典型文献
基于深度学习的自主识别智能语音手杖设计
文献摘要：
针对老年人与残障人士的出行问题,设计了一款基于深度学习的智能手杖.系统以树莓派为控制核心,驱动树莓派专用的CSI接口并采用Frp内网穿透进行视频流的传输,输入网址即可远程监控.通过按键控制录音与拍摄,分别实现了智能语音交互以及照片自动存云.利用超声波测距模块HC-SR04自动测量系统前方障碍物距离,通过扩音器进行语音报警,通过读取MPU6050模块和GPS模块返回的数据,系统能够对人体姿态与所处位置进行检测.客户端利用TensorFlow Lite深度学习模型实现物体检测识别,并将识别结果展示在显示屏中.设备调试结果表明,系统可并行处理各任务,运行时间快且精度较高.
文献关键词：
智能手杖;树莓派;云服务器;TensorFlow Lite
中图分类号：
作者姓名：
王岩;田会峰
作者机构：
江苏科技大学电气与信息工程学院,江苏张家港215600
文献出处：
引用格式：
[1]王岩;田会峰-.基于深度学习的自主识别智能语音手杖设计)[J].电子设计工程,2022(17):160-164,169
A类：
Frp
B类：
自主识别,智能语音,残障人士,智能手杖,树莓派,CSI,内网穿透,透进,视频流,入网,网址,远程监控,按键控制,录音,语音交互,互以,超声波测距模块,HC,SR04,自动测量系统,前方,障碍物,扩音器,语音报警,读取,MPU6050,GPS,返回,体姿,客户端,TensorFlow,Lite,深度学习模型,模型实现,物体检测,检测识别,显示屏,设备调试,并行处理,运行时间,云服务器
AB值：
0.472602
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