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基于Qt的智能照明管理系统（使用C++和QML实现）.zip

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简介：
本项目为一个运用C++与QML开发的智能照明管理系统，采用Qt框架构建。旨在提供高效、用户友好的界面来控制和管理灯光设备，优化能源利用并增强用户体验。 毕业设计、课程设计及项目源码均已通过助教老师的测试并确认无误，欢迎下载后交流学习。请在下载完成后首先查阅文件夹内的README.md文档（如有）。

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  • 基于Qt的智能照明管理系统（使用C++和QML实现）.zip
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    本项目为一个运用C++与QML开发的智能照明管理系统，采用Qt框架构建。旨在提供高效、用户友好的界面来控制和管理灯光设备，优化能源利用并增强用户体验。 毕业设计、课程设计及项目源码均已通过助教老师的测试并确认无误，欢迎下载后交流学习。请在下载完成后首先查阅文件夹内的README.md文档（如有）。
     
  • 基于Qt C++的智能农场管理系统.zip
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    本项目为一款基于Qt框架开发的C++智能农场管理软件。旨在提供便捷的数据记录、自动化控制和数据分析功能，助力提高农业生产效率与智能化水平。 【基于Qt C++的智慧农场管理系统】是一款计算机类毕业设计项目，利用跨平台的应用程序开发框架Qt C++结合数据库技术构建了一套高效智能的农场管理解决方案，旨在提升农业生产的现代化水平，并通过信息化手段对农场活动进行全面管理。 Qt C++是Qt公司的一款强大的C++图形用户界面工具包，支持Windows、Linux和macOS等操作系统。在本项目中，它用于开发前端界面，创建美观且易于使用的图形界面模块，包括展示农场信息、录入数据及数据分析等功能。 数据库在此系统中发挥核心作用，可能采用MySQL或SQLite这样的关系型数据库存储作物种类、生长周期、施肥记录与灌溉情况等相关资料，并通过SQL语句进行高效的数据增删改查操作。良好的数据库设计和优化对系统的性能至关重要，合理的模型结构可以提升查询效率并支持大数据量下的运行需求。 系统功能涵盖以下方面： 1. 农作物管理：跟踪每种农作物的种植面积、生长状态及预计收获时间等信息。 2. 生产计划：制定包括播种、施肥与灌溉在内的生产安排，并提供执行时间和注意事项提醒服务。 3. 资源管理：优化农场的人力和物力资源配置，如员工工时记录及农机设备使用情况统计。 4. 数据分析：通过历史数据的统计分析为决策过程提供支持，预测产量并评估效益等关键指标。 5. 报表生成：自动生成作物产量报告、成本分析报告等多种报表以供农场主参考管理决策依据。 6. 系统安全：设置访问权限控制机制保护敏感信息免受未经授权的操作。 项目采用面向对象编程思想实现各功能模块的划分，每个类负责特定职责并利用继承封装和多态性提高代码复用性和维护效率。本系统综合运用软件工程、数据库管理和农业专业知识展示了如何通过信息技术改进传统农场管理模式，并为现代农业发展提供了新的可能性。对于计算机科学与农业工程专业的学生而言，这是一个优秀的学习研究案例。
     
  • 基于STM32的智能照明系统.zip
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    本项目为一款基于STM32微控制器开发的智能照明控制系统，旨在通过集成传感器和Wi-Fi模块实现环境光监测与远程控制，优化照明管理并节省能源。 使用STM32F4开发的灯光系统可以根据环境光强的变化自动调节LED亮度：当环境变暗时，LED会变得更亮；而当光线增强时，LED则会调低亮度。这种设计原理与呼吸灯相似，并且利用了ADC模块来实现这一功能。
     
  • 基于CC2530的智能照明系统功能
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    本智能照明系统基于CC2530芯片设计，具备自动调节灯光亮度、颜色及场景模式切换等功能，实现高效节能与便捷控制。 系统分为三个主要部分：主控端、照明端和窗帘端。
     
  • 基于QT和C++的停车场管理系统实现
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    本项目基于QT框架与C++语言开发，设计并实现了具备车辆进出管理、费用计算及车位状态实时更新等功能的智能停车场管理系统。 QT停车场管理系统 1. 上班：读取停车记录表、等待队列、停车区域牌及停车位状态的信息。 2. 车辆入库：显示总车位数与空余车位数量，记录车辆的入场时间以及所占位置和车牌号码；若无可用车位，则将该车按顺序加入等待序列中直至有空位时再进行操作。 3. 车辆离场：通过输入车牌号来获取离开的时间并计算停车费用。 4. 查询功能： 1）车辆状态查询：根据车牌号显示车辆的状态（等候、已入场、停留时间及是否已经离开等信息） 2）停车场状况查询 - 当前使用情况查询：按区域编号输出该区的车位总数和空余车位数，以及等待队列中车辆的数量。 - 指定车位平面图显示：展示所有停车位的状态（已停车或为空位） 3）全部信息查看功能：提供停车场的整体记录表、详细停车情况及当前等候序列 5. 基础数据维护： - 调整每小时的收费标准，输入新的费用标准； - 禁止特定区域停放车辆，设置禁止该区使用； - 解除某区域内不允许停放的规定。 6. 下班：下班时需要记录并保存一天中系统发生的任何变更。
     
  • 基于OpenCV的智能照片管理系统.pdf
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    本PDF文档介绍了一种利用OpenCV技术开发的智能照片管理系统，旨在通过图像识别与处理实现照片自动分类、标签生成及高效检索等功能。 本段落介绍了一种基于OpenCV的智能相册系统，旨在解决大量数码照片管理的问题。该系统能够自动分类大量的数码照片，并运用了包括附加信息提取、人脸检测、标注与识别以及特征匹配等关键技术。 1. 图像处理技术 作为一款功能强大且广泛应用的计算机视觉库，OpenCV提供了众多图像处理函数来支持预处理、分割和边缘检测等功能。这些技术可用于图像分类、目标检测及恢复等领域，在本系统中用于实现照片附加信息提取、人脸检测与标注等关键技术。 2. 人脸检测技术 利用Haar Cascade Classifier或LBP算法等人脸识别方法，OpenCV能够有效进行面部定位，并在相册管理系统中对此类数据加以应用。这使我们的智能系统可以更好地根据人物特征自动分类和管理照片资源。 3. 人脸识别技术 通过Eigenfaces、Fisherfaces及LBP等算法实现的生物认证功能，在本项目里被用来识别并标注图像中的个体，进一步提高了相册管理系统的人脸信息处理能力与精确度。 4. 特征匹配技术 利用SIFT、SURF或ORB方法进行特征点对比和分类操作。在智能相册系统中，这一环节帮助我们更准确地对不同照片内的特定元素（如地标建筑、物品等）做出一致性的归类判定。 5. 智能相册管理系统 本项目开发了一套具备时间轴浏览、人数统计及场景识别等功能的智能化解决方案。用户可以依据日期排列或按参与人物分组等方式轻松查找所需的照片，同时系统还提供了半自动的人物分类和情景筛选机制以支持更灵活的应用需求。 实验结果显示，该智能相册管理系统在时间和人员信息归类方面表现优异，并且通过人机交互界面实现了更为精准的个性化照片管理。总的来说，基于OpenCV库构建而成的这套解决方案为解决海量数字图像资料的有效管理和检索提供了有力工具和支持体系。
     
  • 毕业设计：基于C++和QT的实验室管理系统实现.zip
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    本项目为一款基于C++与QT框架开发的实验室管理软件，旨在提高实验室资源利用效率。系统实现了设备管理、预约安排及数据分析等功能模块，有效解决了传统管理模式中的诸多问题。 毕业设计：基于C++与QT实现的实验室管理系统 该毕业设计旨在开发一个基于C++及Qt框架的实验室管理软件系统。此项目将涵盖实验资源管理、预约安排、设备维护记录等功能，以提高实验室运作效率并为用户提供便捷的操作体验。通过合理的设计和编程实践，本系统力求在满足基本需求的同时提供一定的灵活性与可扩展性，以便未来进行功能升级或适应不同的使用场景。
     
  • 基于ZigBee通讯的智能照明系统
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    基于ZigBee通讯技术开发的智能照明系统，能够实现对灯具的远程控制和自动化管理，有效提升能源利用效率与居住舒适度。 针对当前家居照明系统中存在的控制方式单一、布线复杂以及缺乏智能化的问题，本段落提出了一种基于ZigBee无线网络的智能照明解决方案。该方案采用ZigBee无线网络与WIFI网络作为信息传输手段，并使用微处理器STM32核心板连接这两个网络以实现对整个系统的集中管理。各类照明设备和物理开关被配置为ZigBee终端，通过组的形式进行配对并接入系统中，从而支持基于组的智能控制功能。 该方案允许用户利用物理开关或手机APP上的语音指令来操控照明设备，并且还可以通过安装在控制管理中心的LCD触摸屏实现手动操作。这些特性共同促进了家居环境的质量提升、舒适度增加以及便捷性增强，使智能家居生活变得更加理想化。
     
  • 基于图像处理的智能照明控制系统
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    本系统利用先进的图像处理技术自动调节照明设备，实现智能化、个性化家居或公共空间灯光控制，提升用户体验与能源效率。 本段落简述了智能照明控制的基本理论与方法，并提出了一种基于图像处理技术的高效节能且施工简便的方法来自动检测照度及是否有人走动，从而实现对灯光的有效调控。 智能照明控制系统以提供舒适的工作环境并节约能源为目标，通过调节光线强度至最适宜水平来达到这一目的。在晴朗天气时调暗灯光，在阴天或室内光照不足的情况下则增加亮度。此外，该系统使用红外及微波传感器检测是否有人员活动，并在无人情况下自动切换到夜间模式。 为了克服智能照明控制系统施工复杂、需要大量安装传感器的问题，本段落设计了一种基于图像处理技术的解决方案。此方案利用CCD（电荷耦合器件）摄像头捕捉区域内的光照强度信息并传递给控制器进行计算和分析。通过判断每个像素或局部区域平均亮度是否达到预设标准来决定灯光调节策略。 自20世纪50年代以来，随着美国喷射推进实验在处理从太空船传回的月球照片中取得成功后，图像处理技术迅速发展并形成完整学科体系。数字图像本质上是一个二维数组f(i,j)，通过特定算法P可将输入图像F上某像素灰度值转换为输出图像G上的相应值g(i,j)。 在智能照明控制系统内，该技术可用于监测光照强度和人员活动情况。例如，在检测照度时，系统计算区域平均亮度并将其与设定阈值对比；若未达标，则保持当前状态不变或调整至所需水平以满足设计需求。同时，通过分析特定区域内像素变化来判断是否有人移动，并据此控制灯光开关。 综上所述，本段落提出的基于图像处理技术的智能照明控制系统能够简化施工过程、减少传感器使用量的同时实现智能化调节和节能效果。