第5课 感知与识别-七年级信息科技下册同步精品课堂(浙教版2023)

2023-10-25
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精品

资源信息

学段 初中
学科 信息科技
教材版本 初中信息科技浙教版七年级下册
年级 七年级
章节 第5课 感知与识别
类型 课件
知识点 -
使用场景 同步教学-新授课
学年 2024-2025
地区(省份) 全国
地区(市) -
地区(区县) -
文件格式 PPTX
文件大小 6.37 MB
发布时间 2023-10-25
更新时间 2023-10-25
作者 王书语123
品牌系列 上好课·上好课
审核时间 2023-10-25
下载链接 https://m.zxxk.com/soft/41412930.html
价格 2.00储值(1储值=1元)
来源 学科网

内容正文:

感知与识别 NEW PRODUCT 1 CONTENTS 目录 01 感知技术 02 识别技术 03 感知与识别的应用领域 04 感知与识别的发展趋势 2 感知技术 PART 01 感知的定义 物联网感知层通过感知和识别等技术,不断获取物理世界的信息,让物体“开口说话、发布信息”,从而实现信息采集和物体识别,实现物理世界与数字世界高度融合,如图5-1所示。 图5-1 感知层多样化的信息感知和识别方式 感知技术 为有效地感知物理世界,感知技术是物联网中信息获取的重要技术。感知技术包含传感器技术、定位技术等,其电,传感器技术在感知层的应用尤为普遍。 传感器技术是依靠各类传感器采集信息的技术。传感器是一种能将检测到的信息按一定规律转换成可输出电信号的器件或装置,它是物联网的“感觉器官”,用于感知、探测、采集物理世界的各种形态和信息(如图5-2)。 图5-2 无处不在的传感器 思考一下 分享你了解到的感知技术及其应用。 识别技术 PART 02 识别技术 在物联网中,除感知技术外,通过条形码识别、二维码识别和FRID自动识别技术等,同样能实现识别物体、采集信息的目的。 1.条形码识别技术 条形码识别技术是利用光电转换设备对条形码进行识别的技术。条形码按一定规则排列,黑条、白条相间,其中包含了物品的特定信息。应用条形码扫描器对条形码进赛扫描和识别,便能获取条形码中包含的信息,如图5-3所示为扫描和识别一本图书的标准书号条形码。 识别技术 2.二维码识别技术 二维码使用黑白矩形图案表示二进制数据,经过特定的编码方式存储信息,二维码的识别原理是一个解码的过程,使用光电扫描器或者手机智能终端对目标二维码进行扫描,就能获取其中包含的数据信息,如图5-4所示。如今,二维码已融入人们生活的方方面面、如超市购物、公交出行、电子支付等场景。无处不在的二维码识别技术让人们可以更高效地工作,更便捷地生活。 图5-4 扫描和识别二维码 识别技术 3.射频识别技术 射频识别 (Radio Frequency Identification,简称RFID)是一种非接触式的自动识别技术,利用无线射频方式,在读写器和电子标签之间进行非接触式的双向数据传输,达到目标识别和数据交换的目的,如图5-5所示。 图5-5 RFID系统 识别技术 采用RFID技术的标签,被称为电子标签,如图5-6所示。电子标签内部主要由芯片、天线(线圈)和外部封装材料等组成。 图5-6 常见的电子标签 识别技术 电子标签与人工数据采集相比,更快捷、准确、高效,且设备寿命长,成本低,因此在图书管理、产品溯源、仓储物流、票证管理、公路收费、赛事计时等领域得到了广泛应用。图5-7所示是应用了ETC的高速公路收费站ETd专用通道。 图5-7 高速公路收费站ETC专用通道 感知与识别的应用领域 PART 03 机器人技术 工业机器人:用于生产线上的自动化作业 01 02 服务机器人:用于酒店、餐厅、医院等场所的服务 03 医疗机器人:用于手术、康复、诊断等医疗领域 04 家庭机器人:用于家庭清洁、陪伴、教育等家庭场景 自动驾驶技术 感知与识别在自动驾驶技术中的应用:通过摄像头、雷达等传感器感知周围环境,识别行人、车辆等物体,实现自动驾驶。 自动驾驶技术中的感知与识别算法:通过深度学习、计算机视觉等技术,实现对周围环境的实时感知与识别,提高自动驾驶的安全性和可靠性。 感知与识别在自动驾驶技术中的挑战:如何应对复杂多变的环境,提高感知与识别的准确性和实时性,是自动驾驶技术需要解决的关键问题。 感知与识别在自动驾驶技术中的未来发展:随着技术的不断进步,感知与识别在自动驾驶技术中的应用将更加广泛和深入,推动自动驾驶技术的普及和发展。 虚拟现实技术 虚拟现实游戏:通过感知与识别技术,实现更真实的游戏体验 虚拟现实教育:利用感知与识别技术,提供沉浸式学习环境 虚拟现实医疗:通过感知与识别技术,辅助医生进行手术和诊断 虚拟现实旅游:利用感知与识别技术,实现足不出户的旅游体验 感知与识别的发展趋势 PART 04 智能化 01 02 03 04 人工智能技术的发展,使得感知与识别更加智能化 深度学习技术的应用,提高了感知与识别的准确性和效率 边缘计算技术的发展,使得感知与识别更加实时和低功耗 5G技术的发展,使得感知与识别的数据传输更加快速和稳定 高精度感知与识别发展趋势 深度学习技术:提高识别精度,实现更准确的分类和检测 3D感知技术:实现更精确的三维建模和识别,提高空间感知能力 多传感器融合:结合多种传感器数据,提高感知与识别的准确性和鲁棒性 实时感知与识别:实现快速、实时的感知与识别,满足实时应用需求 实时性 实时感知:对环境的实时感知和响应 01 02 实时识别:对目标对象的实时识别和分类 03 实时决策:根

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