手纸架检测

图像识别算法：使用图像识别算法，如卷积神经网络（CNN），来检测手纸架的存在。可以通过训练模型识别手纸架的形状、颜色和纹理特征。

传感器检测：通过在手纸架上安装传感器，如接触传感器或红外传感器，检测手纸架的状态。可以监测手纸架是否被占用或纸卷是否需要更换。

激光扫描：使用激光扫描技术创建手纸架的3D模型，从而识别和检测手纸架及其装载状态。该方法可以精确识别手纸架的边界和路径。

机器学习分类器：通过训练机器学习模型，利用手纸架的特定特征进行分类检测。可以使用支持向量机（SVM）或随机森林等算法进行分类。

超声波感应：安装超声波传感器监测手纸架周围环境的变化，根据反射波来判断手纸架上的纸卷使用情况和架子的存在。

1. 红外传感器：用于检测手纸架上的手纸存在与否。红外传感器可以感应到手纸的接近或移除，从而判断手纸架是否需要补充手纸。

2. 压力传感器：安装在手纸架底部，通过探测手纸的重量变化来判断剩余手纸的多少。随着手纸的使用，重量会减轻，压力传感器可以提供相应的数据来检测手纸库存。

3. 摄像监控系统：使用摄像头实时监控手纸架，以识别手纸的消耗情况。结合图像处理技术，系统能够确认手纸是否充足。

4. 超声波传感器：通过发射和接收超声波信号，检测手纸架内手纸的有无及数量。超声波传感器不受透明度、颜色等因素影响，可以提供准确的检测结果。

5. 无线通信模块：支持与中央管理系统进行实时数据传输。可以将手纸架的实时使用信息反馈到后台，以便进行及时的物资补给管理。