基于社区服务的居家老人监护系统

    公开(公告)号:CN118506519A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410568869.X

    申请日:2024-05-09

    IPC分类号: G08B21/04 G08B31/00

    摘要: 本发明公开了一种基于社区服务的居家老人监护系统,包括如下模块:对老人是否居家及居家位置的判断模块:在老人的居家环境布设人体红外感应器,根据人体红外感应器的检测结果,判断老人是否居家以及居家位置;对老人居家生活状况的判断模块:在老人居住环境的水流管道中布设水流传感器,通过水流传感器对老人用水状况进行监测,判断老人的生活状况是否正常;对老人的语音求助判断模块:通过对老人语音的识别,判断是否为老人的求助信息;对居家老人的安全判断模块:结合老人是否居家、老人居家生活状况及老人求助信息,综合判断老人的居家安全状况。

    机器人自主乘梯的控制方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118479316A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410698998.0

    申请日:2024-05-31

    IPC分类号: B66B1/28 B66B1/34 B66B5/00

    摘要: 本发明涉及机器人自主乘梯的控制方法,包括:通过机器人的摄像头识别电梯的矩阵数字键盘,并对矩阵数字键盘的数字按键进行识别;对数字按键进行字符识别,得到基准数字字符及其所处数字按键的坐标信息;基于目标楼层对应的目标数字匹配基准数字字符及其所处数字按键的坐标信息,得到目标按键的坐标信息;根据目标按键的坐标信息,控制机械臂按压目标楼层对应的数字按键;根据目标楼层对应的数字按键的亮光颜色特征,判断机械臂是否成功按压目标楼层对应的数字按键;若是,则采集亮光的数字按键图像并进行字符识别,判断识别得到的字符与目标楼层对应的数字是否相同;若是,则结束流程。本发明达到机器人通过机械臂自主乘梯的功能实现。

    基于深度混合核极限学习机模型的光伏功率预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118228888A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410520477.6

    申请日:2024-04-28

    摘要: 本发明公开了一种基于深度混合核极限学习机模型的光伏功率预测方法及系统,方法按如下步骤:S1,对数据进行预处理,将数据集划分为训练集和测试集,利用SCC对气象因素进行筛选;S2,利用K‑means算法对原始数据进行相似日聚类,将数据分为晴天、多云、雨天三个类别,选取最后一天作为测试集,其余作为训练样本;S3,将一类天气中的光伏发电功率进行变分模态分解法VMD分解,分解后的数据和气象因素一起作为数据输入到DHKELM中;S4,初始化IDBO参数,设置种群规模、最大迭代次数;S5,构建DHKELM模型,将训练集和测试集分别送入DHKELM模型进行预测,并采用IDBO优化网络的超参数;S6,将各个分量重构得到最后的光伏发电功率预测输出。