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题名基于STM32的室内照明系统设计
被引量：1
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作者
李林宜
汪静远
程绍峰
李艳波
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机构
长安大学能源与电气工程学院
中国兵器工业集团航空弹药研究院
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出处
《智能建筑电气技术》
2024年第1期27-30,共4页
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文摘
为了实现节约能源、促进绿色发展,本设计以STM32F103系列单片机为核心设计的智能室内照明系统,通过红外热释电传感器检测周围环境是否有人员进出,声音传感器检测声音信号,光敏电路检测周围的光线亮度来控制台灯的点亮时间,并根据不同时间段照明需求改变照明光强。将这些模拟量信号传输入单片机再利用单片机内部的A/D转换模块将模拟量转换成数字量,利用PWM对LED灯亮度进行实时控制与调节,最终在硬件平台上测试证明该照明系统的有效性。
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关键词
STM32
照明系统
PWM
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Keywords
STM32
lighting system
PWM
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分类号
TM923
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于深度学习的图像显著性区域加密
被引量：1
- 2
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作者
刘维宇
杨景凯
刘妮
李力召
汪静远
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机构
长安大学电子与控制工程学院
长安大学信息工程学院
长安大学能源与电气工程学院
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出处
《物联网技术》
2024年第3期78-80,85,共4页
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基金
国家自然科学基金(面上项目)(12172064)。
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文摘
互联网的广泛应用使得图像的传输和存储越来越便捷,网络的公开化使得很多传输的图像数据可能被轻易地监听、截获、非法复制和篡改等。图像的显著性区域包含了图像的大部分信息,对图像的显著性区域加密可以有效保护图像的信息。本文提出了一种基于深度学习的图像显著性区域加密方式,该方式只对图像的显著性区域进行加密,待加密图像先被提取显著性区域,再使用混沌置乱的方法对显著性区域进行加密。实验结果证明,基于深度学习的显著性区域提取方式性能更好,显著性区域加密比全部加密减少了大部分加密区域,大大提高了加密效率。
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关键词
图像加密
显著性区域
深度学习
混沌加密
MINet算法
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的高速公路收费车辆分类研究
- 3
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作者
杨景凯
刘维宇
汪静远
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机构
长安大学电子与控制工程学院
长安大学能源与电气工程学院
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出处
《物联网技术》
2024年第2期123-126,共4页
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基金
国家自然科学基金(面上项目)(12172064)。
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文摘
为增强高速公路收费车辆分类的实时性和准确性,对比分析了SSD、YOLO和Faster R-CNN图像识别算法的优缺点,提出了一种结合MixUp数据增强、Focus网络结构和CIOU损失函数的高速公路收费车辆分类方法,对门架高清摄像机抓拍的图像进行识别和分类,在京港澳高速公路数据集上进行验证。结果表明:YOLO模型系列中的YOLOv3模型对于收费车辆分类的平均准确率超过了Faster R-CNN和SSD模型,并且在使用了MixUp数据增强、Focus网络结构和CIOU损失函数时平均准确率达到了92.04%,FPS为22.8。进行消融实验,使用MixUp数据增强后,模型精度提高了0.62%;使用Focus网络结构后,模型FPS提高了1.4;使用CIOU损失函数后,模型精度提高0.28%。由此说明,改进后的YOLOv3模型在高速公路收费车辆分类中可以准确、实时地实现收费车辆分类,为高速公路智能收费系统提供技术支撑。
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关键词
高速公路
深度学习
图像识别
车辆分类
YOLOv3
模型精度
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U495
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名蒸汽热平衡集成伴热系统施工工艺
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作者
汪静远
张宝敬
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机构
中化二建集团有限公司
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出处
《石油化工建设》
2023年第8期54-56,67,共4页
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文摘
以某石化项目采用的蒸汽热平衡集成伴热系统为实例,介绍了在此项目伴热施工中采用的伴热材料和伴热管道敷设工艺,结合优化管线布置和替换管道连接方法等实践应用,证明施工工艺的可推广行。通过该施工工艺,提高工程效率缩短施工工期且成品美观,保证一次合格率的同时降低了施工成本。通过应用,证明该工艺适用于所有化工工艺管道蒸汽或热水介质伴热。
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关键词
蒸汽伴热
热平衡
集成
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分类号
TQ082
[化学工程]
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题名画幅的“剩余场地”在绘画中的表现力
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作者
汪静远
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机构
天津美术学院
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出处
《艺海》
2020年第2期54-55,共2页
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文摘
画幅中的剩余部分常常会与当中形象,或者说是形象的材料构成一种奇妙的沟通。这样,会使画作在空间与结构上产生关联与互动,使整个体系弥漫着感觉的搏斗与交合,推动着"剩余场地"自由变化。
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关键词
剩余场地
平涂
黑色
孤立
联合
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分类号
J205
[艺术—美术]
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