摘要：基于ATmega128单片机的智能小车控制系统。通过光电编码器实现对小车速度的测量并将速度值进行bang—bang+PID运算．产生控制直流电机转速的PWM电压信号，实现对车速的快速调整和精确控制。小车控制系统还配有避障和灰度传感器。用于检测障碍物和地面灰度，实现小车避障和寻迹功能。
上传时间： 2013-10-29
上传用户：清风冷雨
针对现有灭火机器人只能实现简单智能活动的不足，提出了一种基于嵌入式微处理器控制系统的设计。本设计以ARM9为核心，以红外测距传感器、地面灰度传感器、远红外火焰传感器组等作为检测系统，通过对采集信号的处理，确定机器人周围环境的信息，并根据路径规划出决策行进运动。同时，为使机器人能更好地完成任务，本设计采用双电源供电系统，低电压电源供给控制器和灭火风扇直流电机，高电压电源用来驱动大功率直流电机以带动轮胎转动
上传时间： 2013-10-23
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首先利用直方图调整技术对原始图像进行灰度值调整,然后通过整数小波变换获得原始图像的高频子带,并基于JND模型计算小波系数的恰可失真门限,最后利用扩频水印技术将由元胞自动机变换加密后的水印图像嵌入到原始图像中。
上传时间： 2013-10-15
上传用户：w50403
其他控制模式： a、16bit/65536 级灰度模式，暂未开放10bit/1024 级灰度模式； b、每帧都会发送逐点校正数据和配置寄存器数据； c、配置寄存器1（CF1）使能奇偶校验，防止MBI6024 进入未知状态； d、配置寄存器2（CF2）设定“CKI 逾时时间”为“95～172 CKI 周期”；
上传时间： 2013-11-11
上传用户：xingyuewubian
机场道面异物是威胁跑道运行安全的常见病害，及时、准确的检测异物具有现实意义。针对现有的人工目视检测方法，本文基于图像处理理论，提出了一种机场道面异物的自动检测算法。根据机场道面的复杂背景和常见异物的特点，本文采取了分块的方法，选择Harris角点、灰度共生矩阵、灰度级分布范围等特征，分别用阈值法和SVM法对实际机场道面异物图像进行检测。初步实验证明，该方法可以有效检测出机场道面复杂背景下的异物，实验结果显示，检测正确率达到了98%。
上传时间： 2013-11-26
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为了使车流在交通路口顺畅通过，通常需要统计一个交通信号灯周期内的车流量，以实现交通信号灯的自动配时。文中提出了一种交通路口的车流量检测算法。通过在道路前方设置检测线，进而统计检测线灰度变化的情况，即可统计出通过的车流量。并对其进行FPGA的硬件仿真。实验结果表明，此方法实现简单，运算处理速度快，能够得到较满意的结果。
上传时间： 2014-01-17
上传用户：simonpeng
针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题，提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像，并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化，然后将得到的两种二值化图像进行或运算，最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。实验结果表明，该算法简单、易实现、实时性强
上传时间： 2013-10-08
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通过对海上红外图像进行分析，提出了一种基于海天线提取的红外小目标检测方法。该算法的基本思路是根据所需提取目标的特点，首先选择感兴趣的灰度区域，然后运用Canny算子进行边缘检测，接着对图像进行Hough变换检测海天线，最后对海天线以下且符合目标特征的连通域进行标记从而来确定目标的位置。实验结果表明，该方法能较好地检测出海上红外小目标。
上传时间： 2015-01-03
上传用户：long14578
提出了一种在RGB颜色空间中颜色距离定义的方式，并根据颜色距离，用Roberts梯度算子得到颜色距离直方图，确定图像边缘信息的阈值。通过Roberts算子，使用此阈值得到图像的边缘信息。这种方式，充分考虑了图像中的颜色信息，与灰度图的处理方式相比，减少了计算量，提高了具有相似亮度的不同颜色之间边缘信息的提取成功率。
上传时间： 2013-11-19
上传用户：懒龙1988
在深入的对频谱脸法和Fisherface方法进行研究后，综合这两种方法的优点，提出了一种基于频谱脸和Fisherface的人脸识别新方法。频谱脸方法主要是采用二维小波变换和傅立叶变换。因为人脸图像的低频部分对人脸的表情变化是不敏感的，所以对人脸图像使用二维小波变换，提取人脸图像的低频部分。对人脸图像的低频部分使用傅立叶变换，从而获得原人像的一个低维空间的表达。但是频谱脸特征维数仍然较高，所以在频谱脸法的基础上继续提取人脸频谱图像的Fisherface 特征，降低特征的维数，提高识别效率。利用人脸面部构造产生的灰度特性提取眼睛，利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴，进而根据眼睛和嘴巴构成三角形模板的特性，精确定位人脸在图像中的位置。实验结果表明，这种结合肤色和面部特征的算法，能够对人脸进行较快速、准确的定位，而且结果比较稳定可靠。
上传时间： 2013-10-09
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