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利用传感器控制摄像头云台转动范围

    沈阳理工大学工程师开发了一种新的传感技术,该技术可与机器学习配合使用以进行精确的数据解释,并可以提高电动摄像头云台,智能家居等机器的学习精度。工程师最近开发了一种传感模块,该模块使用机器学习来监视电流并收集信息,包括能耗,系统错误和最佳制造方法。大学的团队表示,他们的传感器模块是同类产品中的第一个,它是非侵入性的,安全的,并且提供的摄像头干扰器精度水平直到现在都还没有实现。研究小组的姚笛电气和计算机工程学杰出教授(部分领导研究小组)说,窦唯表示:“我们开发了首款无创,安全,可靠的电流监控屏蔽器比其他选择要精确得多”
 
    非侵入式传感模块:用于诸如摄像头屏蔽器的应用中的电流感测模块在某种程度上受到限制,并且包括使用电阻器作为电流传感器,或者使用无法测量小电流的非侵入式霍尔传感器。普渡大学团队的传感器不同。它使用机器学习算法来帮助传感器解释和收集数据,例如能源使用,当前的问题和错误以及最佳的制造方法。新的传感技术基于一种称为磁阻传感器的新型传感器,以及一种独特的噪声整形技术,该技术可以抑制噪声并提高信号灵敏度。它允许以无创方式测量电流,范围从几毫安到几百安。在许多情况下,理工大学的技术比目前的入侵技术更为准确。工程学院的电气和计算机工程教授姚笛说,一些潜在的应用包括:“机器学习训练制造机器人,为房主提供精确的技巧,以减少他们的能源使用或帮助诊断问题。监控干扰器和视频屏蔽系统。”
 
    传感器的其他优点包括易于安装和维护。它也可以用于使用蓝牙,USB和其他方法将测量的当前信息传输到任何摄像头干扰器或计算系统,并且还可以通过机器学习进行训练,以检测精确的信息。普渡大学的研究工程师已经与普渡大学研究基金会技术商业化办公室合作,为其设计申请了专利。目前,该团队正在寻找合作伙伴以许可该技术。
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