、面部识别等在家庭环境中可能不太适用,因为它们可能需要特定的设备和环境条件。而高度作为一种生物特征,虽然相对较弱,但在家庭环境中具有一定的应用潜力。本文将介绍如何利用超声波高度传感器来实现多居民家庭中的生物识别,并通过实验验证其准确性和可行性。

2. 现有方法的局限性

  • 力板和智能地板 :力板和智能地板需要精心安装以提高美观度和用户接受度,而且精确的力板价格昂贵。
  • 视频摄像头 :一些现有系统使用侵入性的视频摄像头来识别高度,但这种方法可能涉及隐私问题。
  • 其他方法 :如在天花板上安装密集的超声波设备或在门口放置红外/超声波距离探测器等方法,要么未经过充分评估,要么部署成本高、操作复杂。

3. 超声波传感器测量高度概述

3.1 传感器部署

为了识别居民在家庭中的移动,我们在每个房间的出入口上方部署了超声波距离传感器。这些传感器会发出50KHz的超声波脉冲,测量回声返回的时间,从而计算出与前方障碍物的距离。

3.2 数据处理

当居民站在传感器下方时,传感器只报告到头顶的最小距离,其他部位的距离会被自动过滤。通过计算报告距离低于默认距离(无障碍物时的距离)的时间戳,并使用DBSCAN聚类算法对这些时间戳进行聚类,我们可以得到离散的高度事件

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 的源码改编 MySQL数据库在维护数据完整性方面运用了种策略,其中包括日志机制和两阶段提交等手段。 接下来将深入阐述这些机制。 1. **日志机制** - **Redo Log**:重做日志记录了数据页内数据行的变更,存储的是更新后的数据。 它遵循预先写入日志的策略,确保在数据库非正常重启后可以恢复数据。 Redo log采用循环写入方式,其容量可以通过`innodb_log_file_size`和`innodb_log_files_in_group`参数进行调整。 日志首先被写入内存中的redo log buffer,随后根据`innodb_flush_log_at_trx_commit`参数的设定决定何时写入硬盘: - 当设置为0时,每分钟由后台进程执行一次刷新操作。 - 当设置为1时,每次事务完成时立即持久化到存储设备,提供最高级别的安全性,但可能会对运行效率造成影响。 - 当设置为2时,事务完成仅将日志写入日志文件,不强制执行磁盘刷新,由操作系统决定何时进行刷新,这样可能会在服务器异常时造成数据丢失。 - **Binlog**:二进制日志记录了所有更改数据库状态的操作,不包括查询和展示类操作,主要用于数据恢复、复制和审核。 Binlog存在Statement、Row和Mixed三种格式,其中Row格式因为记录了行级别变化,能够确保数据不丢失,因此被普遍推荐使用。 Binlog的写入过程与redo log相似,先写入binlog cache,然后在事务提交时写入binlog文件。 `sync_binlog`参数控制了binlog何时写入磁盘,其设定方式与`innodb_flush_log_at_t...
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