基于单片机的智能语音识别系统设计-毕业设计-论文.doc

1.项目利用Python爬虫技术，通过网络爬取验证码图片，并通过一系列的处理步骤，包括去噪和分割，以实现对验证码的识别和准确性验证。 2.项目运行环境：Python环境：需要Python 2.7配置，在Windows环境下下载Anaconda完成Python所需的配置，下载地址为https://www.anaconda.com/，也可以下载虚拟机在Linux环境下运行代码。 3.项目包括4个模块：数据爬取、去噪与分割、模型训练及保存、准确率验证。用request库爬虫抓取验证码1200张，并做好标注。图片爬取成功后进行去噪与分割。处理数据后拆分训练集和测试集，训练并保存。模型保存后，可以被重新使用，也可以移植到其他环境中使用。 4.准确率评估：测试结果精度达到99%以上。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131571160

【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源等各种技术项目的源码。包括C++、Java、python、web、C#、EDA等项目的源码。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

客服端部署

基于Django框架，涉及停车费计算，用户管理，车牌识别（百度云） 功能: [1]用户管理，可增加月卡，季卡，半年卡，年卡，临时停车等 [2]可配置停车场停车位数据，可在线看数据 [3]图像识别车牌号 2. 修改数据库配置 修改：`Park/settings.py` 这个文件里面的 `DATABASES` ```python DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'park', # 修改为自己的数据库 'HOST': '127.0.0.1', # 自己的数据库地址 'POST': '3306', 'USER': 'root', 'PASSWORD': '123456', } } ``` 4. 配置停车位 ```bash # 这是初始化100个停车位 python manage.py configure_park 100 # 这是增加100个停车位

交通标识为道路上的行人和车辆提供着丰富的道路交通信息，为调节交通流量、疏导交通、提 高道路通行能力、预示道路状况，减少交通事故起到了至关重要的目的。如果仅仅依靠驾驶人员或 行人对交通标识做出正确反应，难免会出现意外情况，导致交通事故的产生。而随着现代控制理论、 人工智能、传感器与检测技术的高速发展，智能交通系统技术也因此得到了快速的发展，并通过此 技术来辅助车辆驾驶员和控制车辆可以大大减少交通事故的产生。 本文针对车辆的车载交通识别系统进行研究，首先介绍模拟车辆的硬件组成与控制技术，再讨 论与叙述交通标识数据采集、神经网络的图像处理模型的搭建以及车载图像处理技术。模拟系统选 用 Raspberry Pi 板作为 RC 小车控制器，深度学习框架采用 Tensorflow+Keras。系统将通过车载摄像 头感知当前道路、行人、车辆位置、交通灯和交通标识等信息，通过超声波传感器实时监测车辆行 驶的安全距离，实现被控制车辆的左右转向、行进和停车，从而模拟无人驾驶车辆能够安全、可靠 的在道路线上行驶。

本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

行业分类-设备装置-一种视觉触觉融合的步态识别系统及识别方法

基于STM32单片机的条形码扫描识别系统（实物图+源码+原理图+PCB+论文）

基于STM32的二维码识别系统是一种利用单片机技术来实现二维码数据采集、识别和显示信息的数据系统。这个系统在日常生活和工业生产中有着广泛的应用，如金融支付、电子商务、广告宣传、防伪溯源等领域。 在硬件部分，主要通过摄像头对图像数据进行采集，然后经过图像预处理得到清晰完整的二维码图像再进行识别。同时，为了提高图像处理效率，通常还会对系统的硬件进行优化。例如，使用OV5640或OV7725摄像头。此外，还可能配备有OLED显示屏用于显示识别结果。 在软件部分，需要编写相应的驱动程序以控制硬件设备，并实现二维码识别算法。例如，可以使用ZBar库进行二维码识别。通过对图像数据的处理和算法优化，能够实现高效、准确的二维码扫描与识别功能。 综上，基于STM32的二维码识别系统的设计和实现需要充分考虑硬件和软件两个方面，通过合理的硬件搭建和驱动编写，以及有效的二维码识别算法，能够实现高效、准确的二维码扫描与识别功能。