该系统采用嵌入式Linux操作系统，图像预处理和字符识别的软件开发可以脱离硬件。通过开发不同的识别软件，系统可应用于名片识别、二维条码识别、纸币序列号识别等多种字符识别的场合，提高了通用性。
上传时间： 2013-11-22
上传用户：com1com2
介绍了ZigBee技术，提出了一种基于ARM9芯片与ZigBeeCC2480芯片控制的、应用于家居中的智能无线照明系统。该系统具有上电自组网的功能，用户可以控制协调器通过路由器向该路由器节点上的任意一个终端设备发送信号，终端设备接收到命令并产生PWM信号，实现了对每一盏LED的多级调光及情景模式控制功能。阐述了实现该系统的几个关键问题并给出了实验结果。
上传时间： 2013-11-09
上传用户：lina2343
本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是Visual C++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统。 本书附带的光盘给出了各个章节列举的实例的源代码，同时赠送了28个常用数字图像处理算法的Visual C++代码实现。
上传时间： 2014-01-06
上传用户：ecooo
本书系统的论述了基于神经网络的智能诊断理论、方法、系统与实践，内容涉及神经网络结构优化和算法改进，小波神经网络，集成神经网络，基于神经网络的智能诊断系统的开发和实践等等。。。
上传时间： 2014-11-29
上传用户：lwwhust
识别动物的一专家系统,可以识别各种动物，根据其性能，来识别，是一个不可多得的动物识别系统，是用C语言编写的
上传时间： 2013-11-25
上传用户：lepoke
根据目前智能家居系统的需求发展，完成一种基于N10SⅡ处理器的智能家居控制系统的设计。系统在FPGA 上搭建硬件平台，利用以太网实现对家居系统的远程智能控制，给出软件设计的主要流程以及部分设计要点，并编写了客户 端的桌面控制软件，最后，对实验系统进行了测试和验证。结果表明，以N10SⅡ处理器搭建的智能家居控制系统可以很方 便地远程控制模拟的家居环境，结构简单，并且设计灵活，扩展性强。
上传时间： 2015-05-05
上传用户：yezi123
基于VC6.0的车牌识别的系统MFC编程
标签： 车牌识别系统
上传时间： 2016-04-28
上传用户：gdgfaifd
嵌入式智能机器人平台研究摘 要：针对传统工业机器人采用的封闭式结构的局限性，在WindowsCE．NET系统基础上，通过剪裁定制 ，去 除冗余的功能，搭建嵌入式智能机器人平台．该智能机器人系统具有移动机器人需要的主要感知模块，并有丰富的 运动控制接口及驱动模块．同时 ，设计了多传感器数据融合 、轨迹规划、运动控制、无线网络通信 、图形人机界面等智 能机器人的测试软件和应用模块．该智能机器人平台具有模块化、易扩展、可移植、可定制、硬件体积小、功耗低、实 时性强、可靠性高等优点． 关键词：智能机器人平台；WindowsCE．NET；实时控制；自主机器人；双目视觉；语音识别引言(Introduction) 随着计算机技术 的快 速发展 ，机器 人技术也得 到了飞速发展．然而 ，现有机器人系统在硬件 和软件 开发方面虽然已经趋于成熟，但依然存在一些问题． 它们的硬件多是专用的，软件系统也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系统…．这些机器人系统 主要 存在以下一些缺点 ： (1)系统的实时性差．机器人控制系统是一个实 时性要求非常高的控制系统，作为一般桌面应用的 Windows和 Linux操作系统很难达到高实时性的要 求． ． (2)开放性 以及扩展性差．常见的机器人控制系 统存在的一个 问题就是 系统 的冗余大、开放性扩展 基金项 目：国家 自然科学基金 资助项 目(60475036) 收稿 日期 ：2005—05—16 性差，系统适用于特定的应用 ，不便于在硬件和软件 上进行扩展和剪裁． (3)软件的独立性差．软件结构及其逻辑结构依 赖于处理器硬件 ，难以在不同的系统 间移植． (4)缺少友好的人机交互界面． 2 系统概述(System description) 为促进当前智能机器人研究和应用，迫切需要 开发“具有开放式结构 的、模块化 、标准化 的嵌 入式 智能机器人平台”．这种智能机器人平台具
上传时间： 2022-02-12
上传用户：zhaiyawei
基于STM32的嵌入式语音识别模块设计摘要：介绍了一种以ARM 为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex—M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统~c／os—II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证，本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。关键词：ARM；语音识别；对话管理；LD3320；~,c／os—II引 言服务机器人以服务为目的，冈此人们需要一种更方便、更自然、更加人性化的方式与机器人交互，而不再满足于复杂的键盘和按钮操作。基于听觉的人机交互是该领域的一个重要发展方向 ]。目前主流的语音识别技术是基于统计模式。然而，由于统计模型训练算法复杂，运算量大，一般由工控机、PC机或笔记本来完成，这无疑限制了它的运用。嵌入式语音交互已成为目前研究的热门课题l2 ]。嵌入式语音识别系统和PC机的语音识别系统相比，虽然其运算速度和内存容量有一定限制，但它具有体积小、功耗低、可靠性高、投入小、安装灵活等优点，特别适用于智能家居、机器人及消费电子等领域。1 模块整体方案及架构语音识别的基本原理 如图1所示。语音识别包括
上传时间： 2022-04-30
上传用户：d1997wayne
在我们所得到的路面的裂缝图像中，由于裂缝和背景的对比度低，裂缝很难被直接测出来。我们常见的线性裂缝有横向裂缝和纵向裂缝，在对裂缝进行识别前，我们要先对图像进行预处理。预处理的过程包括对图像进行灰度化处理。对图像进行直方图均衡化处理是图像变得平滑。使用中值滤波的方法对图像进行去除噪声干扰的处理。通过伽马变换的方法来增强裂缝图像的对比度。然后将预处理完的裂缝图像对应的灰度图像转化为二值图像，并且对所得的二值图像进行滤波，滤除其中对于裂缝识别有干扰的噪声。最后对裂缝进行识别，识别成功后可以将裂缝标记出来。本系统在matlab中使用GUI图形用户界面实现了预期的功能，并且能很好的将裂缝识别出来。
上传时间： 2022-06-18
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