CN213992734U - 一种基于神经网络的视觉识别行李箱 - Google Patents
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Abstract
本实用新型涉及行李箱技术领域，具体是一种基于神经网络的视觉识别行李箱，包括行李箱本体，所述行李箱本体包括用于安装控制元件的下箱体和用于储存衣物的上箱体，所述下箱体的下端面设有多个履带传动机构，所述上箱体的上端设有可以伸缩的拖杆，所述上箱体的正面外侧设有二自由度调节云台，所述二自由度调节云台上设有摄像头，所述摄像头的通过转轴转动连接在二自由度调节云台上，所述下箱体的内部设有控制板、驱动板和电源，所述控制板上面烧录官网Raspbian系统，所述Raspbian系统分别连接电源和摄像头；所述上箱体和下箱体的外壳均为碳纤维材料制成。本实用新型通过履带传动的方式使得行李箱的行驶平稳，地形适应能力强，抗跌落能力更强。
Description
技术领域
本实用新型涉及行李箱技术领域，具体是一种基于神经网络的视觉识别行李箱。
背景技术
目前国内外较为先进的智能跟随行李箱成本都比较高，跟随过程容易丢失，且元器件较为臃肿，且行李箱的驱动机构不够稳定，地形的适应性差，容易倾倒，同时行李箱的外壳的支撑强度不够高，重量较重，为此我们提出一种基于神经网络的视觉识别行李箱。
实用新型内容
本实用新型的目的在于提供一种基于神经网络的视觉识别行李箱，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：
一种基于神经网络的视觉识别行李箱，包括行李箱本体，所述行李箱本体包括用于安装控制元件的下箱体和用于储存衣物的上箱体，所述下箱体的下端面设有多个履带传动机构，所述上箱体的上端设有可以伸缩的拖杆，所述上箱体的正面外侧设有二自由度调节云台，所述二自由度调节云台上设有摄像头，所述摄像头的通过转轴转动连接在二自由度调节云台上，所述下箱体的内部设有控制板、驱动板和电源，所述控制板上面烧录官网Raspbian系统，所述Raspbian系统分别连接电源和摄像头；所述上箱体和下箱体的外壳均为碳纤维材料制成。
作为本实用新型的进一步方案：所述履带传动机构包括履带、转轮和支撑部，所述支撑部的上端和下箱体的下端面固定连接，所述支撑部上连接有多个转轮，所述履带连接在多个转轮的外侧，所述支撑部内设有驱动转轮转动的电机。
作为本实用新型的再进一步方案：所述驱动板的型号为L298N，所述驱动板和电机之间电连接，且驱动板通过PWM算法调速进行控制电机。
作为本实用新型的再进一步方案：所述控制板的型号为Raspberry pi4B。
作为本实用新型的再进一步方案：所述摄像头的型号为Raspberry Pi NoiRCamera V2，且摄像头使用神经网络算法yolov3-tiny进行识别。
与现有技术相比，本实用新型具有如下几个方面的优点：
1、本实用新型通过履带传动的方式使得行李箱的行驶平稳，地形适应能力强，抗跌落能力更强；
2、本实用新型中行李箱的外壳使用碳纤维材料制成，箱体减轻重量的同时，强度也更高；
3、本实用新型使用L298N驱动板的驱动效果好，成本低，有过压保护，抗干扰能力强；
4、本实用新型使用神经网络识别人物并且追踪，识别效果更好，解放双手，智能生活。
附图说明
图1为一种基于神经网络的视觉识别行李箱的结构示意图。
图2为一种基于神经网络的视觉识别行李箱的系统结构示意框图。
图3为一种基于神经网络的视觉识别行李箱中yolov3-tiny进行识别的基本原理图。
图中：1、下箱体；2、上箱体；3、转轴；4、摄像头；5、二自由度调节云台；6、拖杆；7、履带；8、转轮；9、支撑部；10、控制板；11、驱动板；12、Raspbian系统；13、电机；14、电源。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
请参阅图1-3，一种基于神经网络的视觉识别行李箱，包括行李箱本体，行李箱本体包括用于安装控制元件的下箱体1和用于储存衣物的上箱体2，下箱体1的下端面设有多个履带传动机构，上箱体2的上端设有可以伸缩的拖杆6，上箱体2的正面外侧设有二自由度调节云台5，二自由度调节云台5上设有摄像头4，摄像头4的通过转轴3转动连接在二自由度调节云台5上，下箱体1的内部设有控制板10、驱动板11和电源14，控制板10上面烧录官网Raspbian系统12，Raspbian系统12分别连接电源14和摄像头4；上箱体2和下箱体1的外壳均为碳纤维材料制成。
履带传动机构包括履带7、转轮8和支撑部9，支撑部9的上端和下箱体1的下端面固定连接，支撑部9上连接有多个转轮8，履带7连接在多个转轮8的外侧，支撑部9内设有驱动转轮8转动的电机13。
驱动板11的型号为L298N。
驱动板11和电机13之间电连接，且驱动板11通过PWM算法调速进行控制电机13。
控制板10的型号为Raspberry pi4B。
摄像头4的型号为Raspberry Pi NoiR Camera V2，且摄像头4使用神经网络算法yolov3-tiny进行识别。
本实用新型的工作原理是：本实用新型工作时，打开行李箱上的电源开关，并走到行李箱正面，行李箱上的Raspberry Pi NoiR Camera V2摄像头4使用神经网络算法yolov3-tiny对人进行识别，再通过Raspbian系统12和驱动板11驱动电机13进行转动，从而带动转轮8和履带7进行转动，显示自动跟随的目的；当需要停止时，只需关闭行李箱电源即可；通过履带7传动的方式使得行李箱的行驶平稳，地形适应能力强，抗跌落能力更强；本实用新型中行李箱的外壳使用碳纤维材料制成，箱体减轻重量的同时，强度也更高；使用L298N驱动板11的驱动效果好，成本低，有过压保护，抗干扰能力强；使用神经网络识别人物并且追踪，识别效果更好，解放双手，智能生活。
在本实用新型的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本实用新型中的具体含义。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (6)
1.一种基于神经网络的视觉识别行李箱，其特征在于，包括行李箱本体，所述行李箱本体包括用于安装控制元件的下箱体(1)和用于储存衣物的上箱体(2)，所述下箱体(1)的下端面设有多个履带传动机构，所述上箱体(2)的上端设有可以伸缩的拖杆(6)，所述上箱体(2)的正面外侧设有二自由度调节云台(5)，所述二自由度调节云台(5)上设有摄像头(4)，所述摄像头(4)通过转轴(3)转动连接在二自由度调节云台(5)上，所述下箱体(1)的内部设有控制板(10)、驱动板(11)和电源(14)，所述控制板(10)上面烧录官网Raspbian系统(12)，所述Raspbian系统(12)分别连接电源(14)和摄像头(4)；所述上箱体(2)和下箱体(1)的外壳均为碳纤维材料制成。
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的视觉识别行李箱，其特征在于，所述履带传动机构包括履带(7)、转轮(8)和支撑部(9)，所述支撑部(9)的上端和下箱体(1)的下端面固定连接，所述支撑部(9)上连接有多个转轮(8)，所述履带(7)连接在多个转轮(8)的外侧，所述支撑部(9)内设有驱动转轮(8)转动的电机(13)。
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的视觉识别行李箱，其特征在于，所述驱动板(11)的型号为L298N。
4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的视觉识别行李箱，其特征在于，所述驱动板(11)和电机(13)之间电连接，且驱动板(11)通过PWM算法调速进行控制电机(13)。
5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的视觉识别行李箱，其特征在于，所述控制板(10)的型号为Raspberry pi4B。
6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的视觉识别行李箱，其特征在于，所述摄像头(4)的型号为Raspberry Pi NoiR Camera V2，且摄像头(4)使用神经网络算法yolov3-tiny进行识别。
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2020
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