为了定位嵌入式设备当前运行软件的版本，设计了一种获取嵌入式软件版本信息的方法，首先设计电路实现按键检测和LED驱动复用IO脚，当IO脚为输入方向时，通过IO状态的读取可以检测按键的按下和弹起状态，当IO脚为输出方向时，可以设置高低电平实现LED的亮灭控制。具体应用时，首先设置IO脚为输入方向，周期检测按键操作，检测到有效的按键按下操作后，当按键弹起时将IO脚设置为输出方向，以PWM的方式驱动LED，通过不同的闪烁频率、间歇时间和闪烁次数进行软件版本的显示。
上传时间： 2013-10-17
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通过深入研究国内外视频图像运动目标的跟踪技术现状，基于目前对视频图像中运动物体进行检测与跟踪设备的便携性差、耗电量高等缺点，本系统利用ARM11平台搭载Linux系统实现相关应用的方法，完成了一套较完整的小型化检测系统的设计。本系统通过对实验室中走动的人进行视频检测跟踪试验，最终得出本系统可以对通过USBCAM采集的视频信号进行实时的数据处理，视频分辨率为240×320。包括检测出运动物体，标记出运动物体的图形中点，并对其进行轨迹的标注等。
上传时间： 2013-10-23
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针对面粉加工业对小麦硬度精密检测的需要，提出了基于ARM的小麦硬度检测控制器的设计方案。为提高系统的实时性和控制精度，对小麦硬度检测的任务进行了合理分解。根据系统功能，对控制器的各个部分进行了模块化设计，分别介绍了功能模块的实现和各个模块的通信方式及伺服电机控制方法的实现。经测试小麦硬度检测控制器的成本低、携带方便、稳定性好，应用前景广阔。
上传时间： 2013-11-12
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为了满足对随机数性能有一定要求的系统能够实时检测随机数性能的需求，提出了一种基于FPGA的随机数性能检测设计方案。根据NIST的测试标准，采用基于统计的方法，在FPGA内部实现了对随机序列的频率测试、游程测试、最大游程测试、离散傅里叶变换测试和二元矩阵秩测试。与现在常用的随机数性能测试软件相比，该设计方案，能灵活嵌入到需要使用随机数的系统中，实现对随机性能的实时检测。实际应用表明，该设计具有使用灵活、测试准确、实时输出结果的特点，达到了设计要求。
上传时间： 2015-01-01
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驾驶人场地驾驶技能考试需要实时检测考车在场地中的位置及其与场地标志、标线、测试物之间的距离，针对这一要求，本文基于RTK GPS定位技术，采用二点定位法，对考车的位置和姿态进行精确测量，进而求出考车车身上任意一点的位置，结合测绘得到的考场电子地图，求出考车车身与场地上任意一点的距离，实现场地驾驶技能考试的自动检测。本文给出该方法工作原理和具体应用。
上传时间： 2013-11-09
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深度包检测技术（DPI）已成为网络信息安全的研究重点。基于硬件实现模式匹配的DPI技术凭借其更强的处理能力受到广泛关注。本文提出一种基于TCAM模式匹配的方法实现DPI，规则表项按字节分别存储在TCAM（三态内容寻址存储器）中，输入字符按不同字节与TCAM中内容进行匹配，提高了DPI中模式匹配的处理速度。针对该技术功耗大的缺点，提出BF（Bloom Filter）和TCAM相结合的两级模式匹配技术，BF可将较少可疑包转发给TCAM处理模块，从而降低了系统功耗，大大提高了系统处理速度。
上传时间： 2013-10-17
上传用户：huyiming139
人脸图像检测在实际运行中，复杂的背景、和人脸选择位置与大小都会影响到人脸识别率。为了克服这些因素并减少环境的干扰，设计了一种人脸图像检测与正规化的方法，详细论述了实现的关键技术。通过实验表明，人脸图像识别率和速度都有很大的改善，满足了实际环境中实时处理的需要。
上传时间： 2015-01-03
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检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。
上传时间： 2013-11-12
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头肩的定位检测采用了Haar特征和HOG特征的层级分类方法，并根据头肩的对称性特点，提出了一种称为Joint HOG的组合型特征。通过Haar分类器滤除大部分负样本后，接着用HOG进行精细的验证从而得到头肩目标框。实验表明，本文的方法取得了80%~90%的准确率，并且完全可以用于实时处理。
上传时间： 2013-11-13
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给出了一种运动人体区域的检测及其对应的二维关键点的提取方法。首先运用帧差法构建一个自适应的背景模型以达到背景初始化和背景更新的目的。接着用减背景法实现二维运动人体区域的检测。最后将检测到的运动人体区域，通过运用APAR（anti-paralle lines）区域法实现对运动人体关键点的提取。
上传时间： 2013-10-25
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