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毫米波雷达传感器雷达感应跟踪定位目标算法应用

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毫米波雷达传感器雷达感应跟踪定位目标算法应用,第二次世界大战以来,雷达技术得到了很大的发展和进步。无论是在军事领域,航空、航天、航海,还是交通监测、气象预报、资源探测等领域,都有雷达不可缺少的身影。雷达目标跟踪算法旨在为控制系统提供正确的状态信息,在提高雷达跟踪定位精度的同时,要解决传感器测量、信号处理、杂波滤除等诸多问题,提高算法精度是提高雷达跟踪定位性能的关键。从本质上说,目标跟踪算法就是雷达对数据进行处理的过程,它能提供较正确的目标位置、速度等动态数据信息,减少杂波带来的误检问题。现代化战场是高度信息化的,交战双方要使用大量复杂、多样、高能的电子设备,从而形成极其复杂的电磁环境,无疑对雷达目标跟踪提出了更高的要求。在复杂电磁环境和恶劣天气条件下,如何排除杂波干扰,完成对目标状态的准确跟踪,已成为现代军事技术面临的新课题。当今社会计算机网络技术、传感技术、数据存储技术的迅速发展,以及人类社会对数字化管理、信息化生活的要求不断提高,存储的各种数据信息的容量也越来越大。人对数据信息不再仅仅是简单的获取、存储、传输,更需要对数据进行深层次的加工,分析挖掘,学习使用。“机器学习”顾名思义,就是通过计算机模拟人的学习过程,从大量的数据信息中提取出特定的数据结构特征信息,然后把这些信息转化成知识,以供使用。大数据时代,让机器智能从真实、繁杂、无章的数据中挖掘出有用的信息,成为当今机器学习理论发展的重点。数据挖掘技术的核心思想是以数据驱动的方式,通过数据结构的线性或非线性变化,完成从低级到高层,从具体到抽象,从一般语义到特定语义的变化,从而完成原始数据特征的提取。机器所表现出的数据特征正在影响人们对事物的理解方式。自从产生以来,机器学习已经广泛应用于图像识别、语音转换、视频跟踪等领域。由于目标跟踪领域中,毫米波雷达传感器和跟踪目标之间存在着密切的联系,因此目标跟踪技术的终目标就是获得正确的目标信息。该信息除包含目标运动状态和运动轨迹外,还包含了诸如雷达散射截面积、极化散射矩阵、散射中心分布、角闪烁噪声、幅值噪声等特征属性。人工智能的优点主要表现在数据信息的获取和处理方面,这些雷达属性信息可以使机器学习应用于雷达目标跟踪领域。


毫米波雷达传感器目标跟踪过滤。一九三七年,SCR-268——全球追踪雷达站的诞生,代表了目标追踪问题的起源。在二战中,数学家NorbertWiener提出了维纳滤波器,即线性滤波和线性预测。尽管该方法适用范围广泛,适用于连续或离散随机过程,但其滤波过程要求随机信号在均方差意义下的广义平稳性和统计特性已知,因而很难应用于实际问题。Wax早在1955年就提出了目标追踪的概念。Calmanfiltering(KF)算法在1960年提出,它是一种适用于多变量非平稳随机信号的佳估计递推算法,克服了维纳滤波的不足,在通信、导航、目标跟踪等方面得到了广泛的应用。尽管在线性条件下卡尔曼滤波的动力学方程和量测方程都是可获得佳估计的,但是当系统方程存在非线性时,卡尔曼滤波器无法直接得到。Bucy、Sunahara等人提出的扩展卡尔曼滤波器(ExtendedKalmanFilter,EKF)来解决一个非线性滤波问题,该方法的基本原理是将系统的非线性方程用泰勒级数展开,并对雅可比矩阵和或海森矩阵进行求解,使非线性方程线性化。将卡尔曼滤波器再次应用于线性方程,因此推广卡尔曼滤波器是一个次优滤波器。对于二阶EKF,一阶EKF由于其较小的运算量应用更广。用来求解非线性系统的另一种滤波方法是无损耗的卡尔曼滤波器(UnscentedKalmanFilter,UKF),它对选定的sigma点集进行无破坏的变换,以获取更新后的过滤器。与EKF相比,UKF不需要需要解的雅可比矩阵,也不能线性化忽略高阶项,因此滤波效果更加稳定、准确。近几年也出现了容积卡尔曼滤波、积分卡尔曼滤波等类似的采样点滤波算法。与之类似的是,粒子滤波的基本原理是获得系统的小方差估计,它是通过搜索在状态空间上随机样本而得到概率密度函数的近似表示的一种算法。Hammersley等人在50年代就提出了粒子滤波的基本思想,但是由于受粒子数量和计算数量的限制,当时粒子滤波思想还没有得到足够的重视。1993年,Gordon等提出了基于序贯重要性采样的粒子滤波算法,使得粒子滤波成为一个热门话题。但是,该算法也存在着粒子多样性缺乏、计算量大等不足的问题。随后提出的无迹卡尔曼粒子滤波、规则化粒子滤波、高斯粒子滤波等方法,都对这一问题进行了研究,取得了一些成果。杂波环境下的多目标跟踪算法目前主要有以下两种。一个是数据关联算法,它把测量接收到的所有目标的来源报告关联起来,并把相关的信息传递到系统进行识别,以确保融合信息来自同一目标。早先为典型的数据关联算法是概率数据关联(ProbabilisticDataAssociation,PDA)和多假设跟踪(MultipleHypothesisTracking,MHT)。Reid在1979年提出了一种多假设跟踪模型,该算法保留了真实目标的全部假设,并在得到新的数据信息时,从保留的解空间中选择优解。但是,MHT算法的复杂度随着目标数目的增加呈指数增长,因此很难在所有可能解的状态下得到推广。PDA算法是BarShalom和Jaffer早提出的,它可以将测量数据作为任意一个目标关联的概率给出,并且可以解决误检和漏检问题。如Fortmann和BarShalom等在1983年扩展了大的目标跟踪。之后,BarShalom提出了联合概率数据关联(TheJointProbabilisticDataAssociation,JPDA)算法,它将量测数据和多个跟踪目标关联,并给出联合关联概率。二是基于随机有限集理论的算法。在概率论中,随机有限集是指一组取值为有限值的随机元集,与概率论中的随机向量的推广相等。在此过程中,将所有目标的状态矢量和测向量看作一种随机有限集,再用贝叶斯滤波法对其进行多目标估计。Mahler于2003年提出概率假设密度滤波(ProbabilityHypothesisDensity)PHD)通过对多目标后验概率密度函数的积分来获得多个目标的强度,避免了直接在有限随机集空间上进行递推而产生的计算复杂性。在2006年,Mahler在Erdinc等人的建议基础上,添加了目标数的二阶信息,提出了位概率假设密度滤波(CardinalizedPHD,CPHD),并进一步改进了PHD的滤波估计。Vo提出的GM-PHD算法(GM-PHD,GM-PHD),在线性高斯条件下,证明了不需要特殊聚类的特殊方法。该方法采用高斯和方法近似表示多目标,可以稳定地得到PHD中多目标的数量和状态信息。


信息融合是将从多种途径获得的各种信息综合处理,并做出相应的行为决策。但是,通过测量得到的信息往往是不确定的、模糊的,如何从这些信息中提取真正有用的信息来做出决策。20世纪70年代,美军提出敌情潜艇信息融合的概念,并在80年代末被美国国防部列为重点研究开发的二十项关键技术之一。1998北约六国(英国、德国、加拿大、荷兰、丹麦、意大利)论证了北约数据融合演示器(NATODataFusionDemonstrator)。1996年,Wu和Tang等人基于多源数据融合技术,设计了机器人自主导航系统。介绍了1997年,卡姆和卡拉塔利用CCD摄像机和激光测距雷达毫米波雷达传感器的信息融合技术在机器人导航中的应用。目前国内外对信息融合技术的研究很多,如国外康涅狄格大学的Ba-Shaham、威尔特和Kiubaraji团队,Llinas研究组来自纽约州立大学,位于巴尔的摩的马里兰大学Waltz小组,国内主要有中电28所和C4ISR国防科技重点实验室,西安交通大学韩崇昭研究组,上海交通大学敬忠良研究小组等。多声呐等效传感器在信息融合的早期研究中还局限于多雷达,随着近年来毫米波雷达传感器技术的发展,信息融合的对象已经扩展到多种频谱、多分辨率、多语义表达的传感器。比如雷达、声呐、雷达、红外、初级和次级雷达等。目前,经过几十年的研究与探索,在多目标跟踪、空中交通管理、设备故障诊断、无人机自主导航等方面,已经比较成熟的信息融合技术与应用。情报融合是美国国防部为评估或预测实体状况而进行的一种数据或信息合成过程。在目标跟踪领域,提出了一种被称为信息融合的概念,即传感器测量数据的融合过程,即利用由许多同类或不同类传感器获取的测量信息进行实时融合处理。


将多传感器数据进行融合,可使系统获得比单个传感器更准确的目标信息,其优势在于:(1)更正确的探测性能。现有的目标跟踪毫米波雷达传感器在测距精度上有很好的提高,但方位检测的准确度较低。尽管红外传感器方位检测精度较高,但无法获取目标的距离信息。所以,将雷达、红外传感器的数据信息融合在一起,可以在理论上达到系统的探测精度。
(2)增加可信度。在单个传感器工作时,若检测精度较差,将会得到其他传感器信息,在单个传感器工作时,对数据源独特性的改进是不够的。
(3)更加有力。对于单一传感系统,一旦出现故障、失真、传输延时等严重问题,将影响整个系统的跟踪性能。但是多传感器即具有多种信息源,且彼此间存在冗余信息,系统对某一传感器的依赖程度较低。
(4)减少数据不确定性。由于多个传感器彼此独立工作,因此融合数据比单一传感器更为准确。
(5)这一系统时空范围扩大。在量测时空范围内,多传感器数据融合能够互补,使量测时空范围得以互补,扩展整个系统的时空覆盖。很明显,多源信息融合带来的多传感器信息与单一传感器信息之间存在冗余互补的问题。这使得系统在精测精度、稳健性、时空覆盖范围等方面都有显著提高。


虽然基于多传感器信息融合技术的系统性能要优于单源传感器系统,但不同场景下的信息融合实现仍有很多问题需要解决,成为多源信息融合与推广应用的主要障碍。主要问题包括:
(1)信息本身不确定。对于密集杂波环境,传感器所采用的问题场景大多是非常复杂的,在获取信息和接受后进行融合处理时都存在着很多不确定性,因此融合结果的可靠性还有待于考虑。
(2)各种传感器之间整合信息。多源传感器的数据融合一般是利用不同传感器间的信息互补,以获得佳的融合效果,然而,不同类型的传感器在时序、空间坐标、维数不一致等方面的差异,为融合带来了不便。
(3)人工智能与信息融合的结合。AI是一种由人工系统模仿人的思维进行深层数据信息挖掘的技术,已成功地应用在语音、图像、视频、医学等领域。目前,信息融合技术和人工智能,尤其是如何把理论应用到实际工程中,是目前以数据为处理对象的研究热点。
(4)没有完善的信息融合系统评估标准。由于目前尚没有一个完整的、能提供先验知识的信息融合数据库,面对复杂多变的信息融合环境,尚无一套完善的绩效指标来评价信息融合效果,这对信息融合算法的发展也有一定的影响。
毫米波雷达传感器雷达红外跟踪的基本原理。虽然雷达探测精度的提高,但单个传感器无法对各种技术数据做到好,所以这种改进存在一定的局限性。将多种类型的传感器组合起来,综合利用各种传感器的信息,使整个系统达到性能上的互补,从而提高跟踪效果。雷达红外跟踪是将毫米波雷达传感器与红外传感器有机地结合在一起的一种目标跟踪方法。
在二战期间,就有利用雷达进行地对空、空对地轰炸和敌我识别的技术。二战后,由于T/R开关和磁控管的出现,雷达探测由双基变为单基,使得雷达探测功率性能得到了显著提高。从20世纪60年代开始,航天技术的发展,对雷达的远距、高精度、高分辨率、多目标测量等提出了一系列要求,促进了雷达技术的发展。无论在导弹预警、目标搜索、战场侦察等军事领域,还是气象监测、航空管制、遥感仪器等民用领域,都有着广泛的应用。雷达传感传感器是一种以无线电为载体的主动传感器。利用高频脉冲向外发送雷达天线,计算回波接收所需时间,获得目标的距离信息。角度信息的获取采用角随动系统来驱动波束,通过振幅或相位方法计算出目标的角度信息。因为雷达在工作过程中需要不断向外辐射电磁波,所以极易受到外界电磁环境的干扰,这些电磁波辐射信号在战场上容易被检测到,因而受到反辐射导弹的攻击。


红外线传感器,如果物体在零度以上,就会向外产生红外线,而红外线基本上是一种热辐射。在此基础上,红外传感器利用目标的红外特性来检测,是一种以红外光为载体的被动传感器。红外传感器在现代社会中的应用已涵盖了辐射光谱测量、热成像、红外测距、目标搜索跟踪等多个领域。对目标跟踪而言,红外传感器主要包括方位探测系统和跟踪系统两个部分,用于获取目标的角度信息。红外线传感器无法获得目标的距离信息,因而常常无法独立工作,而红外传感器相对于雷达,其角度信息更准确。红外传感载体是一种红外光,所以其抗干扰能力强、隐蔽性强、探测能力强的特点,在一些复杂的场景中具有独特的优势。


毫米波雷达传感器融合红外跟踪。雷达传感距离的高精度测距和高精度红外传感器测角,使雷达和红外线形成多源信息互补效果非常好。综合分析和利用一定准则下的雷达红外观测信息,完成目标状态的一致性描述,是雷达红外跟踪技术的核心思想。雷达红外线跟踪实质上是多传感器数据融合,涉及到概率统计、模式识别、人工智能、信号处理等多传感器数据融合,是近几年出现的一门多学科交叉的新技术。该系统通过对各种传感器资源的综合利用,获得比其各部分更充分、更完善的数据信息。具体地说,不同类型的传感器分别获取目标的测量数据,然后对这些数据进行特征提取和转换,得到测量数据的特征向量;再将得到的特征向量进行模式识别,再根据每个传感器处理的指令数据完成匹配关联,后利用融合算法实现各个传感器数据的合成。


毫米波雷达传感器与红外线轨迹相关。雷达传感器和红外传感器经过相联后,在各自的信息处理中心形成目标的局部轨迹。目前的问题是对两类传感器各自所产生的航迹数据是否属于同一目标,即航迹和航迹之间的关联。红外波段雷达的关联过程,实质上就是完成雷达和红外数据的融合过程。通过数据融合,使雷达测距的高精度距离信息和红外测距角度信息相互补充,使测量数据更加准确。主要包括三个步骤,即:数据预处理、航迹关联、航迹融合。


近几年来,雷达跟踪目标面临的电磁环境越来越复杂,对雷达滤除杂波的能力提出了更高的要求。本论文提出了将人工智能中大量成功应用的机器学习算法与目标特征属性相结合,以提高目标跟踪精度;然后,利用PN学习算法进行单目标跟踪,GM-PHD雷达多目标跟踪,以及雷达红外多传感器多目标跟踪三个方面。多元分类本质上是一个二类问题。而在实际的跟踪过程中,如果遇到多个跟踪目标属性不一致,则属性分类就成为一个多决策问题。对象特征分类是一种浅层机器学习方法,它是通过人工给属性对目标和杂波进行分类。深度学习是一种深度机器学习技术,它能从大量数据中自动提取出目标特征,并利用这些特征信息来完成分类。对于浅部机器学习,若结合深度学习和雷达目标跟踪问题,可以取得较好的结果。

uA级别智能门锁低功耗雷达模块让门锁更加智能省电节约功耗,指纹门锁并不是什么新鲜事,我相信每个人都很熟悉。随着近年来智能家居的逐步普及,指纹门锁也进入了成千上万的家庭。今天的功耗雷达模块指纹门锁不仅消除了繁琐的钥匙,而且还提供了各种智能功能,uA级别智能门锁低功耗雷达模块用在智能门锁上,可以实现门锁的智能感应屏幕,使电池寿命延长3-5倍,如与其他智能家居连接,成为智能场景的开关。所以今天的指纹门锁更被称为智能门锁。 今天,让我们来谈谈功耗雷达模块智能门锁的安全性。希望能让更多想知道智能门锁的朋友认识下。 指纹识别是智能门锁的核心 指纹识别技术在我们的智能手机上随处可见。从以前的实体指纹识别到屏幕下的指纹识别,可以说指纹识别技术已经相当成熟。指纹识别可以说是整个uA级低功耗雷达模块智能门锁的核心。 目前主要有三种常见的指纹识别方法,即光学指纹识别、半导体指纹识别和超声指纹识别。 光学指纹识别 让我们先谈谈光学指纹识别的原理实际上是光的反射。我们都知道指纹本身是不均匀的。当光照射到我们的指纹上时,它会反射,光接收器可以通过接收反射的光来绘制我们的指纹。就像激光雷达测绘一样。 光学指纹识别通常出现在打卡机上,手机上的屏幕指纹识别技术也使用光学指纹识别。今天的光学指纹识别已经达到了非常快的识别速度。 然而,光学指纹识别有一个缺点,即硬件上的活体识别无法实现,容易被指模破解。通常,活体识别是通过软件算法进行的。如果算法处理不当,很容易翻车。 此外,光学指纹识别也容易受到液体的影响,湿手解锁的成功率也会下降。 超声指纹识别 超声指纹识别也被称为射频指纹识别,其原理与光学类型相似,但超声波使用声波反射,实际上是声纳的缩小版本。因为使用声波,不要担心水折射会降低识别率,所以超声指纹识别可以湿手解锁。然而,超声指纹识别在防破解方面与光学类型一样,不能实现硬件,可以被指模破解,活体识别仍然依赖于算法。 半导体指纹识别 半导体指纹识别主要采用电容、电场(即我们所说的电感)、温度和压力原理来实现指纹图像的收集。当用户将手指放在前面时,皮肤形成电容阵列的极板,电容阵列的背面是绝缘极板。由于不同区域指纹的脊柱与谷物之间的距离也不同,因此每个单元的电容量随之变化,从而获得指纹图像。半导体指纹识别具有价格低、体积小、识别率高的优点,因此大多数uA级低功耗雷达模块智能门锁都采用了这种方案。半导体指纹识别的另一个功能是活体识别。传统的硅胶指模无法破解。 当然,这并不意味着半导体可以百分识别活体。所谓的半导体指纹识别活体检测不使用指纹活体体征。本质上,它取决于皮肤的材料特性,这意味着虽然传统的硅胶指模无法破解。 一般来说,无论哪种指纹识别,都有可能被破解,只是说破解的水平。然而,今天的指纹识别,无论是硬件生活识别还是算法生活识别,都相对成熟,很难破解。毕竟,都可以通过支付级别的认证,大大保证安全。 目前,市场上大多数智能门锁仍将保留钥匙孔。除了指纹解锁外,用户还可以用传统钥匙开门。留下钥匙孔的主要目的是在指纹识别故障或智能门锁耗尽时仍有开门的方法。但由于有钥匙孔,它表明它可以通过技术手段解锁。 目前市场上的锁等级可分为A、B、C三个等级,这三个等级主要是通过防暴开锁和防技术开锁的程度来区分的。A级锁要求技术解锁时间不少于1分钟,B级锁要求不少于5分钟。即使是高级别的C级锁也只要求技术解锁时间不少于10分钟。 也就是说,现在市场上大多数门锁,无论是什么级别,在专业的解锁大师面前都糊,只不过是时间长短。 安全是重要的,是否安全增加了人们对uA级别低功耗雷达模块智能门锁安全的担忧。事实上,现在到处都是摄像头,强大的人脸识别,以及移动支付的出现,使家庭现金减少,所有这些都使得入室盗窃的成本急剧上升,近年来各省市的入室盗窃几乎呈悬崖状下降。 换句话说,无论锁有多安全,无论锁有多难打开,都可能比在门口安装摄像头更具威慑力。 因此,担心uA级别低功耗雷达模块智能门锁是否不安全可能意义不大。毕竟,家里的防盗锁可能不安全。我们应该更加关注门锁能给我们带来多少便利。 我们要考虑的是智能门锁的兼容性和通用性。毕竟,智能门锁近年来才流行起来。大多数人在后期将普通机械门锁升级为智能门锁。因此,智能门锁能否与原门兼容是非常重要的。如果不兼容,发现无法安装是一件非常麻烦的事情。 uA级别低功耗雷达模块智能门锁主要是为了避免带钥匙的麻烦。因此,智能门锁的便利性尤为重要。便利性主要体现在指纹的识别率上。手指受伤导致指纹磨损或老年人指纹较浅。智能门锁能否识别是非常重要的。 当然,如果指纹真的失效,是否有其他解锁方案,如密码解锁或NFC解锁。还需要注意密码解锁是否有虚假密码等防窥镜措施。 当然,智能门锁的耐久性也是一个需要特别注意的地方。uA级别低功耗雷达模块智能门锁主要依靠内部电池供电,这就要求智能门锁的耐久性尽可能好,否则经常充电或更换电池会非常麻烦。
微波雷达传感器雷达感应浴室镜上的应用,如今,家用电器的智能化已成为一种常态,越来越多的人开始在自己的浴室里安装智能浴室镜。但是还有很多人对智能浴镜的理解还不够深入,今天就来说说这个话题。 什么是智能浴室镜?智慧型浴室镜,顾名思义,就是卫浴镜子智能化升级,入门级产品基本具备了彩灯和镜面触摸功能,更高档次的产品安装有微波雷达传感器智能感应,当感应到有人接近到一定距离即可开启亮灯或者亮屏操作,也可三色无极调,智能除雾,语音交互,日程安排备忘,甚至在镜子上看电视,听音乐,气象预报,问题查询,智能控制,健康管理等。 智能化雷达感应浴室镜与普通镜的区别,为什么要选TA?,就功能而言,普通浴镜价格用它没有什么压力!而且雷达感应智能浴镜会让人犹豫不决是否“值得一看”。就功能和应用而言,普通浴镜功能单一,而微波雷达传感器智能浴室镜功能创新:镜子灯光色温和亮度可以自由调节,镜面还可以湿手触控,智能除雾,既环保又健康! 尽管智能浴镜比较新颖,但功能丰富,体验感更好,特别是入门级的智能浴镜,具有基础智能化功能,真的适合想体验下智能化的小伙伴们。 给卫生间安装微波雷达传感器浴室镜安装注意什么? ①确定智能浴室镜的安装位置,因为是安装时在墙壁上打孔,一旦安装后一般无法移动位置。 ②在选购雷达感应智能浴室镜时,根据安装位置确定镜子的形状和尺寸。 ③确定智能浴镜的安装位置后,在布线时为镜子预留好电源线。 ④确定微波雷达传感器智能浴镜的安装高度,一般智能浴镜的标准安装高度约85cm(从地砖到镜子底),具体安装高度要根据家庭成员的身高及使用习惯来决定。 ⑤镜面遇到污渍,可用酒精或30%清洁稀释液擦洗,平时可用干毛巾养护,注意多通风。
冰箱屏幕唤醒微波雷达传感器屏幕唤醒性能强悍智能感应,随着年轻一代消费观念的转变,冰箱作为厨房和客厅的核心家用电器之一,也升级为健康、智能、高端的形象。在新产品发布会上,推出了大屏幕的冰箱,不仅屏幕优秀,而且微波雷达传感器屏幕唤醒性能强大。 大屏智能互联,听歌看剧购物新体验 冰箱植入冰箱屏幕唤醒微波雷达传感器触摸屏,重新定义了冰箱的核心价值。除了冰箱的保鲜功能外,该显示屏还集控制中心、娱乐中心和购物中心于一体,让您在无聊的烹饪过程中不会落后于听歌、看剧和购物。新的烹饪体验是前所未有的。 不仅如此,21.5英寸的屏幕也是整个房子智能互联的互动入口。未来的家将是一个充满屏幕的家。冰箱可以通过微波雷达传感器屏幕与家庭智能产品连接。烹饪时,你可以通过冰箱观看洗衣机的工作,当你不能腾出手来照顾孩子时,你可以通过冰箱屏幕连接家庭摄像头,看到孩子的情况。冰箱的推出标志着屏幕上的未来之家正在迅速到来。 管理RFID食材,建立健康的家庭生活 据报道,5G冰箱配备了RFID食品材料管理模块,用户将自动记录和储存食品,无需操作。此外,冰箱还可以追溯食品来源,监控食品材料从诞生到用户的整个过程,以确保食品安全;当食品即将过期时,冰箱会自动提醒用户提供健康的饮食和生活。 风冷无霜,清新无痕 冰箱的出现是人类延长食品保存期的一项伟大发明。一个好的冰箱必须有很强的保存能力。5g冰箱采用双360度循环供气系统。智能补水功能使食品原料享受全方位保鲜,紧紧锁住水分和营养,防止食品原料越来越干燥。此外,该送风系统可将其送到冰箱的每个角落,消除每个储藏空间的温差,减少手工除霜的麻烦,使食品不再粘连。 进口电诱导保鲜技术,创新黑科技加持 针对传统冰箱保存日期不够长的痛点,5g互联网冰箱采用日本进口电诱导保存技术,不仅可以实现水果储存冰箱2周以上不腐烂发霉,还可以使蔬菜储存25天不发黄、不起皱。在-1℃~-5℃下,配料不易冻结,储存时间较长。冷冻食品解冻后无血,营养大化。此外,微波雷达传感器5g冰箱还支持-7℃~-24℃的温度调节,以满足不同配料的储存要求。 180°矢量变频,省电时更安静 一台好的压缩机对冰箱至关重要。冰箱配备了变频压缩机。180°矢量变频技术可根据冷藏室和冷冻室的需要有效提供冷却,达到食品原料的保鲜效果。180°矢量变频技术不仅大大降低了功耗,而且以非常低的分贝操作机器。保鲜效果和节能安静的技术冰箱可以在许多智能冰箱中占有一席之地,仅仅通过这种搭配就吸引了许多消费者的青睐。 配备天然草本滤芯,不再担心串味 各种成分一起储存在冰箱中,难以避免串味。此外,冰箱内容易滋生细菌,冰箱总是有异味。针对这一问题,冰箱创新配置了天然草本杀菌除臭滤芯。该滤芯提取了多种天然草本活性因子,可有效杀菌99.9%,抑制冰箱异味,保持食材新鲜。不仅如此,这个草本滤芯可以更快、更方便、更无忧地拆卸。家里有冰箱,开始健康保鲜的生活。 目前,冰箱屏幕唤醒微波雷达传感器正在继续推动家庭物联网的快速普及,相信在不久的将来,智能家电将成为互动终端。
基于乐鑫ESP32的可穿戴运动追踪器AI开发板支持图像识别和音频处理,独立创客elektroThing构建的Tracer是一个基于ESP32的开源惯性测量单元检测器。你是否想过在物体上粘贴一个惯性测量单元(IMU)来跟踪它的姿势和运动状态?Tracer能够提供性能安全可靠且低成本的物体跟踪功能。使用魔术贴即可轻松地将Tracer固定在物体上。它可以随着自行车的车架倾斜并进行节奏跟踪,也可以记录网球拍的击球次数,甚至能区分上旋球和切球。尽情发挥想象力,探索Tracer的更多有趣应用吧! Tracer基于现有的开源项目,能够实现与Phyphox的集成,支持用户使用Micropython和Arduino进行编程。用户也可以使用乐鑫ESP-IDF工具对其进行大程度的定制。Tracer是一个基于ESP32创建的开源嵌入式项目。Tracer使用了多种ESP32软件库,使开发者们能够深入了解开发运动追踪器时所需的必要处理和算法。Tracer具有强大的IMU和ToF,可用于感知周围的环境,它还支持Wi-Fi和BluetoothLE连接。 主要功能 使用LSM6DSL实时跟踪物体 VL53L0XToF传感器用于手势控制和测距 使用尼龙搭扣带即可将该装置固定在各种物体上 使用TP4065的板载锂离子电池充电 电池寿命:支持通过BluetoothLE以10Hz连续传输3小时 BluetoothLE传输距离15m(无遮挡,网球场测试) MapleEyeESP32-S3是一款基于乐鑫ESP32-S3和ESP-WHO开发的小型AI开发板。AnalogLamb是一家成立于2016年的网店,主营开源硬件和创新电子产品。AnalogLamb的MapleEyeESP32-S3是一款基于乐鑫ESP32-S3(双核XtensaLX7微控制器)和ESP-WHO(人脸识别开发框架)打造,并且支持Wi-Fi和蓝牙的AI开发板。 ESP32-S3主频高达240MHz,内置512KBSRAM,集成了2.4GHzWi-Fi和Bluetooth5(LE),并支持远距离模式(LongRange)。芯片拥有更大容量的高速OctalSPIflash和片外RAM,支持用户配置数据缓存与指令缓存。它还具有45个可编程GPIO和丰富的外设接口。 ESP-WHO是乐鑫为AIoT应用推出的人脸检测与识别开发框架。将ESP-WHO与乐鑫自己的ESP-EYE、经亚马逊FreeRTOS认证的ESP-WROVER-KIT或其他ESP32开发板一起使用,只需额外添加一些外设(如摄像头和屏幕),就可以轻松构建完整的AIoT解决方案。MapleEyeESP32-S3就是这样诞生的。 MapleEyeESP32-S3拥有一个200万像素摄像头、两个LCD和一个麦克风,能够实现图像识别和音频处理,并支持通过Wi-Fi进行图像传输,使用MicroUSB端口进行调试。它还具有充足的存储空间,包含8MB八进制PSRAM和一个8MB的flash。 MapleEyeESP32-S3规格 与乐鑫ESP32-S3-EYE兼容 无线模组:ESP32-S3-WROOM-1模组搭载ESP32-S3双核XtensaLX7处理器,频率高达240MHz,集成了用于AI加速的向量指令,拥有512KBSRAM,8MBPSRAM和8MBOctalSPIflash 存储:MicroSD卡接口 显示器:2个1.3英寸TFTLCD,可通过开关进行选择 摄像头:200万像素OV2640 音频:用于VAD(语音活动检测)和ASR(自动语音识别)的数字麦克风 USB:1个MicroUSB,用于供电和调试 传感器:3轴加速器 其他:4个按钮 供电:通过MicroUSB端口的5V电压,或电池连接器和充电器IC
乐鑫wifi模块代理商智能家居彩屏HMI人机界面,目前智能家居所应用的物联网设备种类越来越多,数据交互存储都是在云端,用户都是通过手机APP进行配网,没有专门的网关设备进行管理,不仅配网步骤繁琐,还有一个主要的因素是实时性不高,断网后更是无法应用。面对这一堆的问题,乐鑫wifi模块代理商就提出了基于5G和Wi-Fi6的智能家居中心的解决方案,方案不仅应用了5G和Wi-Fi6低延时、高速率特性,还保留了传统的WAN接口,用户可以5G、Wi-Fi、WAN之间自动无缝切换。同时应用乐鑫wifi模块代理商ESP32AI语音,让方案不仅支持本地化一键自动配网,还可以用你赋有磁性或是甜美的声音就能让家庭应用变的智能起来。 此方案可以基于本地化部署模式,支持更多的定制化环境,同时还增加了很多云产品所不具备的功能和集成。另外方案的应用还非常具有成本效益和确定性的扩展方式。如新接入一个扩展设备增加的成本很低,因为是本地化部署,客户以及用户都不需要为新增的设备做额外的费用支付。 彩屏HMI人机界面基于乐鑫wifi模块代理商ESP32 WIFI/蓝牙二合一双核CPU低功耗主控直接驱动彩屏的soc芯片,主频高240M,可以驱动SPI、MCU接口LCD彩屏、摄像头、TP等,同时可搭载自主开发的 GUI 平台固件,支持图形拖拽式编程以帮助用户完成自定义的控制平台的开发。 彩屏HMI方案可扩展功能强大,开发者可通过开发板两边的扩展接口进行按键、语音、摄像头等功能的开发调试,让开发者尽情发挥想象力进行二次开发的同时,还极大缩短用户的开发周期。 乐鑫wifi模块代理商基于ESP32的面向可视化触摸屏幕的开发板,板卡搭载自主开发的 GUI 平台固件,支持图形拖拽式编程以帮助用户完成自定义的控制平台的开发。开发者还可以通过对开发板两边的扩展接口进行按键、语音、摄像头等功能的开发调试,极大缩短用户的开发周期。方案常被应用于86盒温控器、带屏网关、热水器、烤箱等智能家居和智能家电领域。
乐鑫WiFi6到底比WiFi5强多少AI离线语音成为智能中控标配 一:更高的传输速率 1.WiFi6大的特点就是速度快。相比Wi-Fi5的高速率3.5 Gbps,Wi-Fi 6采用是更高阶的调制编码方案1024-QAM,使其大连接速率提升至9.6Gbps。 2.乐鑫WiFi6大的提升不是提高单个设备的速度,而是在大量设备连接时改善网络。WiFi6引入了一些新技术,它允许路由器一次与更多的设备通信。即使越来越多的设备开始需要数据,也能保持强大的连接能力。 二:更多设备的接入且能加快每台设备的速度和容量 1.乐鑫WiFi6的“6”还体现在了高密度接入。多设备同时使用还能保持高速网速:能让接入几十台的网速和只接一台的网速保持一致。 2、允许同一时间多终端共享信道:简单来说,以前WiFi5是一条车道多部车,WiFi6是一车道变多车道,数十台设备齐头并进共享网络。 三:降低终端设备的电池消耗 1.WiFi6中的另一项新技术TWT允许AP与终端之间协商通信,减少了保持传输和搜索信号所需的时间,终端功耗会降低30%。 2.可以统一调度无线设备休眠和接收数据的时间:允许终端设备在不进行数据传输时进入休眠状态,从而可节省高达7倍的电池功耗。 四:低时延 相比WiFi5,乐鑫WiFi6网络带宽提升4倍,并发用户数提升4倍,网络时延从平均30ms降低至20ms。无线接入点(AP)能同时处理多达12个的wifi流。 五:抗干扰能力 无线之间的干扰无处不在,而干扰主要来自相邻频段的无线电波叠加和同频干扰。WiFi6提出了一种信道空间复用技术,大大解决了此前由于信号的交叉覆盖而引起的干扰,理论上能彻底解决普通家庭的信号覆盖问题。 AI离线语音或将成为智能中控设备智能升级标配,随着“天猫精灵”、“小度”、“小米”、“华为”等品牌智能音箱的市场推广和市场普及,用户对语音识别控制技术已经有了一定的认知基础。语音控制方式因为简单、自然、高度符合人类的交互习惯,已经越来越受到用户的青睐,因此语音控制可能是未来几乎所有物联网产品的一种标配,这也是物联网发展的大趋势。 但是:这些都是在线语音范畴,由于过度依赖网络,信号稍微不稳定,话说出去半天没有回应,想要砸掉天猫精灵的事情也时有发生,另外限制了小厂商的发展,因为小厂商的实力不允许他们增加成本配备人手开发出所需要的场景应用语音;还有一个关健问题,那就是对于大部分中老年和小孩来说是一种使用障碍,装APP,各种信号配对,这是一件对老人和孩子操作非常困难的事情。 所以:AI离线语音是可以完美解决以上缺陷,目前离线语音其正确识别率、抗噪能力、语音指令词条数量、响应速度、功耗、体积、成本等等,都已经有了质的突破,可以快速让很多做传统电子电器产品的厂商实现对他们的产品低成本快速智能化升级。 离线语音识别方案完全不依赖无线网络,不用安装APP,不需要手机,即插即用,会说普通话就能控制,极其方便,而且离线语音识别速度非常快,没有任何迟钝的感觉,这样的体验感在5G技术完全普及之前,远远超过了在线语音识别方案。 乐鑫推出了特小尺寸的AI离线语音模块,串口传输,便可与产品的主MCU通讯,目前单麦支持100条语音命令,支持唤醒词、命令词、回复播报语自定义;双麦支持150条语音命令词。模块支持双语命令词识别,内嵌智能降噪算法,语音识别距离可支持5M远讲,还有大家关心的响应速度,模块是在你话音刚落下,命令可能也已经完成了,不足一秒的时间,完全可以忽略。 AI离线语音模块可快速应用于各类智能小家电,86 盒,智能开关、温控器、益智玩具,灯具等需要实现语音操控的产品。应用离线语音 AI 模块赋能设备的同时,还可以搭载HMI彩屏方案将语音技术可视化,从而大幅缩短家电、智能家居厂商智能产品的研发周期。 AI离线语音或将成为智能中控设备智能升级标配,乐鑫也致力于为传统电子电器制造厂商提供低成本、无风险、快速实现智能化产品升级的一站式IOT语音入口解决方案。
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