智能感知设备及感知系统的制作技术
机器人智能感知的工作原理

机器人智能感知的工作原理机器人智能感知是指机器人通过各种传感器获取外界信息,并能理解和分析这些信息的能力。
这种感知能力对于机器人的自主行动以及与环境的交互至关重要。
下面将介绍机器人智能感知的工作原理。
一、感知信息的采集机器人智能感知的第一步是通过各种传感器采集环境中的信息。
传感器可以是机器人身上直接集成的,也可以是通过外部设备进行连接。
常见的传感器包括视觉摄像头、声音麦克风、触摸传感器、陀螺仪、加速度计等。
这些传感器可以感知到光线、声音、触摸、姿态等各种信息。
二、感知信息的处理与分析机器人通过感知信息的采集,获取到了大量的原始数据。
接下来需要对这些数据进行处理和分析,提取出有用的信息。
这个过程需要借助计算机视觉、信号处理、模式识别等相关技术。
例如,对于视觉传感器采集到的图像,可以通过图像处理算法进行边缘检测、目标识别等操作,从而识别出环境中的物体和场景。
三、环境建模与感知融合机器人智能感知不仅仅是对感知信息的处理,还包括对环境的建模和对多种感知信息的融合。
机器人需要将感知到的信息与已有的知识进行融合,生成对环境的全面认知。
在环境模型中,机器人可以存储和更新地图、障碍物信息、对象属性等。
同时,机器人还需要将来自不同传感器的信息进行融合,以提高感知的准确度和可靠性。
四、决策与行动执行通过智能感知,机器人获取了对环境的全面认知,接下来需要根据感知结果进行决策,并执行相应的行动。
这涉及到机器人的路径规划、动作控制等方面。
机器人可以根据环境模型和任务需求,制定最佳的行动策略,并通过执行相应的动作完成任务。
五、学习与优化机器人智能感知的工作原理中,还包括机器人自主学习和优化的过程。
通过不断与环境的交互和感知信息的反馈,机器人可以逐步改进自身的感知能力和行动能力。
例如,通过机器学习算法,机器人可以从大量的训练数据中学习到更有效的感知和决策模式。
这样,机器人的智能水平将不断提高。
六、应用领域与前景机器人智能感知的工作原理在各个领域都有广泛应用。
新型智能感知技术及体系结构

新型智能感知技术及体系结构智能感知技术已经成为当今IT领域的热门话题,它的发展对我们的生活和工作都有着深远的影响。
智能感知技术是指通过物联网、大数据分析等技术手段,将感知到的环境信息整合起来,进行分析和处理,使得人们能够更好地了解周围环境,并能够做出更科学的决策。
新型智能感知技术的快速发展,不仅提高了人们在各个领域的生产和生活效率,还为未来数字化的智能社会提供了可行的解决方案。
一、新型智能感知技术近年来,随着人工智能技术的快速发展,新型的智能感知技术也迅速地崛起。
其中,最引人注目的是语音识别、人脸识别、自然语言处理和机器视觉。
这些技术在智能家居、智能交通、智能电子商务、智能医疗等领域得到了广泛的应用。
1.语音识别技术语音识别技术是指通过一系列算法和模型,将人类语音转化为可读的数据形式。
它的基本原理是通过特定的采样行为,将声音的模拟信号转换为数字信号,再通过数字信号处理算法,将语音识别为计算机能够利用的有意义信息。
语音识别技术在智能音箱、智能语音搜索、自动问答系统等领域得到了广泛使用。
2.人脸识别技术人脸识别技术是指通过人脸图像采集设备采集人脸图像,在计算机上进行图像处理和特征提取等技术,然后将不同的人脸图像进行比对和识别的一种技术。
它的优点是能够无需进一步的授权和交互,就能够实现安全控制。
人脸识别技术在人脸解锁、考勤打卡等应用场景中得到广泛应用。
3.自然语言处理技术自然语言处理技术是指运用语音识别技术、自然语言理解技术和自然语言生成技术等相关技术,对自然语言进行处理的一种计算机技术。
自然语言处理可以帮助计算机更好地理解人类语言,并为人类提供更便捷高效的交互方式。
自然语言处理技术在聊天机器人、语音交互等领域得到广泛应用。
4.机器视觉技术机器视觉技术是指利用计算机进行数字图像处理和分析,实现自动化识别和分析的一种领域。
机器视觉技术因其高精度的图像处理和分析能力,在工业自动化、无人驾驶、智能监控等领域得到广泛应用。
高层建筑智能感知系统施工方案

高层建筑智能感知系统施工方案一、项目背景及目标随着城市的快速发展和人们对生活质量的要求不断提高,高层建筑在城市中扮演着重要的角色。
为了提升高层建筑的安全性和便利性,智能感知系统成为了一项必要的配套设施。
本文旨在提出一个高层建筑智能感知系统施工方案,以实现高层建筑的智能化管理与监控。
二、方案设计1. 系统概述本智能感知系统旨在通过感知设备、数据传输与处理、应用平台三个层面的构建,实现对高层建筑的全面感知、智能监控和远程管理。
其中,感知设备层负责数据采集,数据传输与处理层负责数据的传输和处理,应用平台层则负责数据分析和管理决策。
2. 感知设备在高层建筑智能感知系统中,感知设备是实现数据采集的关键。
根据具体需求,我们将配置以下感知设备:- 温湿度传感器:用于监测室内温湿度状况,提供舒适度分析和节能优化策略。
- 光照传感器:用于感知室内光照强度,根据实时数据自动调节灯光亮度,提供舒适的照明环境。
- 烟雾传感器:用于监测高层建筑内部的烟雾浓度,及时报警并采取相应的安全措施。
- 门窗传感器:用于检测门窗的开关状态,实现对高层建筑的安全防护。
3. 数据传输与处理为了实现对感知设备数据的实时监控和处理,我们将配置以下系统组件:- 网络通信设备:负责感知设备与数据传输与处理层之间的数据交互,保障数据的实时传输。
- 数据传输与处理服务器:负责接收感知设备传来的各类数据,进行处理并存储,同时向应用平台层提供数据接口。
- 数据处理算法:针对不同类型的感知数据,配置相应的算法进行数据加工和分析,提供更具价值的信息。
4. 应用平台应用平台是高层建筑智能感知系统的核心部分,旨在实现对数据的管理和监控。
我们将配置以下应用平台:- 数据管理系统:负责对采集的感知数据进行整合、统计和存储,为后续的数据分析和管理提供支持。
- 监控与报警系统:通过对感知设备数据的实时监控和分析,实现对高层建筑的全方位监控,及时发现异常情况并提供报警通知。
智慧感知系统建设方案

智慧感知系统的市场需求具有多样性、个性化、高品质等特点。不同行业和场景 对智慧感知系统的需求存在差异,且用户对系统的稳定性、可靠性、安全性等方 面要求较高。
02
总体架构设计
感知层设计
01
02
03
传感器选择
根据应用场景需求,选择 合适的传感器类型,如温 度传感器、湿度传感器、 压力传感器等。
系统开发阶段
根据设计方案进行智慧感知系统的开发工作,包 括硬件设备的研发、软件平台的搭建和算法模型 的训练等,预计耗时6个月。
系统部署与上线阶段
将测试通过的智慧感知系统部署到实际应用场景 中,并进行上线运行,预计耗时1个月。
团队组成及职责划分
技术负责人
负责技术方案的设计和评审, 解决技术难题,保证系统的稳 定性和可靠性。
工业自动化应用场景
生产过程监控
实时监测生产线上的设备状态、产品质量等数据,提高生产效率 和质量。
能源管理
实时监测工厂能源消耗情况,优化能源利用,降低生产成本。
环境监控
监测工厂内外环境参数,确保生产环境的安全和舒适。
其他潜在应用场景探讨
农业智能化
监测土壤、气象等环境参数,为农业生产提供科学依据。
医疗健康
01
选择合适的数据库类型,设计合理的数据库结构,确保数据的
存储效率和安全性。
数据处理流程
02
设计高效的数据处理流程,包括数据清洗、数据分析、数据挖
掘等环节。
数据可视化
03
采用合适的数据可视化工具,将处理后的数据以图表等形式展
示,方便用户理解和分析。
03
关键技术研究与实现
传感器技术选型及优化
传感器类型选择
智慧视觉智能系统设计方案

智慧视觉智能系统设计方案智慧视觉智能系统设计方案是一个基于人工智能和计算机视觉技术的系统,旨在通过图像识别、目标检测和图像分析等技术,实现对视觉信息的智能处理和利用。
本文将从系统架构、关键技术和应用场景等方面介绍智慧视觉智能系统的设计方案。
一、系统架构智慧视觉智能系统的设计包括前端设备、中间处理单元和后端应用三个主要部分。
1. 前端设备:包括摄像头、传感器等设备,用于采集图像和相关数据。
2. 中间处理单元:主要由计算机构成,负责接收和处理前端设备采集的图像和数据,运行图像识别、目标检测和图像分析等算法。
3. 后端应用:包括数据存储、数据分析和应用展示等部分,用于存储处理后的数据,并提供相应的应用接口供用户使用。
二、关键技术智慧视觉智能系统的关键技术主要包括图像识别、目标检测和图像分析等。
1. 图像识别:利用深度学习和卷积神经网络等技术,对图像进行分类和识别,实现对不同目标的自动识别,如人脸识别、物体识别等。
2. 目标检测:通过目标检测算法,对图像进行目标检测和定位,实现对感兴趣区域的自动捕捉和识别。
3. 图像分析:通过图像分析和处理算法,对图像进行边缘检测、颜色分割和纹理分析等,提取图像中的关键信息,为后续的应用提供支持。
三、应用场景智慧视觉智能系统的应用场景广泛,包括安防监控、智能交通、智能家居等领域。
1. 安防监控:智慧视觉智能系统通过对视频进行实时监控和图像分析,可以实现对异常行为的自动识别和预警,提高安防监控的效果。
2. 智能交通:智慧视觉智能系统可以通过图像识别和目标检测等技术,实现对交通流量、交通事故和交通拥堵等情况的监控和分析,提供交通管理的参考依据。
3. 智能家居:智慧视觉智能系统可以与智能家居设备和系统进行集成,通过对图像和数据的智能处理和分析,实现家居设备的智能控制和管理,提高家居生活的便利性和舒适度。
四、总结智慧视觉智能系统是一个基于人工智能和计算机视觉技术的系统,通过对图像的智能处理和利用,可以实现对不同场景和应用的智能识别、监控和分析。
智慧林业感知系统设计方案

智慧林业感知系统设计方案智慧林业感知系统是一种利用物联网技术和人工智能算法的系统,用于监测、分析和管理森林资源。
通过感知设备和网络通信技术,可以实时获取森林的气象、土壤、植被等数据,并利用人工智能算法对这些数据进行分析和预测,从而提供给林业管理者科学决策的依据。
智慧林业感知系统的设计包括硬件和软件两个方面。
硬件方面,系统主要由以下几部分组成:1. 感知设备:包括气象监测仪、土壤监测仪、无人机等。
气象监测仪用于监测森林的温度、湿度、风速等气象因素;土壤监测仪用于监测土壤的湿度、PH值等因素;无人机用于进行航拍和植被监测等。
2. 通信设备:用于将感知设备采集到的数据传输到云端,可以选择无线传输技术,如WiFi、LoRa等。
3. 数据存储设备:用于存储感知设备采集到的数据,可以选择云服务器或本地服务器。
4. 控制设备:用于控制感知设备的工作状态和参数设置,可以通过手机APP或电脑端软件进行控制。
软件方面,系统主要包括以下几个功能模块:1. 数据采集和传输模块:负责接收感知设备采集到的数据,并将数据传输到云端。
可以使用物联网通信协议,如MQTT、CoAP等。
2. 数据存储和管理模块:负责将采集到的数据存储到数据库中,并提供数据查询和管理接口。
可以选择MySQL、MongoDB等数据库。
3. 数据分析和预测模块:利用人工智能算法对采集到的数据进行分析和预测,如利用机器学习算法对森林火险等级进行预测。
4. 可视化展示模块:将分析和预测的结果进行可视化展示,可以通过网页或手机APP展示给林业管理者。
智慧林业感知系统的工作流程如下:1. 感知设备采集数据并通过通信设备传输到云端。
2. 数据采集和传输模块接收数据,并将数据存储到数据库中。
3. 数据存储和管理模块提供数据查询和管理接口,供林业管理者使用。
4. 数据分析和预测模块利用人工智能算法对数据进行分析和预测,生成相应的结果。
5. 可视化展示模块将分析和预测的结果进行可视化展示,供林业管理者进行科学决策。
城市物联网智慧感知系统建设方案

技术:采用先进的通 信技术,如LoRa、 NB-IoT等
部署方式:根据城市 规模和需求,选择合 适的部署方式,如大 规模部署、补充部署 等
平台功能:提供数据存储、 分析、可视化等服务
平台架构:包括数据采集、 传输、处理、应用等模块
平台技术:采用云计算、大 数据等技术实现高效数据处
理
平台安全:保障数据安全、 系统稳定运行
数据处理:对 采集的数据进 行清洗、整合、 分析等处理, 提取有价值的 信息,为智慧 城市应用提供
数据支撑。
感知层安全: 保障感知设备 的安全运行, 防止数据泄露 和被攻击,确 保城市物联网 智慧感知系统
的安全性。
内容:构建物联网感 知网络,包括传感器 网络、RFID网络等
目的:实现各类感知 数据的采集和传输
数据分析:对 监测数据进行 智能分析,为 决策提供科学
依据
预警预报:对 环境变化进行 预警预报,提 前采取应对措
施
节能减排:通 过智能控制实 现节能减排, 降低环境污染
智能能源管理:通 过物联网技术实现 能源的实时监测和 优化控制,提高能 源利用效率。
智能电网:利用物 联网技术实现电网 的智能化管理和调 度,提高电网的可 靠性和稳定性。
实施难点:如何确保数 据的安全性和隐私保护; 如何处理大量的感知数 据,实现高效的数据处 理和分析;如何推广普 及物联网智慧感知技术, 提高社会认知度和参与 度。
建立项目组,明确职责和分工 制定详细的项目计划和时间表 确保系统安全稳定运行,采取多种安全措施 建立完善的售后服务体系,提供技术支持和培训
技术特点:传感器技术不断发展,具有高精度、高可靠性、低功耗等特点,能够满足城市物联 网智慧感知系统对数据采集和处理的高要求。
智能家居的智能环境感知技术

智能家居的智能环境感知技术智能家居是指通过各种尖端技术将家居生活变得更加便捷和智能化的系统。
其中,智能环境感知技术在智能家居中起着至关重要的作用。
本文将从智能环境感知技术的原理、应用场景和未来发展等方面进行探讨。
一、智能环境感知技术的原理智能环境感知技术可以通过传感器、网络通信等手段,实时地感知和收集家居环境中的各种数据,并通过智能算法进行分析和处理。
传感器是智能环境感知技术的核心组成部分,能够感知诸如温度、湿度、光线等环境参数,并将这些数据传输给中心控制系统。
智能环境感知技术依靠先进的人工智能算法,能够对传感器数据进行实时处理和分析。
通过对环境数据的深入研究和学习,智能家居系统可以逐渐对用户的习惯和喜好进行了解,并在此基础上做出智能化的响应和调整。
二、智能环境感知技术的应用场景1. 温度和湿度感知:智能家居系统可以通过传感器感知到家居环境中的温度和湿度,并根据用户的喜好自动调节空调和加湿器等设备,从而提高家居的舒适度。
2. 光线感知:智能家居系统可以感知到家居环境中的光线强度,并根据光线的变化,自动调节窗帘或照明设备,以提供舒适的照明条件和节能效果。
3. 声音感知:智能家居系统可以感知到家居环境中的声音,并根据声音来判断是否有异常情况发生,例如窗户破碎声或是婴儿哭声等,并及时向用户发送警报或通知。
4. 人体感知:智能家居系统能够通过红外传感器感知到人的活动轨迹,从而实现智能照明、安防监控等功能。
当检测到无人活动时,系统可以自动关闭不必要的设备以节约能源。
5. 水质感知:智能家居系统可以感知到水质的变化,并在水质不合格时发出警报或调整净水设备,以保证用户用水的安全和健康。
三、智能环境感知技术的未来发展智能环境感知技术在智能家居领域发展迅猛,未来还有着巨大的发展空间。
随着物联网技术的不断进步,智能家居系统将能够更加准确地感知环境,并能够与用户的手机或其他智能设备紧密连接,实现更加个性化的家居体验。
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本技术公开了一种智能感知设备及感知系统,所述感知设备包括:具备多个传感器的传感器单元、与数据平台相连接的无线通信模块、存储模块、以及处理模块;所述处理模块与所述传感器单元、无线通信模块和存储模块相连接;所述处理模块根据加速度传感器的检测结果并利用预设检测算法来获知用户的运动情况;所述感知设备具有多种模式,不同模式对应不同的预设检测算法,用户通过对感知设备进行模式设定来对所述预设检测算法进行选择;本技术所述感知设备能耗极低,能够实现与数据平台的互联,且支持多种传感器的接入,稳定性和灵敏度均较高,存储能力强。
权利要求书1.一种智能感知设备,其特征在于所述感知设备包括:具备多个传感器的传感器单元、与数据平台相连接的无线通信模块、存储模块、以及处理模块;所述处理模块与所述传感器单元、无线通信模块和存储模块相连接;所述传感器单元包括:温度传感器、湿度传感器、环境光传感器、磁场传感器、加速度传感器和震动传感器中的至少两个;所述无线通信模块至少包括WIFI芯片;所述处理模块根据加速度传感器的检测结果并利用预设检测算法来获知用户的运动情况;所述感知设备具有多种模式,不同模式对应不同的预设检测算法,用户通过对感知设备进行模式设定来对所述预设检测算法进行选择。
2.根据权利要求1所述的智能感知设备,其特征在于,所述传感器单元还包括:风速传感器、pH值传感器、光照度传感器、溶解氧传感器、二氧化碳传感器、空气质量传感器、门磁传感器、噪声传感器中的至少一个;所述感知设备还包括与处理模块相连接的USB串口转换模块、模式转换开关、电压转换模块、稳压模块和时钟模块。
3.根据权利要求1所述的智能感知设备,其特征在于所述处理模块通过存储结构体对接收到的传感器单元输出的传感器数据进行存储;每一存储结构体包括多条采用分隔符进行分隔的数据,每条数据中具有传感器数据、以及相应的传感器数据接收时间戳信息和传感器类型信息;所述处理模块将各存储结构体按照创建顺序依次排列后形成数据流,并根据预设上传周期将所述数据流上传至所述数据平台;所述处理模块还根据接收到的预设中断信息将相应的传感器数据直接上传至数据平台。
4.根据权利要求3所述的智能感知设备,其特征在于所述处理模块在对接收到的传感器单元输出的传感器数据进行存储之前,先对所述传感器数据进行CRC校验,并对通过CRC校验的传感器数据进行存储,以及对未通过CRC校验的传感器数据读取CRC校验错误值。
5.根据权利要求3所述的智能感知设备,其特征在于,在所述数据流或传感器数据上传至数据平台后,所述处理模块将感知设备中存储的对应数据删除;当所述处理模块需要向数据平台上传数据流或传感器数据时,首先通过无线通信模块进行WIFI连接,当WIFI连接成功时,处理模块进行待上传的数据流或传感器数据的读取操作,若读取成功则进行所述感知设备与数据平台之间的连接,同时处理模块执行看门狗监视程序;所述数据平台能够向所述感知设备发送指令,所述感知设备通过向数据平台发送删除所有指令队列的操作信息以实现不进行新指令的接收。
6.根据权利要求1所述的智能感知设备,其特征在于,所述感知设备的时钟与数据平台的时钟保持同步;所述处理模块内置实时操作系统RTOS;所述处理模块采用内部集成有AD采样电路的处理器;所述AD采样电路包括相互串联的第一分压电阻和第二分压电阻;所述第二分压电阻在所述AD 采样电路进行采样时一端接地,当所述AD采样电路不进行采样时所述第二分压电阻一端不接地。
7.根据权利要求1所述的智能感知设备,其特征在于所述处理模块按照智能调度间隔式休眠算法进行运行和休眠;其中,所述智能调度间隔式休眠算法包括如下流程:①获知系统当前时间Ts和当前未运行任务1、2、…、m下次的预设运行时间T1、T2、T3、…、Tm,执行②;②依次计算出当前未运行任务1、2、…、m的执行频率F1、F2、F3、…、Fm,其中,F1=T1-Ts、F2=T2-Ts、F3=T3-Ts、…、Fm=Tm-Ts,执行③;③确定任务1、2、…、m的执行频率F1、F2、F3、…、Fm中的最小值Fs,根据T′=Ts+Fs确定下次运行的任务并得出系统下次运行时间T′,执行④;④系统进入休眠状态,执行⑤;⑤当系统当前时间达到系统下次运行时间T′,系统进入唤醒状态并运行相应任务,返回①。
8.根据权利要求1所述的智能感知设备,其特征在于所述预设检测算法至少包括峰值检测算法和动态阈值检测算法;所述峰值检测算法包括如下流程:①获得所述加速度传感器在s时间段内依次输出的加速度数据;所述加速度数据具有x轴加速度、y轴加速度和z轴加速度,执行②;②判断加速度传感器的采样频率是否高于预设采样频率,是则执行④,否则执行③;③计算其中,f(t)表示在s时间段内第t条加速度数据的幅度值、x(t)表示第t条加速度数据对应的x轴加速度、y(t)表示第t条加速度数据对应的y轴加速度、z(t)表示第t条加速度数据对应的z轴加速度、x(t-1)表示第t-1条加速度数据对应的x轴加速度、y(t-1)表示第t-1条加速度数据对应的y轴加速度、z(t-1)表示第t-1条加速度数据对应的z轴加速度、t表示在s时间段内的加速度数据排列顺序,执行步骤⑤;④计算其中,f(t)表示在s时间段内第t条加速度数据的幅度值、x(t)表示第t条加速度数据对应的x轴加速度、y(t)表示第t条加速度数据对应的y轴加速度、z(t)表示第t条加速度数据对应的z轴加速度、x(t-2)表示第t-2条加速度数据对应的x轴加速度、y(t-2)表示第t-2条加速度数据对应的y轴加速度、z(t-2)表示第t-2条加速度数据对应的z轴加速度、t表示在s时间段内的加速度数据排列顺序,执行步骤⑤;⑤获取在s时间段内所有加速度数据幅度值的均值其中,T表示在s时间段内的加速度数据数量,执行⑥;⑥将s时间段内所有加速度数据幅度值的均值F(s)与预设值进行比较,并根据比较结果确定用户当前是否处于跌倒状态;所述动态阈值检测算法包括如下流程:Ⅰ:获得所述加速度传感器输出的加速度数据;所述加速度数据具有x轴加速度、y轴加速度和z轴加速度,执行Ⅱ;Ⅱ:当所述加速度数据达到N个后,计算N个加速度数据的均值作为动态阈值,执行Ⅲ;Ⅲ:将计算出动态阈值后每次获得的加速度数据与该动态阈值进行比较,并根据比较结果确定用户是否迈出步伐,执行Ⅳ;Ⅳ:当计算出动态阈值后获得的加速度数据再次达到N个后,重新计算N个加速度数据的均值并更新动态阈值,返回步骤Ⅲ。
9.根据权利要求1所述的智能感知设备,其特征在于所述处理模块将传感器输出的原始采样数据直接作为传感器数据进行存储,或者将通过预设处理方式对传感器输出的原始采样数据进行处理后得到的数据作为传感器数据进行存储;所述预设处理方式至少包括第一处理方式、第二处理方式和第三处理方式;不同处理方式对应感知设备的不同模式,用户通过对感知设备进行模式设定来对所述预设处理方式进行选择;所述第一处理方式为:获得其中,xN表示传感器第N次采样获得的原始采样数据、x2N表示传感器第2N次采样获得的原始采样数据、xNN表示传感器第NN次采样获得的原始采样数据;所述第二处理方式为:获得其中,xN表示传感器第N次采样获得的原始采样数据、x2N表示传感器第2N次采样获得的原始采样数据、xNN表示传感器第NN次采样获得的原始采样数据,xmax1表示传感器的原始采样数据x1,x2,x3,......xN中的最大值,xmin1表示传感器的原始采样数据x1,x2,x3,......xN 中的最小值,xmax2表示传感器的原始采样数据xN+1,xN+2,xN+3,......x2N中的最大值,xmin2表示传感器的原始采样数据xN+1,xN+2,xN+3,......x2N中的最小值,xmaxN表示传感器的原始采样数据x(N-1)N,x(N-1)N+1......xNN中的最大值,xminN表示传感器的原始采样数据x(N-1)N,x(N-1)N+1......xNN中的最小值;所述第三处理方式为:①针对N个传感器原始采样数据进行平均值和方差计算;②对所述N个传感器原始采样数据依次计算统计量若某一传感器原始采样数据xi对应的Ti≥Tα,n,则将xi丢弃,然后重新累计N个传感器原始采样数据后返回①,直至各传感器原始采样数据均计算过统计量,其中,表示N个传感器原始采样数据的平均值、S表示N个传感器原始采样数据的方差、xi表示第i个传感器原始采样数据、Tα,n表示查询格拉布斯表后获得的临界值;针对传感器原始采样数据以及传感器原始采样数据经过不同预设处理方式处理后得到的数据,均采用包含数据本身信息和数据类型信息的数据结构形式进行数据输出,通过不同数据类型信息来区分是否是传感器原始采样数据以及不同的预设处理方式。
10.根据权利要求1所述的智能感知设备,其特征在于所述感知设备具有声纹识别装置;用户能够将WIFI配置信息通过声纹形式广播出去,所述声纹识别装置通过解析识别声纹后转换为相应的WIFI配置信息;通过所述声纹识别装置用户能够实现通过声音实现一个或多个感知设备的控制。
11.根据权利要求1所述的智能感知设备,其特征在于所述无线通信模块能够工作在AP模式和STA模式,所述AP模式的配置流程包括如下步骤:A1:开启AP模式,执行A2;A2:等待获取IP,执行A3;A3:创建TCP连接,执行A4;A4:跟踪TCP连接,执行A5;A5:接受TCP命令,执行A6;A6:判断TCP命令类型,执行A7;A7:若TCP命令类型为退出命令或配置命令,则接受TCP命令后执行A8;若TCP命令类型为读取感知设备信息命令、读取传感器信息命令或读取错误信息命令,则接受TCP命令后返回A6;A8:发送AP模式配置结果,执行A9;A9:关闭TCP连接,执行A10;A10:配置STA模式,执行A11;A11:退出AP模式的配置流程。
12.根据权利要求11所述的智能感知设备,其特征在于所述感知设备能够与用户终端相连接;用户能够通过用户终端实现所述AP模式的配置流程,以及通过用户终端查看AP模式配置信息、读取的感知设备信息、读取的传感器信息、和/或读取的错误信息。
13.根据权利要求12所述的智能感知设备,其特征在于所述感知设备至少包括USB接口、microusb接口和/或miniUSB接口;所述感知设备通过所述USB接口与用户终端相连接;所述用户终端为手机、平板电脑或PC;所述感知设备存储的数据能够通过USB接口导入到所述用户终端中。
14.一种感知系统,其特征在于所述感知系统包括:多个权利要求1至13任一项所述的智能感知设备;与多个感知设备相连接的数据平台。
技术说明书智能感知设备及感知系统技术领域本技术涉及一种智能感知设备及感知系统。