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一種基于高級驅(qū)動輔助系統(tǒng)快速時空立體匹配方法[嵌入式技術(shù)][信息安全]

提出了一種用于高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的快速時空立體匹配方法。該方法使用動態(tài)規(guī)劃(DP)算法來匹配立體圖像的邊緣點(diǎn),，其主要思想在于將當(dāng)前的匹配結(jié)果用于下一幀的視差圖的計算,。根據(jù)前一幀的視差圖計算局部和整體視差范圍，其整體視差范圍通過前一幀v視差圖像得到,；某一點(diǎn)的局部視差則通過左圖在當(dāng)前幀的某一點(diǎn)與該圖在前一幀的另一個點(diǎn)之間的距離得到，然后根據(jù)得到的局部視差通過動態(tài)規(guī)劃算法進(jìn)行匹配,。該方法不僅能夠減小搜索范圍而且提高了匹配速度,。通過虛擬系列圖像進(jìn)行了測試，得到了令人滿意的效果,。

發(fā)表于：9/22/2018 3:22:00 PM

基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的人臉熱紅外圖像生成 [嵌入式技術(shù)][信息安全]

可見光圖像易受光照變化影響,，而熱紅外圖像對成像的光照條件具有魯棒性，因此,，熱紅外圖像可以彌補(bǔ)可見光圖像光照敏感性這一不足,。然而，紅外熱像儀價格昂貴,，采集熱紅外圖像的成本遠(yuǎn)高于可見光圖像,。針對此問題，提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的熱紅外人臉圖像生成方法,，采用條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)合L1損失從可見光圖像中生成紅外熱像,。在USTC-NIVE數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果驗證了所提出的紅外熱像生成方法的有效性。同時,，將生成的紅外熱像作為擴(kuò)充樣本,，有助于提高紅外表情識別的精度。

發(fā)表于：9/22/2018 3:10:00 PM

基于CORDIC的高速Sobel算法實現(xiàn)[測試測量][工業(yè)自動化]

為提高圖像邊緣檢測的處理速度,，提出一種基于CORDIC的高速Sobel算法實現(xiàn),。在FPGA平臺上，在并行處理數(shù)據(jù)和流水線操作的基礎(chǔ)上,，使用擴(kuò)展數(shù)據(jù)位和覆蓋所有角度的流水線型CORDIC,，提高Sobel的運(yùn)算效率。實驗結(jié)果表明,，在保證運(yùn)算精度的前提下,，該算法相比傳統(tǒng)加速方法可提速63.53％。

發(fā)表于：9/21/2018 10:22:00 AM

基于FPGA和NAND Flash的便攜式信號采集系統(tǒng)設(shè)計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

針對目前信號采集系統(tǒng)采樣率低和便攜式差的問題,，提出了一種基于FPGA的高速便攜式信號采集系統(tǒng)設(shè)計,。該設(shè)計通過FPGA芯片控制模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片進(jìn)行高速信號采樣后，采用DMA模式將數(shù)據(jù)存儲在NAND Flash芯片中,，并可通過LCD屏對采集到的信號進(jìn)行實地查看,。首先闡述了系統(tǒng)的總體設(shè)計框架，其次介紹了各個模塊的硬件設(shè)計以及實現(xiàn)方式,，最后給出了信號采集系統(tǒng)基于超聲信號的測試結(jié)果,。實驗結(jié)果表明,，該系統(tǒng)能夠以較高的采樣率穩(wěn)定地進(jìn)行長時間、多批次的數(shù)據(jù)采集,。

發(fā)表于：9/21/2018 10:11:00 AM

一種基于電流狀態(tài)監(jiān)測分析的系統(tǒng)自我監(jiān)控管理技術(shù)[測試測量][工業(yè)自動化]

信息系統(tǒng)的高可靠,、易測試是保證其使用效能的重要因素，一些老舊系統(tǒng)受當(dāng)時技術(shù)發(fā)展的約束,，無法做到易測試,。如何提高這些系統(tǒng)的測試性從而保障系統(tǒng)的高可用性，是信息系統(tǒng)技術(shù)改造的關(guān)鍵技術(shù)之一,。通過對一類系統(tǒng)的電源系統(tǒng)架構(gòu)改造,，增加系統(tǒng)電流實時狀態(tài)監(jiān)測與自我監(jiān)控診斷功能，通過對系統(tǒng)中設(shè)備啟動運(yùn)行中的電流監(jiān)測,，實現(xiàn)對系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的在線自我狀態(tài)監(jiān)控診斷,，從而給系統(tǒng)的維護(hù)檢修提供輔助決策支持功能。該技術(shù)對于提高系統(tǒng)的精準(zhǔn)維護(hù)與高可用性具有重要意義,。

發(fā)表于：9/20/2018 10:58:00 AM

基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體穴位定位系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

穴位的位置是否找準(zhǔn)會直接影響治療效果,，因此設(shè)計了一種基于粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PSO-BP）的穴位相對坐標(biāo)預(yù)測模型，然后與ARM結(jié)合構(gòu)成一個可以用于人體穴位定位的系統(tǒng),。首先采用PC進(jìn)行MATLAB仿真訓(xùn)練學(xué)習(xí),，然后將最優(yōu)權(quán)值及閾值保存下來并簡化算法嵌入ARM內(nèi)，將在線預(yù)測轉(zhuǎn)變?yōu)殡x線過程,。實驗結(jié)果表明：經(jīng)粒子群優(yōu)化過的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地改善了局部極值缺陷,，可應(yīng)用于定位端預(yù)測穴位的位置，并在LCD中顯示穴位相關(guān)信息,，控制端收到位置數(shù)據(jù)后可執(zhí)行電機(jī)上的運(yùn)動操作,。

發(fā)表于：9/20/2018 10:46:00 AM

基于AD2S1205的旋變解碼系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

為了利用磁阻式旋轉(zhuǎn)變壓器獲取永磁同步電機(jī)（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）的轉(zhuǎn)子位置信息和轉(zhuǎn)速信息,，基于解碼芯片AD2S1205,，設(shè)計了旋變解碼系統(tǒng)。首先分析了磁阻式旋轉(zhuǎn)變壓器的工作原理,，然后設(shè)計出旋變解碼系統(tǒng)的硬件電路,，并通過C代碼實現(xiàn)轉(zhuǎn)子位置信息和電機(jī)轉(zhuǎn)速信息的計算。最后,，利用單片機(jī)和電機(jī)驅(qū)動板驅(qū)動電機(jī)旋轉(zhuǎn),，并通過CAN總線實時將轉(zhuǎn)子位置信息和電機(jī)轉(zhuǎn)速信息發(fā)送到dSPACE。實驗結(jié)果表明,，該旋變解碼系統(tǒng)能夠有效地解算出電機(jī)轉(zhuǎn)子的位置信息和電機(jī)的轉(zhuǎn)速信息,。

發(fā)表于：9/19/2018 10:33:00 AM

基于Zynq-7000的自動化監(jiān)測系統(tǒng)BSP設(shè)計與實現(xiàn)[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

實現(xiàn)一種基于Zynq-7000全可編程片上系統(tǒng)（AP SoC）的板級支持包（BSP）設(shè)計方法及應(yīng)用流程。該BSP設(shè)計主要面向工業(yè)自動化監(jiān)測領(lǐng)域,，提供了一種行之有效的嵌入式系統(tǒng)BSP實現(xiàn)流程,，有利于提高工業(yè)自動化監(jiān)測系統(tǒng)的開發(fā)效率。針對使用串行通信方式的工業(yè)監(jiān)測設(shè)備,，設(shè)計面向小型自動化監(jiān)測系統(tǒng)的FPGA工程,并使用專門針對基于FPGA的片上系統(tǒng)而設(shè)計的PetaLinx工具構(gòu)建嵌入式Linux系統(tǒng),。最后通過自行研制的基于Zynq XC7Z010系列型號芯片的硬件平臺驗證了BSP設(shè)計的正確性及穩(wěn)定性。

發(fā)表于：9/19/2018 10:21:00 AM

圖像去模糊系統(tǒng)的頻域處理改進(jìn)方法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

工程應(yīng)用中,，在對模糊圖像處理時,，由于空域去卷積的方式難度較大，通常對圖像進(jìn)行頻域變換后,，在頻域中進(jìn)行相關(guān)的處理與實現(xiàn),。針對圖像去模糊系統(tǒng)的頻域處理硬件資源消耗大、轉(zhuǎn)換靈活性差,、處理時間長等問題,，以DE2開發(fā)板為硬件平臺，結(jié)合模糊圖像及去模糊算法特點(diǎn),，采用輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理,、原位計算、拋位,、流水線結(jié)構(gòu),、并行處理等方式設(shè)計實現(xiàn)了一種針對圖像去模糊系統(tǒng)的頻域處理方式。實驗數(shù)據(jù)顯示,，方法對圖像數(shù)據(jù)頻域處理的精確度始終保持在98.5%以上,，硬件資源僅用了9 162個邏輯單元。實驗結(jié)果表明,，所設(shè)計的系統(tǒng)在處理精度及資源利用上優(yōu)于其他同類系統(tǒng),。

發(fā)表于：9/18/2018 10:35:00 AM

基于Vivado HLS的Canny算法實時加速設(shè)計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

針對Canny邊緣檢測算法在實時圖像處理過程中運(yùn)算耗時長、數(shù)據(jù)運(yùn)算量大的缺點(diǎn),，研究了利用Vivado HLS實現(xiàn)Canny邊緣檢測算法的硬件加速方法,。該方法由FPGA的邏輯資源生成算法對應(yīng)的RTL級硬件電路，實現(xiàn)算法硬件加速,。實驗結(jié)果表明,，該方法能快速實時檢測圖像邊緣，有效降低FPGA設(shè)計圖像算法的難度,，可以應(yīng)用到實時視頻圖像處理中,。

發(fā)表于：9/18/2018 10:21:00 AM