项目思路整理

2019年1月11日

今天新学了一个linux操作nohup command。让程序能在GPU上一直挂着跑,之前可被坑毁了。

1、拉曼光谱仪——物体采集与检测

利用仪器获得拉曼位移和光谱强度数据,描绘曲线图。同一种物质都有相同的强度突变位置,采集部分将数据库中没有的物质才能如数据库。将采集到的物质与数据库中物质进行对比,有相同的突变位置的物质判定为同一物质,同时给出两种物质的相似度。

由于采集到的曲线受到各种干扰,并且有些曲线不止一个峰值点,因此考虑先对数据进行滤波处理,消除一些细小毛刺,同时不破坏曲线原有的走势,对判定结果影响不大。最后采用求取每一个峰值点谷值点序列,放在一个列表。将峰值相对于前面的谷值点变化最大的4点进行保存,作为数据库的模板峰值点

检测阶段,同样采集物体变化最大的四个点,如果峰值点只有一个,采集点四个点中的第一个点与模板峰峰值点第一个相同,有两个峰值点则前两个相同,一般不会超过四个点,类比都是距离,求出相似度的值。

 

2、深度学习图像分割

项目介绍:抠图项目,从一幅图像中将前景图像分割出来。简单说来是图像的二分类分割,首先是自己做数据集,Photoshop抠图。将抠图处理成前景像素为1,背景为0的灰度图作为图片的groundtruth,送入模型进行训练。训练集是350*350 的图像,要求是实现对800*800图像的分割,所以将图像数据送入模型之前先将其resize成800*800大小。

   模型:pspnet

   训练过程采用预训练模型pspnet-voc2012

pspnet 模型简述:金字塔模型将不同金字塔尺度的特征融合在一起,使用预训练好的加入dialated的resnet模型提取图像特征图大小为1/8输入尺寸size,使用不同的池化方法得到1*1,2*2,3*3和6*6大小的图,然后将这些特征图上采样与原始特征图进行级联,经过一系列卷积运算符获得最后的预测图。

resnet模型简介:

 图像增强random_crop,random flipping ,random  Gaussian blur。

 3、商品排序模型

599个特征,有相应打分。对召回的的商品,根据该用户对该商品的打分给用户推荐

3层DNN网络。

 

 

 

 

 

   

<think>嗯,用户想要获取小车入库项目的开发思路或解决方案。首先,我需要明确用户的需求是什么。小车入库可能指的是自动泊车系统,或者是仓库中的AGV(自动导引车)管理,或者是其他类似的应用场景。需要进一步分析用户的具体需求,但根据提供的参考引用,用户可能是在做一个类似智能仓储管理系统的项目,比如基于STM32的设计。 首先,我应该考虑项目的整体架构。通常这类项目会包括硬件部分和软件部分。硬件可能涉及微控制器(比如STM32)、传感器(如超声波、红外避障)、电机驱动、无线通信模块等。软件部分则需要处理传感器数据、控制算法、路径规划、用户界面等。 接下来是功能模块的划分。用户提到的小车入库,可能需要自动寻路、避障、精准停车等功能。可能需要使用到PID控制算法来调整小车的运动,确保准确停在指定位置。同时,路径规划算法,比如A*算法或Dijkstra算法,可能用于寻找最优路径。 然后考虑通信部分。小车可能需要与上位机或服务器通信,比如通过Wi-Fi或蓝牙模块传输状态信息或接收指令。参考引用中的智能仓储管理系统可能涉及到这样的通信模块,用于实时监控小车状态。 此外,电源管理也很重要,尤其是如果小车是移动的,需要电池供电,需要考虑续航和功耗优化。 在软件开发方面,可能需要实时操作系统(如FreeRTOS)来管理多任务,比如同时处理传感器数据、电机控制和通信。代码结构需要模块化,便于调试和维护。 测试阶段需要分模块测试,比如单独测试传感器是否正常工作,电机驱动是否准确,然后再进行集成测试,确保整个系统协同工作。 可能遇到的问题包括传感器误差导致定位不准,电机控制不够精确,或者路径规划算法效率低下。这时候可能需要调整PID参数,或优化算法,比如使用更高效的搜索方法。 参考引用中的STM32项目提供了程序代码和电路原理图,这可以作为硬件设计的参考,比如如何连接传感器和电机驱动模块。同时,讲解视频和设计文档可能包含实际实现中的注意事项和解决方案。 用户可能还需要考虑用户交互,比如通过手机APP或网页控制小车,显示当前状态。这部分可能需要额外的开发,比如编写APP或设计Web界面,与小车通信。 安全方面,需要确保小车在遇到障碍物时能及时停止,避免碰撞。这可能涉及多传感器融合,比如同时使用超声波和红外传感器来提高检测的准确性。 最后,项目文档和代码管理也很重要,方便后续维护和升级。使用版本控制工具如Git,可以更好地管理代码变更。 总结下来,开发思路应包括需求分析、系统设计、硬件选型、软件开发、算法实现、通信模块、测试优化以及文档整理。需要分步骤进行,每个环节都要细致处理,确保最终系统的稳定性和可靠性。</think>### 小车入库项目实现思路与IT开发方案 #### 一、项目需求分析 1. **核心功能** - 自动导航:通过传感器实现路径识别与避障 - 精准定位:通过编码器/视觉识别实现停车位置校准 - 通信控制:支持远程指令接收与状态反馈 - 电源管理:优化电池续航与低电量报警 #### 二、硬件设计方案 1. **主控芯片** - 选用STM32F4系列(高性能、低功耗),支持多外设接口[^1] 2. **传感器模块** - 超声波传感器(HC-SR04):检测障碍物距离 - 红外传感器:辅助路径校正 - 陀螺仪(MPU6050):监测车身姿态 3. **驱动模块** - 直流电机+L298N驱动芯片,支持PWM调速 4. **通信模块** - ESP8266 Wi-Fi模块:与上位机/服务器交互数据 - 蓝牙模块(HC-05):短距离控制备用方案 #### 三、软件架构设计 1. **控制算法** - **PID控制**:用于电机转速与方向调节 $$ \text{Output} = K_p e(t) + K_i \int_{0}^{t} e(\tau) d\tau + K_d \frac{de(t)}{dt} $$ - **路径规划**:基于A*算法实现最优路径搜索 2. **通信协议** - 定义JSON格式指令(示例): ```json {"cmd": "park", "target": "A3", "priority": 1} ``` 3. **状态监测** - 实时反馈电池电压、位置坐标、故障代码 #### 四、开发步骤 1. **硬件搭建** - 设计PCB电路(参考Altium Designer),集成传感器与电机驱动[^1] 2. **嵌入式开发** - 使用Keil MDK编写STM32固件,实现多任务调度(如FreeRTOS) 3. **上位机开发** - Python+PyQt构建控制界面,支持地图编辑与实时监控 4. **测试与优化** - 分阶段测试传感器精度、通信稳定性、路径规划效率 #### 五、关键技术问题与解决方案 1. **定位误差** - 融合多传感器数据(如编码器+视觉标记) 2. **通信延迟** - 采用UDP协议+数据压缩,减少传输负载 3. **低电量处理** - 动态调整电机功率,触发自动返航 #### 六、参考案例 - 基于STM32的智能仓储管理系统提供完整硬件设计模板与通信代码[^1] --- 相关问题
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