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從燃油車向電動(dòng)車邁進(jìn)：開(kāi)啟電動(dòng)出行的新時(shí)代

從燃油車向電動(dòng)車邁進(jìn)：開(kāi)啟電動(dòng)出行的新時(shí)代

汽車行業(yè)在從燃油車向電動(dòng)車轉(zhuǎn)型的道路上正面臨重重挑戰(zhàn),。消費(fèi)者的購(gòu)買意愿有所減弱,，高昂的電池更換費(fèi)用以及公共充電基礎(chǔ)設(shè)施的不健全等等，這些顧慮讓消費(fèi)者望而卻步,。因此,，汽車行業(yè)必須克服這些挑戰(zhàn),，才能推動(dòng)交通出行領(lǐng)域的低碳化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而為整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)帶來(lái)裨益,。加速電動(dòng)出行時(shí)代的到來(lái)

實(shí)驗(yàn)室溫濕度測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)

針對(duì)當(dāng)前實(shí)驗(yàn)室無(wú)法實(shí)現(xiàn)溫濕度數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)測(cè)量,、數(shù)據(jù)傳遞不方便等缺點(diǎn)，以數(shù)字式溫濕度傳感器和通用單片機(jī)為基礎(chǔ),，開(kāi)發(fā)了實(shí)驗(yàn)室溫濕度測(cè)量系統(tǒng),。該系統(tǒng)以AT89S52單片機(jī)為主芯片，數(shù)字式溫濕度傳感器SHT21為主要傳感器,，完成了測(cè)量系統(tǒng)硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)的開(kāi)發(fā),，并且設(shè)計(jì)了能夠傳遞給上位機(jī)數(shù)據(jù)的通信程序。該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)溫濕度測(cè)量,，并且可以傳遞相關(guān)數(shù)據(jù)給上位機(jī),，對(duì)于實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)有著積極的作用。

發(fā)表于：2/23/2016

基于多因素模糊和灰色關(guān)聯(lián)度綜合的 AIS與雷達(dá)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

為提高多目標(biāo)密集環(huán)境下AIS與雷達(dá)探測(cè)目標(biāo)關(guān)聯(lián)正確率,，將多因素模糊判斷和灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行結(jié)合,，提出一種新型關(guān)聯(lián)算法。該算法將目標(biāo)航跡看作四個(gè)因素的時(shí)間序列,。首先利用多因素模糊判斷對(duì)四個(gè)因素的時(shí)間序列集合進(jìn)行初步關(guān)聯(lián)判斷,，然后對(duì)滿足初步關(guān)聯(lián)條件的目標(biāo)進(jìn)行四個(gè)因素的灰色關(guān)聯(lián)度決策，確定最終航跡相關(guān)的目標(biāo),。仿真證明,，該算法相較于單獨(dú)使用多因素模糊判斷，有效提高了關(guān)聯(lián)正確率,；相較于單獨(dú)使用灰色關(guān)聯(lián)度算法,，有效縮小了關(guān)聯(lián)范圍。

發(fā)表于：2/23/2016

直齒圓柱齒輪數(shù)字測(cè)量?jī)x的設(shè)計(jì)與研究

介紹了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的直齒圓柱齒輪數(shù)字測(cè)量?jī)x,，闡述了儀器的運(yùn)行原理,、硬件組織結(jié)構(gòu)和軟件功能模塊，提出了齒輪基本參數(shù)的測(cè)量算法,。首先利用圖像處理技術(shù)提取圖像精確邊緣,，然后利用改進(jìn)的隨機(jī)Hough變換確定齒輪中心，最后計(jì)算齒輪基本參數(shù)并存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)中,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該儀器測(cè)量精度高、速度快,、操作簡(jiǎn)便,、自動(dòng)化程度高，對(duì)齒輪精密制造和機(jī)械傳動(dòng)具有重要意義,。

發(fā)表于：2/22/2016

是德科技首款毫米波/802.11AD 綜合設(shè)計(jì)驗(yàn)證與制造解決方案亮相2016世界移動(dòng)通信大會(huì)

2016 年 2 月 22日,，北京――是德科技公司（NYSE：KEYS）日前宣布將在2016世界移動(dòng)通信大會(huì)上展出首款支持 802.11ad 標(biāo)準(zhǔn)的毫米波設(shè)計(jì)驗(yàn)證和制造綜合解決方案,。本屆世界移動(dòng)通信大會(huì)將于 2 月 22 日到 25 日在西班牙巴塞羅那 Fira Gran Via 會(huì)展中心舉行，是德科技在 1 號(hào)展廳 1E10 展位,。

發(fā)表于：2/22/2016

基于已標(biāo)定攝像機(jī)的車輛識(shí)別系統(tǒng)

現(xiàn)有車輛類型識(shí)別系統(tǒng)中，由于攝像機(jī)未經(jīng)過(guò)標(biāo)定,，使得在圖像分析中無(wú)法得到關(guān)于尺度和坐標(biāo)的真實(shí)數(shù)據(jù),，從而帶來(lái)了一系列問(wèn)題。鑒于此,，提出了基于已標(biāo)定攝像機(jī)的車輛識(shí)別系統(tǒng),，并結(jié)合特定車輛的3D模型，規(guī)劃設(shè)計(jì)了逃逸車輛的在線識(shí)別方案,。攝像機(jī)標(biāo)定后,，可以自動(dòng)檢測(cè)車輛的真實(shí)大小和在世界坐標(biāo)中的真實(shí)運(yùn)動(dòng)方向，不但能夠更為準(zhǔn)確地進(jìn)行車輛識(shí)別,，而且為實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)之間的聯(lián)合檢測(cè)和接力檢測(cè)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ),。最后從攝像機(jī)標(biāo)定過(guò)程中的重投影誤差分布圖以及基于玩具車的模擬測(cè)試說(shuō)明了基于攝像機(jī)參數(shù)和車輛模型動(dòng)態(tài)生成車輛視圖的可行性。

發(fā)表于：2/22/2016

基于433 MHz無(wú)線自組網(wǎng)的火災(zāi)監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)

針對(duì)復(fù)雜建筑結(jié)構(gòu),、受地理?xiàng)l件限制的場(chǎng)所布設(shè)通信線有困難的問(wèn)題,，研制了一種基于433 MHz無(wú)線自組網(wǎng)GPRS的火災(zāi)監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)。以射頻芯片CC1110為無(wú)線自組網(wǎng)核心,，搭載SimpliciTI網(wǎng)絡(luò)協(xié)議,，實(shí)現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)設(shè)備無(wú)線連接。數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)接入GPRS向消防中心傳輸信息,。系統(tǒng)已應(yīng)用于實(shí)際,，實(shí)現(xiàn)了本地報(bào)警和遠(yuǎn)程監(jiān)控。

發(fā)表于：2/22/2016

基于CC2530古建筑無(wú)線火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)的古建筑火災(zāi)監(jiān)測(cè)體系采用有線網(wǎng)絡(luò)的方式,，存在許多弊端,。為了解決這個(gè)問(wèn)題，結(jié)合無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù),，基于CC2530芯片,，針對(duì)古建筑的建筑特點(diǎn)和環(huán)境參數(shù)需求，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了適合古建筑的火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),。硬件部分設(shè)計(jì)了傳感節(jié)點(diǎn),，軟件部分設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的路由策略。系統(tǒng)中傳感節(jié)點(diǎn)通過(guò)無(wú)線模塊將自身的溫度,、光強(qiáng)和氣體信息送到協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn),，協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)將收集到的數(shù)據(jù)通過(guò)串口送到監(jiān)控主機(jī)，在監(jiān)控主機(jī)軟件上顯示出來(lái),。監(jiān)控主機(jī)可以通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)將這些數(shù)據(jù)送到安卓系統(tǒng)的手機(jī)以便于監(jiān)控人員隨時(shí)了解情況,。

發(fā)表于：2/21/2016

基于STM32的室內(nèi)有害氣體檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

隨著人們對(duì)空氣污染的日益關(guān)注,，空氣質(zhì)量檢測(cè)已成為智能家居生活的重要組成部分。本文采用STM32,、夏普PM2.5檢測(cè)傳感器和MS1100VOC傳感器,，有效檢測(cè)空氣中PM2.5和甲醛的濃度值，并通過(guò)自帶的WiFi模塊,，可實(shí)現(xiàn)室內(nèi)空氣質(zhì)量的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集,、監(jiān)測(cè)等功能。

發(fā)表于：2/21/2016

基于TLD改進(jìn)的自動(dòng)人體檢測(cè)與實(shí)時(shí)跟蹤算法

首先提出一種運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)算法,，通過(guò)圖像序列識(shí)別出運(yùn)動(dòng)人體作為跟蹤目標(biāo),，然后在TLD算法中引入目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)，利用該信息來(lái)輔助空間搜索,。運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)算法首先采用背景減除和邊緣檢測(cè)算法獲得完整目標(biāo)輪廓,，然后使用HU仿射不變矩檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)人體，該特征能適應(yīng)目標(biāo)旋轉(zhuǎn),、尺度,、仿射等變化場(chǎng)合。為提高跟蹤實(shí)時(shí)性,，在TLD框架中引入卡爾曼軌跡預(yù)測(cè),，并先在預(yù)測(cè)位置鄰域搜索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)算法能夠在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)背景下準(zhǔn)確地檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)人體,；改進(jìn)后的TLD算法與原始算法相比，在準(zhǔn)確率不降低情況下,，降低了計(jì)算復(fù)雜度,。

發(fā)表于：2/21/2016

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的數(shù)字刀具測(cè)量系統(tǒng)研究

刀具的幾何參數(shù)是影響數(shù)控機(jī)床加工精度和生產(chǎn)效率的重要因素。研究了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的高精度刀具測(cè)量系統(tǒng),，分析了運(yùn)行原理和功能模塊,，對(duì)關(guān)鍵技術(shù)做了論述。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)刀具的刀尖切削特征點(diǎn),、圓弧半徑和切削角參數(shù)的自動(dòng)精確測(cè)量,，并將數(shù)值反饋到數(shù)控機(jī)床刀具數(shù)據(jù)庫(kù)，具有較高的效率,、精度和自動(dòng)化程度,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，系統(tǒng)測(cè)量重復(fù)性精度可達(dá)3 μm,。

發(fā)表于：2/21/2016