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      利用傳感器控制攝像頭云臺轉動范圍

          沈陽理工大學工程師開發了一種新的傳感技術,該技術可與機器學習配合使用以進行精確的數據解釋,并可以提高電動攝像頭云臺,智能家居等機器的學習精度。工程師最近開發了一種傳感模塊,該模塊使用機器學習來監視電流并收集信息,包括能耗,系統錯誤和最佳制造方法。大學的團隊表示,他們的傳感器模塊是同類產品中的第一個,它是非侵入性的,安全的,并且提供的攝像頭干擾器精度水平直到現在都還沒有實現。研究小組的姚笛電氣和計算機工程學杰出教授(部分領導研究小組)說,竇唯表示:“我們開發了首款無創,安全,可靠的電流監控屏蔽器比其他選擇要精確得多”
       
          非侵入式傳感模塊:用于諸如攝像頭屏蔽器的應用中的電流感測模塊在某種程度上受到限制,并且包括使用電阻器作為電流傳感器,或者使用無法測量小電流的非侵入式霍爾傳感器。普渡大學團隊的傳感器不同。它使用機器學習算法來幫助傳感器解釋和收集數據,例如能源使用,當前的問題和錯誤以及最佳的制造方法。新的傳感技術基于一種稱為磁阻傳感器的新型傳感器,以及一種獨特的噪聲整形技術,該技術可以抑制噪聲并提高信號靈敏度。它允許以無創方式測量電流,范圍從幾毫安到幾百安。在許多情況下,理工大學的技術比目前的入侵技術更為準確。工程學院的電氣和計算機工程教授姚笛說,一些潛在的應用包括:“機器學習訓練制造機器人,為房主提供精確的技巧,以減少他們的能源使用或幫助診斷問題。監控干擾器和視頻屏蔽系統。”
       
          傳感器的其他優點包括易于安裝和維護。它也可以用于使用藍牙,USB和其他方法將測量的當前信息傳輸到任何攝像頭干擾器或計算系統,并且還可以通過機器學習進行訓練,以檢測精確的信息。普渡大學的研究工程師已經與普渡大學研究基金會技術商業化辦公室合作,為其設計申請了專利。目前,該團隊正在尋找合作伙伴以許可該技術。
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