基于物联网的物体识别与称量系统

• 作者: 杨义涛 罗媛 肖喜康 贺鹏远 邓磊
• 来源期刊: 通讯世界
• 学科: 工学
• 关键词: CNN神经网络 物联网 ZigBee
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 通信设计与应用
• 页码范围: 200
• 页数: 1页
• 分类号: TP212.9
• 字数: 1078字
• 语种: 中文

摘要

物体辨识属于图像识别领域,主要是指对三维世界的客体及环境的感知,属于高级的计算机视觉领域.本次研究设计的物体识别与称量系统,主要利用单片机是感知物品的所在,并且称量出物品的质量,在感知到物品后通过ZigBee同树莓派进行广式通信传递指令,树莓派驱动摄像头进行图像采集并将采集到的图像进行CNN神经网络中供其分析辨识.辨别出物品后会计算出最后价格并将所有信息通过云平台发送到手机APP中,本次设计的系统具有对物品辨别能力高,系统稳定,反应快速、用途广等优点.能够较好地满足对体感机器人的要求,具有较大的应用推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨义涛	天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院	5	1	1.0	1.0
2	贺鹏远	天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院	2	0	0.0	0.0
3	邓磊	天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院	2	0	0.0	0.0
4	罗媛	天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院	3	1	1.0	1.0
5	肖喜康	天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院	3	0	0.0	0.0