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目标识别技术

  • 多传感器多目标追踪技术

    用于现在流行的目标追踪与区别技术,利用Kalman滤波器与交互式多模型技术,对目标加速度的估计来区分不同类

    标签: 学术论文

    上传时间: 2015-04-28

    上传用户:5823102

  • 三维目标识别

    很经典的文献,利用深度和灰度图像实现三维目标的识别和分类

    标签: 目标识别

    上传时间: 2016-05-20

    上传用户:Gargan

  • RFID NFC 13.56MHz天线设计射频识别天线技术资料大全

    13.56MHz天线设计.pdf13.56M设计规范.pdf8-M1卡的安全问题及华东师大的应对策略.pdf8.6 谐振电路的品质因数.pptDES&RSA.pptDismantling MIFARE Classic.pdfht-ide3000.pdfMSP430 单片机与CPU 卡接口函数设计.pdfRC500-FM1702XX比较.pdfRC500天线设计资料RFID天线研究与设计.pdfRFID技术和防冲撞算法.pdfRFID电子标签防碰撞算法的研究.pdfRFID读写器天线的研究与设计.pdfRFID防碰撞技术的研究.pdf一种新颖的RFID防冲突算法.pdf低功耗无磁水表中射频卡读写器的设计.pdf基于MF RC500的RFID读写器的天线及匹配电路设计.doc基于TRF7960 读写器硬件部分设计中应注意的地方.pdf射频识别技术防碰撞算法的研究.pdf射频识别系统中的防碰撞算法设计.pdf无源电子标签读卡器防冲突检测及天线设计.pdf时隙ALOHA法在RFID系统防碰撞问题中的应用.pdf设计MF RC500 的匹配电路和天线的应用指南.pdf超高频RFID无线接口标准ISO_IEC18000_6C的研究.pdf近耦合射频识别系统的工作原理及天线设计.pdf远距离RFID天线设计.doc阻抗匹配.doc高速和资源节约型数据加密算法设计.pdf

    标签: rfid nfc 天线 射频识别

    上传时间: 2021-11-08

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  • 深度神经网络及目标检测学习笔记

    上面是一段实时目标识别的演示, 计算机在视频流上标注出物体的类别, 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体, 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容, 在这方面,人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就, 毕竟人工智能用了几十年的时间, 就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。道路总是曲折的, 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后, 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的) 。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络( Deep Neural Network,NN)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展,以及处理器(尤其是GPU)强大的算力,给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记, 以深度优先的思路, 记录了对深度学习(Deep Learning)的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。

    标签: 深度神经网络 目标检测

    上传时间: 2022-06-22

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  • RFID技术在军事装备维修保养中的应用

    RFID无线射频识别技术从诞生发展到现在RFID技术已经日趋成熟和标准化,RFID标签具有体积小容量大,寿命长,可重复使用等特点,支持快速读写、非可视识别、移动识别、多目标识别、定位及长期跟踪管理。RFID技术与互联网、通讯等技术相结合,可实现全球范围内的物品跟踪与信息共享。RFID技术被广泛应用于物流、制造、公共信息服务等行业,大幅提高了管理与运作效率,降低了成本。如何将RFID技术与军事装备维修管理相结合,并且将其系统化、平常化,迅速转化为战斗力是一件非常有意义的事情。本课题研究的是RFID技术在军事装备维修保养中的应用。主要讨论了基于RFID技术的军事装备维修管理系统的开发与设计。通过该系统可以实现待修装备的入库信息更记(包括入库时间、入库送交人、送交单位、期望交货时间等)待维修设备的信息(包括出)日期、配发时间、配发单位、负责人以及维修历史记录)、维修记录信息(包括维修时间、故障现象、故障原因、维修内容、维修责任人)的增加与更改、已修装备的出库管理等过程的自动化管理。利用超高频(900M)RFID的远距离非接触读写特性,可以使这些操作的过程变得简单易行。该系统的使用必将为提高我军的装备维修效率,降低维修成本带来好处。

    标签: RFID

    上传时间: 2022-06-25

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  • 电磁场与微波技术(上下册) 第二版

    电磁场与微波技术专业主要从事电磁场理论、微波光波技术及其工程应用的研究,包括电磁场理论与应用、光波导理论与技术、微波毫米波技术与系统、微波毫米波集成技术、光波技术及其应用等几个主要研究方向。研究课题主要涉及电磁理论中的辐射与散射、计算电磁学、微波毫米波器件与电路、微波毫米波通信与雷达系统、超宽带(UWB)技术、新型天线技术、复杂目标的散射特性和复杂环境的传播特性、光器件与光传感技术、空间光通信与量子密钥分配技术以及与相关学科交叉的理论与技术等。适合从事微波在介质中的传输,电磁场目标识别、成像,微波波谱理论与技术研究和微波、光纤传感器,微波波谱仪、微波吸收材料的开发研制的工程人员学习。

    标签: 电磁场 微波

    上传时间: 2022-07-17

    上传用户:得之我幸78

  • 超高频射频识别标签基准测试研究.rar

    射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)是一种允许非接触式数据采集的自动识别技术。其中工作在超高频(Ultra High Frequency,UHF)频段的无源RFID系统,由于在物流与供应链管理等领域的潜在应用,近年来得到了人们的广泛关注。这种系统所使用的无源标签具有识别距离长、体积小、成本低廉等突出特点。目前在市场上出现了各种品牌型号的UHF RFID无源标签,由于不同品牌型号的标签在设计与制造工艺上的差异,这些标签在性能表现上各不相同,这就给终端用户选择合适自己应用的标签带来了困难。RFID基准测试就是在实际部署RFID系统前对RFID标签的性能进行科学评估的有效手段。然而为了在常规实验室条件下得到准确公正的测试结果,需要对基准测试的性能指标及测试方法学开展进一步的研究。本文正是研究符合EPC Class1 Gen2标准的RFID标签基准测试。 本文首先分析了当前广泛应用的超高频无源RFID标签基准测试性能指标与测试方法上的局限性与不足之处。例如,在真实的应用环境中,由于受到各种环境因素的影响,对同一品牌型号的标签,很难得到一致的识读距离测试结果。另外,在某些测试场景中,使用识读速率作为测试指标,所得到的测试结果数值非常接近,以致分辨度不足以区分不同品牌型号标签的性能差异。在这些分析基础上,本文把路径损耗引入了RFID基准测试,通过有限点的测量与数据拟合分别得到不同类型标签的路径损耗方程,结合读写器天线的辐射方向图,进一步得到各种标签受限于读写器接收灵敏度的覆盖区域。无源标签由于其被动式能量获取方式,其实际工作区域仍然受限于前向链路。本文通过实验测试出这些标签的最小激活功率后,得出了各种标签在一定读写器发射功率下的激活区域。完成这些步骤后,根据这两种区域的交集可以确定标签的工作区域,从而进行标签间的比较并达到基准测试的目的,并能找出限制标签工作范围的瓶颈。 本文最后从功率损耗的角度研究了标签之间的相互干扰,为用户在密集部署RFID标签的场景中设置标签之间的最小间隔距离具有重要的参考意义。

    标签: 超高频 射频识别 基准测试

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:hbsunhui

  • 基于FPGA语音识别系统设计与实现.rar

    近年来,语音识别研究大部分集中在算法设计和改进等方面,而随着半导体技术的高速发展,集成电路规模的不断增大与各种研发技术水平的不断提高,新的硬件平台的推出,语音识别实现平台有了更多的选择。语音识别技术在与DSP、FPGA、ASIC等器件为平台的嵌入式系统结合后,逐渐向实用化、小型化方向发展。 本课题通过对现有各种语音特征参数与孤立词语音识别模型进行研究的基础上,重点探索基于动态时间规整算法的DTW模型在孤立词语音识别领域的应用,并结合基于FPGA的SOPC系统,在嵌入式平台上实现具有较好精度与速度的孤立词语音识别系统。 本系统整体设计基于DE2开发平台,采用基于Nios II的SOPC技术。采用这种解决方案的优点是实现了片上系统,减少了系统的物理体积和总体功耗;同时系统控制核心都在FPGA内部实现,可以极为方便地更新和升级系统,大大地提高了系统的通用性和可维护性。 此外,由于本系统需要大量的高速数据运算,在设计中作者充分利用了Cyclone II芯片的丰富的硬件乘法器,实现了语音信号的端点检测模块,FFT快速傅立叶变换模块,DCT离散余弦变换模块等硬件设计模块。为了提高系统的整体性能,作者充分利用了FPGA的高速并行的优势,以及配套开发环境中的Avalon总线自定义硬件外设,使系统处理数字信号的能力大大提高,其性能优于传统的微控制器和普通DSP芯片。 本论文主要包含了以下几个方面: (1)结合ALTERA CYCLONE II芯片的特点,确定了基于FPGA语音识别系统的总体设计,在此基础上进行了系统的软硬件的选择和设计。 (2)自主设计了纯硬件描述语言的驱动电路设计,完成了高速语音采集的工作,并且对存储数据芯片SRAM中的原始语音数据进行提取导入MATLAB平台测试数据的正确性。整个程序测试的方式对系统的模块测试起到重要的作用。 (3)完成高速定点256点的FFT模块的设计,此模块是系统成败的关键,实现高速实时的运算。 (4)结合SOPC的特性,设计了人机友好接口,如LCD显示屏的提示反馈信息等等,以及利用ALTERA提供的一些驱动接口设计完成用户定制的系统。 (5)进行了整体系统测试,系统可以较稳定地实现实时处理的目的,具有一定的市场潜在价值。

    标签: FPGA 语音识别 系统设计

    上传时间: 2013-05-23

    上传用户:ABCD_ABCD

  • 基于FPGA的数字图像实时消像旋的方法研究.rar

    本研究针对目标识别等系统中由于载机转动而使目标图像发生旋转,给测量及人眼观察带来的影响,因此需要对目标图像进行实时的反旋转处理,对目前出现的消像旋技术进行分析和比较,选择从电子学消旋方法出发,研究图像消像旋的方法,并给出了基于FPGA的实时消像旋系统的完整结构和相应的算法设计。 本文在对电子图像消旋原理的深入分析的基础上,设计并利用Visual C++6.0软件仿真实现了一种优化的快速旋转算法,再利用后插值处理保证了图像的质量;构建了以ACEX EP1K100为核心的数字图像实时消像旋系统,利用VHDL硬件描述语言实现了整个消像旋算法的FPGA设计。该系统利用高速相机和Camera Link接口传输图像,提高了系统的运行速度。利用QuartusII和Matlab软件对整个算法设计进行混合仿真实验。实验结果表明,该系统能够成功地对采集到的灰度图像进行消像旋处理,旋转后的图像清晰稳定,像素误差小于一个像素,而且对于视频信号只有一帧的延时不到20ms,达到系统参数要求。

    标签: FPGA 数字图像 方法研究

    上传时间: 2013-07-04

    上传用户:MATAIYES

  • 智能人脸识别算法及其FPGA的实现.rar

    人脸自动识别技术是模式识别、图像处理等学科的一个最热门研究课题之一。随着社会的发展,各方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切,而人脸识别技术作为各种生物识别技术中最重要的方法之一,已经越来越多的受到重视。对于具有实时,快捷,低误识率的高性能算法以及对算法硬件加速的研究也逐渐展开。 本文详细分析了智能人脸识别算法原理,发展概况和前景,包括人脸检测算法,人眼定位算法,预处理算法,PCA和ICA 算法,详细分析了项目情况,系统划分,软硬件平台的资源和使用。并在ISE软件平台上,用硬件描述语言(verilog HDL)对算法部分严格按照FPGA代码风格进行了RTL 硬件建模,并对C++算法进行了优化处理,通过仿真与软件算法结果进行比对,评估误差,最后在VirtexII Pro FPGA 上进行了综合实现。 主要研究内容如下: 首先,对硬件平台xilinx的VirtexII Pro FPGA 上的系统资源进行了描述和研究,对存储器sdram,RS-232 串口,JTAG 进行了研究和调试,对Coreconnect的OPB总线仲裁机理进行了两种算法的比较,RTL 设计,仿真和综合。利用ISE和VC++软件平台,对verilog和C++算法进行同步比较测试,使每步算法对应正确的结果。对软硬件平台的合理使用使得在项目中能尽可能多的充分利用硬件资源,制板时正确选型,以及加快设计和调试进度。其次,对人脸识别算法流程中的人脸检测,人眼定位,预处理,识别算法分别进行了比较研究,选取其中各自性能最好的一种算法对其原理进行了分析讨论。人脸检测采用adaboost 算法,因其速度和精度的综合性能表现优异。人眼定位采用小块合并算法,因为它具有快速,准确,弱时实的特点。预处理算法采用直方图均衡加平滑的算法,简单,高效。 识别算法采用PCA 加ICA 算法,它能最大的弱化姿态和光照对人脸识别的影响。 最后,使用Verilog HDL 硬件描述语言进行算法的RTL 建模,在C++算法的基础上,保证原来效果的前提下,根据FPGA 硬件特点对算法进行了优化。视频输入输出是人脸识别的前提,它提供FPGA 上算法需要处理的数据,预处理算法在C++算法的基础上进行了优化,最大的减少了运算量,提高了运算速度,16 位计算器模块使得在算法实现时可以根据系统要求,在FPGA的ip 核和自己设计的模块之间选择性能更好的一个来调用,FIFO的设计提供同步和异步时钟域的数据缓存。设计在ISE和VC++软件平台同时进行,随时对verilog和C++数据进行监测和比对。全部设计模块通过仿真,达到预定的性能要求,并在FPGA 上综合实现。

    标签: FPGA 人脸识别 算法

    上传时间: 2013-07-13

    上传用户:李梦晗