基于深度学习的温湿度传感器设计与实现
针对温湿度检测领域存在的传统方法难以满足实时监测和高准确率的问题,本研究提出了一种基于深度学习的温湿度传感器.该仪器采用了高灵敏度的温湿度传感器和高性能的嵌入式计算平台,结合卷积神经网络(CNN)算法进行温湿度的实时检测和识别.在实验中,通过对常规温湿度进行测试,结果表明该仪器具有较高的准确率和灵敏度,并且能够满足实时监测的需求.本研究的成果可以应用于工业生产、环境监测等领域,具有重要的应用价值.
温湿度检测、深度学习、卷积神经网络、实时检测、数据预测
2023-07-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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