57、抗疫新科技:社交距离监测与物联网数据加密方案

抗疫新科技:社交距离监测与物联网数据加密方案

社交距离监测系统

传感器技术

在疫情防控中,有效的社交距离监测和接触追踪至关重要。该系统采用了多种传感器技术,主要包括红外(IR)传感器和超声波传感器。

红外传感器

温度测量工具分为接触式和非接触式两种。红外温度传感器常用于通信设备中,如热电偶、耐热热交换器(RTDs)、热敏电阻和半导体温度传感器。接触式传感器需要与被测物体物理接触,使传感器本体达到与物体相同的温度,但当较大的传感器接触小物体时,可能会改变物体的温度。

超声波传感器

超声波传感器利用声波来测量距离。传感器头部发出超声波,该声波从目标方向反射回来,通过计算输出和接收之间的时间来确定与目标的距离。它不受物理接触的影响,对于 10 英寸或更远的距离通常使用超声波传感器,而较短距离则常用光传感器。此外,超声波传感器还能检测移动物体,并测量每个物体的相对位置和运动。

社交距离算法

算法目的

该算法用于测量社交距离,主要有两个功能。一是识别图像中的物体,通过检测方法提供人类位置的聚合值,如 XA(左)、YA(上)、XB(右)和 YB(下)。然后计算物体的质心值:
[X = (XA + XB)/2]
[Y = (YA + YB)/2]

距离计算

使用欧几里得距离公式计算两个物体之间的距离:
[D = \sqrt{(X2 - X1)^2 + (Y2 - Y1)^2}]
其中 (X1, X2) 和 (Y1, Y2) 是两个物体的质心值。将该距离向量与预先设定的阈值进

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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