基于边缘机器学习与云平台的压感地板室内检测系统设计  

作　　者：曹栢熙 施景瀚 赵东阳 许浩天 蔡文郁[1] 

机构地区：[1]杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州310018

出　　处：《电子制作》2023年第11期21-24,33,共5页Practical Electronics

基　　金：国家级大学生创新创业训练计划项目(202210336025)。

摘　　要：随着我国智能家居产业的快速发展,前装性智能家居的概念也逐渐被人们认可,而将传感器大面积铺设作为智能地板的相关研究还比较缺乏。针对于此,设计了一种基于边缘机器学习与云平台的压感地板室内检测系统,通过铺设的压感地板采集表面压力变化情况,使用MCU上部署的边缘计算模型,将数据进行“类图像”的记录与智能分析,拟识别生物活动轨迹等,实现对室内环境的监测;并通过对外接口控制各种智能家居设备,同时通过MQTT协议将数据与结果上传至云平台实现数据可视化。实验结果表明,系统具有较高的识别准确率,较快的响应速度,同时减少了云端负担。

关 键 词：智能家居 压力传感器 边缘机器学习 MQTT协议 

分 类 号：TP212[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程] TU855[建筑科学]