【技术实现步骤摘要】
一种低功耗智能监测管理系统
[0001]本专利技术涉及一种低功耗智能监测管理系统,属于机器学习
技术介绍
[0002]在库存管理、质量管理的等领域物品分类管理极为重要,可以更安全地管理和保护商品。不同性质的商品对于仓储环境的要求不一样,应确定与之适应的管理方法。同时,不同物品的价值和重要程度也不同,因此识别出少数的但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较少的次要因素对于降低管理成本和提高管理效率都起着事倍功半的效果。在机器学习步骤中,特征工程会耗费数据科学家大量的人力去进行特征的提取和筛选,不仅耗费大量的时间,而且效率也不高,因此需要自动特征工程来将这些操作自动化,节省时间。同时,手动修改调参既耗费大量的人力和时间,同时也难以寻找优化的方向。
技术实现思路
[0003]本专利技术目的是提供了一种低功耗智能监测管理系统,不仅结构牢固不易分离,而且施工方便。
[0004]本专利技术为实现上述目的,通过以下技术方案实现:传感器模块:根据场景和用户的需求进行相关传感器的部署,然后将这些传感 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种低功耗智能监测管理系统,其特征在于,包括以下模块:传感器模块:根据场景和用户的需求进行相关传感器的部署,然后将这些传感器与微控制器进行有线或者无线的连接,确保传感器的数据能够传送到微控制器中;计算机视觉模块:处理传感器获取的数据,该模块进行图像、视频以及像素视觉内容的提取和计算,用于物品的识别、检测和分类;AutoML模块:该模块对图像数据集进行自动化样本处理,包括数据清洗去除脏数据和噪声点,以及数据增强,防止模型过拟合;通过自动特征工程根据任务目标进行特征选择、特征构建和特征提取;进行模型构建,自动设计神经网络架构,在确定搜索空间和搜索策略之后,通过神经架构搜索找到在待预测的新数据上实现高预测性能的神经网络结构,确定模型后进行超参优化,对模型的参数组合进行优化训练,并进行模型性能评估,最终获得最优模型;TinyML模块:通过AutoML模块自动生成最优模型,...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱翔宇,李锐,姜凯,魏子重,
申请(专利权)人:山东浪潮科学研究院有限公司,
类型:发明
国别省市:
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