网络带宽依然在不断增长(尤其是在本地网),最后一公里的高速接入日益普及;另一方面的情况是大容量的磁盘、FLASH移动存储盘和激光盘的容量不断增大,使得传送和储存数据的成本不断地下降。不仅使人发问:我们孜孜不倦的搞视频压缩高级算法还有多少意义?我们可以看到,算法的复杂性日益增加,但性能的提高却接近边缘。 是什么还在要求更高的压缩速率?还有被我们遗忘的地方吗?还有什么应用让我们继续追求更精妙的压缩算法? 在作者看来,这个应用领域就是移动视频服务。无线频谱这种稀缺资源的有限性决定了我们必须继续对视频压缩技术进行研究。即使伴随UMTS/IMT2000的到来,移动终端可以获得的数据速率也限制在144Kbit/s,在微蜂窝的时候最高能达到的速率上限也在2Mbit/s。144Kbit/s的速率对于较高质量的视频传输来讲,仍然是有限的。因此,可以预见,移动终端的空中接口这个瓶颈使得我们必须继续进行视频压缩。 另一方面,移动终端领域开发视频压缩算法,在其低功耗和实时性要求下,也是异常困难的。为了减少计算的复杂性和运动估计的功耗,业界提出了许多快速算法,例如2-D的对数搜索,三步搜索,联合搜索。尽管这些方法减少了功耗,其结果是视频压缩性能的降低,因为这些算法的本质是减少了运动搜索的空间。为了实现运动搜索的低功耗,在电路领域又提出了搜索窗口和时钟管理的措施。但这些方法都是在牺牲视频压缩比性能的基础进行的折中,并没有强调算法映射结构上做出处理。 本论文提出了一种新的解决MPEG-4运动估计运算的低功耗实时处理器架构。其基础是采用了心肌阵列并行处理技术和低功耗控制电路。运动估计的繁复运算通过心肌阵列分布式运算得到有效处理。从理论上看,心肌阵列有其简单易理解性,然后,由于FPGA的互联网络有限性,设计这样一个阵列仍有许多值得注意的问题。论文提出使用保守近似处理在全局运动估计中减少功耗,其本质是消除不必要的冗余运算。宏块的最小误差匹配是一个典型的串行操作过程。论文新提出的方法是在进行绝对匹配前使用保守计算,如果保守误差值与最小误差差别过大,则不进行绝对误差计算。 总的说来,论文实现了两个目标:通过心肌阵列实现了实时的运动估计编码,通过在算法层次引入控制电路,降低运动估计电路的功耗。
上传时间: 2013-06-23
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基于手姿态的人机交互是以实现自然的人机交互为研究目标,可提高计算机的可操作性,同时使计算机能够完成更加复杂的任务。而基于ARM的嵌入式系统具有功耗低、体积小、集成度高等特点,嵌入式与具体应用有机地结合在一起,具有较长的生命周期,能够根据特定的需求对软硬件进行合理剪裁。结合嵌入式技术的手姿态跟踪设备能够实时的检测出人机交互系统中人手的位置与角度等数据,并将这些数据及时反馈给计算机虚拟系统来进行人机交互,提高跟踪设备的可靠性和空间跟踪精度。 通过对嵌入式开发过程以及对控制系统构成的分析,确定了手姿态信号输入方案及系统的软硬件总体设计方案。通过对目前流行的众多嵌入式处理器的研究、分析、比较选择了S3C2440处理器作为系统开发硬件核心,详细介绍了S3C2440的相关模块的设计,包括存储单元模块、通信接口模块、JATG接口电路。同时设计了系统的外围电路像系统时钟电路、电源电路、系统复位电路。 选择更适合于ARM开发的Linux系统作为软件开发平台。实现了Linux系统向开发板的移植、Bootloader的启动与编译、设备驱动程序的开发;根据手姿态信号输入方案系统采用分模块、分层次的方法设计了系统的应用程序——串口通信程序及手姿态识别子程序。通过分析常用的手姿态识别算法,系统采用基于神经网络的动态时间规整与模板匹配相结合的动态手姿态识别算法。并依据相应的软硬件测试方法对系统进行了分模块调试及系统的集成。
上传时间: 2013-07-11
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语音识别技术就是能使计算机“听懂”人类的语言,然后根据其含义来执行相应的命令,从而实现为人类服务。 随着语音识别的深入研究,对它的技术应用主要有两个方面: 一个方向是大词汇量连续语音识别系统,主要应用于计算机的听写机,以及与电话网或者互联网相结合的语音信息查询服务系统,这些系统都是在计算机平台上实现的; 另外一个重要的发展方向是小型化、便携式语音产品的应用,这些应用系统大都使用专门的硬件系统实现。 随着后PC年代的到来,后一种发展将成为语音识别技术和嵌入式系统交叉研究的一个非常热门的话题,将进一步推动语音识别技术往智能化方向发展。 论文主要研究语音识别系统及其在ARM嵌入式平台上的实现。 根据嵌入式系统平台的特性和系统的实际需求,对目标平台的硬件和软件系统进行适当的剪裁定制,并且对语音识别中的算法进行改进和优化,同时为了加强系统的交互性,增加了控制界面,为实际应用提供很好的人机交互操作。 首先论文对嵌入式系统及嵌入式操作系统进行研究,通过实际比较后选用嵌入式Linux作为系统的操作系统; 然后对语音识别技术进行研究,并根据实际要求,采用Mel倒谱参数作为系统语音参数提取算法,DTW作为系统识别的模式匹配方法,并根据ARM嵌入式平台的要求,分别对上述两个算法进行优化设计,同时利用QT跨平台语言对应用控制程序进行代码实现,并移植到目标板上,构建出一个完整的嵌入式语音识别系统。 最后,对整个系统进行整体测试,通过实验结果表明,系统达到了预期设计的便携、智能及很好的交互性的目的。
上传时间: 2013-04-24
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近年来,随着现代社会对军用和民用设备需求的不断扩大及要求的不断提高,运动目标的识别和跟踪技术已经迅速发展成为现代信息处理领域中一项非常重要的技术,并在许多领域内发挥着不可替代的作用,但是在面向应用的目标跟踪系统却不尽如人意,不能很好的满足应用的要求。 本文简述了传统的基于桌面PC机的目标跟踪系统实现方法。目标跟踪具有两个突出的特点,一是计算数据量大,一是对处理速度要求高。传统上,运动目标跟踪系统的实现是基于桌面PC机,但工业应用的快速发展使传统的目标跟踪系统越来越不能满足应用的需要。 本文提出了一种基于ARM嵌入式平台的目标跟踪解决方案。研究了如何将嵌入式平台和目标跟踪结合起来,并对系统的设计思想和设计方法进行了详述。首先进行了功能分析和总体设计,分析了将嵌入式平台作为目标跟踪解决方案的关键性问题,包括采用ARM嵌入式平台的必要性,系统框架的设计,对于嵌入式处理器和操作系统的选择:然后在总体设计的基础上完成了系统的设计,包括软硬件平台的设计,完成了BootLoader的设计,Linux内核的定制,USB摄像头驱动程序的设计和OpenCV视觉库的建立;最后分析了目标跟踪的过程,利用背景差法实现了运动的检测,提取了行人的特征,利用Mean-Shift算法实现了对运动目标的跟踪。 本文提出的基于嵌入式平台的目标跟踪系统的应用潜力巨大,有待进一步的研究和探索。在论文最后对研究进行了总结和展望,提出了未来的研究方向。
上传时间: 2013-05-27
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指纹识别是在指纹图像上找到指纹的特征,通过计算机模糊比较的方法,把两个指纹的特征模板进行比较,计算出它们的相似程度,最终得到两个指纹的匹配结果。本文对现已存在的多种指纹识别算法进行编程比较,并对细化算法提出改进。同时采用基于ARM7TDMI内核的32位处理器S3C44B0作为主控制器,半导体电容传感器FPS200作为指纹数据采集设备,构建了自动指纹识别系统。论文完成主要工作如下: 1、指纹采集模块的设计:根据FPS200的相关寄存器资源和管脚特性,完成指纹传感器FPS200的电路设计;研究FPS200主要寄存器的功能和图像采集方式,给出FPS200在三种工作方式下的工作流程,并且对三种工作模式进行分析。 2、指纹识别算法研究:通过对现已存在的多种图像预处理算法进行编程实现和对比研究发现,细化后的图像多存在短线、断线、毛刺等干扰以及细化不彻底的现象,为此提出了新的修复算法:分析目标点周围纹线的走向趋势,选择去除或者保留周围的相连点,较好地解决了细化不彻底的问题;再对细化后的图像采用方形模板进行纹线跟踪,去除伪特征点,克服了逐步递进的纹线跟踪算法过于复杂、不易实现等问题。 3、采用Sansung公司基于ARM7TDMI内核的32位RISC处理器S3C44B0,构建了自动指纹识别系统。该系统主要包括电源管理部分、指纹图像采集模块、存储器模块、JTAG调试接口以及与外设连接的串行接口。硬件部分主要完成指纹采集模块接口的设计与开发,软件部分主要完成指纹图像采集程序、指纹识别算法程序和串口通信程序的开发,此外还通过串口实现指纹数据上传到上位机,在VB环境下实现了简易的人机交互软件,提供指纹图像的直观显示,用于对指纹识别程序进行测试,并对测试结果进行了分析。
上传时间: 2013-05-22
上传用户:Andy123456
作为在保障网络安全方面扮演着至关重要角色的防火墙技术从出现到发展至今一直是网络安全研究中的关键技术之一,随着互联网的迅猛发展,它在信息化、网络化的过程中也变的越来越重要。为了使防火墙能快速且深入地对网络数据传输过程中的海量信息进行安全检测,并能应对来自各个网络层的威胁,将传统的基于软件的防火墙转向硬件平台实现是不可阻挡的发展趋势。 首先阐述了网络安全的现状、网络安全研究的重大意义、防火墙目前的发展状况及未来的发展趋势,然后介绍了防火墙的概念、功能和分类。重点分析了著名的开源入侵检测系统Snort的功能实现及数据结构,对Linux中自带的网络安全工具Iptables/Netfilter的工作原理做了简要介绍,然后对现在较流行的基于软件的字符串匹配算法和硬件实现方法进行对比分析,通过对已存在的解决方法的深入研究,提出了基于ARM处理器并采用内容可寻址存储器(CAM)的硬件防火墙系统设计方案。将Snort中对数据包载荷检测部分中的顺序检测替换为由CAM结合Wu-Manbcr多模式匹配算法实现,其中CAM完成短模式匹配,Wu-Manber算法完成长模式匹配,并将Snort与Iptables/Netfilter有机结合移植到基于ARM的嵌入式平台中,系统可以通过主机对防火墙的状态进行实时监控和规则更新。 设计了防火墙的整个硬件电路,其中重点分析了CAM模块的设计。通过对Sourcefire的Snort VRT2.4版免费规则库的统计分析和计算模拟得出了对规则集的最佳划分长度;在软件部分研究了Bootloader制作、Linux内核的裁减与移植及根文件系统制作等内容。重点分析了摩托罗拉公司的专用CAM芯片MCM69C432的驱动程序设计和相应的调用方法,并结合主机软件部分的功能分析了双方的通信协议及实现,最后通过程序对系统仿真并选用林肯数据集进行模拟测试,测试结果表明系统比以前效率有了大幅提高,过滤速度已达到最初设计目标,证明了此硬件防火墙方案的可行性。 最后总结了本人的工作并指出此种方案的硬件防火墙的不足、需要改进之处和它的良好应用前景。
上传时间: 2013-07-24
上传用户:lanwei
随着现代科学技术的发展和人民生活水平的提高,人们对住宅的安全性提出了更高的要求。由于视频监控具有直观、方便、信息内容丰富等的特点,而被广发的应用各种安防系统中。现有的家居监控系统智能化程度低,无法更好的适应家居安防系统的要求,因此研究并开发出适合人们需要的智能化家居视频监控系统具有重要的意义。 本课题针对现有家居视频监控系统的问题,选用SAMSLING公司基于ARM9核的S3C2410芯片作为CPU,扩展了USB摄像头、Internet芯片、红外传感器模块、液晶屏、键盘等外围设备,设计出一种基于ARM的智能家居网络视频监控系统。该系统的功能主要包括:摄像头采集图像并在LCD上进行显示;在户外PC上可以通过网络查看ARM端家中情况,图像经过压缩后进行传输;截取图像进行人脸检测;当检测到人脸时,GPRS发送短信通知主人有入侵情况发生;检测到人脸的图像压缩后进行存储。 本文介绍了系统各个硬件型号的选取,硬件的性能参数,硬件引脚和寄存器参数,设计了各个硬件之间的接口电路。系统的软件部分采用嵌入式Linux作为操作系统,在目标板上移植了引导程序、Linux裁剪后的系统和文件系统,在此基础上实现了摄像头图像采集和LCD上的显示、基于肤色和模板匹配的人脸检测算法、基于DCT变换的有损图像压缩算法、GPRS短信发送、图像网络传输等软件功能。 试验结果表明,本系统能够较好的实现预期的功能,具有较好的稳定性和应用前景。
上传时间: 2013-04-24
上传用户:四只眼
视频目标识别与跟踪技术是当今世界重要的研究课题,它涉及图像处理、自动控制、计算机应用等学科,该文主要论述该项目的具体实现及相关理论分析,重点在于该系统的硬件模块实现及分析.该系统的硬件模块是典型的高速数字电路,这也是当今世界电路设计的一大热点.同时,该系统的硬件模块不同于传统的模拟、数字电路.严格的说它是基于可编程芯片的系统(System On Programmable Chip).它与传统电路的最大不同在于,硬件模块本身不具备任何功能,但该硬件模块可以与相应的软件结合(此处,我们将FPGA中的可编程指令也广义的归入软件范畴),实现相应的功能.换言之,该硬件模块通过换用其他软件,可以实现其他功能.所以从这个意义上讲,我们也可以将其称为基于可编程芯片的通用平台系统(General System On Programmable Chip).此外,该文还对该系统进行了尝试性的层状结构描述,这种描述同样适用于其它IT目的或电子系统.
上传时间: 2013-04-24
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摘要:"红外弱小目标检测"是红外搜索跟踪系统、红外雷达预警系统、红外成像跟踪系统的核心技术,因此红外小目标的检测是当前一项重要的研究课题.目前的发展方向是研究运算量小、性能高、利于硬件实时实现的检测和跟踪算法.该文在前人研究的基础上,着重研究了Marr视觉计算理论在红外小目标检测技术中的应用.从Marr算法的理论基础——高斯平滑滤波器与拉普拉斯算子的相关知识以及Marr的计算视觉理论基础开始,进行了 2G(Laplacian of Gaussian,高斯—拉普拉斯)滤波器、LoG(Laplacian ofGaussian,高斯—拉普拉斯)模板以及 2G滤波器在人类视觉、边缘检测、边缘处理的物理意义以及神经生理学意义方面的分析讨论,提出了易于FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)实现的基于Marr计算视觉的红外图像小目标检测方法.该方法可根据目标大小自动设计检测模板,在滤除不相关的噪声的同时又保留闭合的目标边缘,从而检测出目标.将该方法用FPGA实现,满足了检测过程中的实时性.考虑到工程中的应用,该文对该方法在FPGA中的具体实现给出了设计总体思路和详细流程.由于FPGA具有对图像数据的实时处理能力,而且该算法在FPGA中的具体实现中对资源的合理使用进行了综合考虑,因此该算法能够实时、有效地实现目标检测.并在此基础上对小目标的检测研究前景进行展望.
上传时间: 2013-07-04
上传用户:萌萌哒小森森
基于彩色路径识别的视觉导航方法是当前自动导航小车领域的研究热点和方向。视觉导航是指根据地面路径和被控对象之间的位置偏差控制其运行的方向,因此,地面彩色路径图像的摄取及其识别处理就成为视觉导航系统中的基础和关键。在当前的视觉导航系统设计中,图像处理的硬件平台都是基于通用微处理器,嵌入式微处理器或者DSP进行设计的。这些处理器一个共同的特点就是数据串行处理,而图像处理过程涉及大量的并行处理操作,因此传统的串行处理方式满足不了图像处理的实时性要求。 鉴于微处理器这方面的不足,作者提出一种使用FPGA实现图像识别的并行处理方案,并据此设计一个智能图像传感器。该传感器采用先进的FPGA技术,将图像采集及其显示,路径的识别处理以及通信控制等模块集成在一个芯片上,形成一个片上系统(SOC)。其主要功能是对所采集的彩色路径图像进行识别处理,获得彩色路径的坐标及其方向角,并将处理结果发送给上位机,为自动导航提供控制依据。 本文将彩色路径的识别处理过程划分为三个阶段,第一阶段为颜色聚类识别,以获得二值路径图像,第二阶段为数学形态学运算,用于对第一阶段中获得的二值图像进行去斑处理,第三阶段为路径中心线的定位及其方向角的测量。图像传感器与上位机的通信采用异步串行方式,由于上位机需要控制该传感器执行多种任务,作者定义一种基于异步串行通信的应用层协议,用于上位机对传感器的控制。在图像的显示中,为了弥补图像采集的速率和VGA显示速率的不匹配,作者提出一种基于单端口存储器的图像帧缓冲机制,通过VGA接口将采集的图像实时地显示出来。 根据上述思想,作者完成了系统的硬件电路设计,并对整个系统进行了现场调试。调试结果表明,传感器系统的各个模块都能正常工作,FPGA中的数字逻辑电路能够实时地将路径从图像中准确地识别出来,.充分体现了FPGA对路径图像的高速处理优势,达到了设计预期目标,在一定程度上丰富了路径图像识别处理的技术和方法。
上传时间: 2013-04-24
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