本文对火灾预警中DSP图像处理技术进行了研究。主要内容包括： 1.克服了常规传感器报警的缺点。采用图像型火灾报警系统利用火灾初期的火焰面积逐渐增大、火焰边缘抖动等特征作为火灾判据，消除了周围环境干扰的影响。 2.采用了具有高速度、高精度运算能力的DSP芯片，满足了图像处理中运算量大、实时性强、数据传输速率高等要求。具有功耗低、实时性强的优点。 3.采用基于模糊逻辑的图像识别技术，使系统通过模糊智能算法，把两个火灾判据—“面积增量”和“尖角变化量”有效的结合起来，进行判断。进一步提高了火灾探测的准确性，降低了误报率。
上传时间： 2014-01-22
上传用户：moerwang
基于Mean Shift算法和Particle Filter算法的目标跟踪学位论文：讨论了MeanS hift算法(均值偏移)和粒子滤波算法(Particle Filter)，分析了两种算法的特点；，分析了用运动目标检测提取目标运动特征的技术，通过增加对目标特征描述信 息，提高跟踪健壮性，并在以颜色直方图描述颜色特征的基础上，融合了目标的运动特征，设计了一种基于运动特征和颜色特征多特征融合的粒子滤波跟踪方法；用二阶直方图描述颜色特征，设计了均值偏移和粒子滤波相结合的目标跟踪技术
标签： Particle Filter Shift MeanS
上传时间： 2017-01-14
上传用户：曹云鹏
语音识别+LCD显示演示程序，配合实验箱综合实验，采用特定人识别技术，程序开始时用户需要对语音识别进行训练，每条指令训练两次，训练成功后，才开始真正的语音辨识
上传时间： 2017-02-04
上传用户：kelimu
本文介绍了数字图像处理与模式识别在交通的应用领域及其重要意义，详细阐述了利用数字图像处理及模式识别技术的原理和方法，并在此基础上研究了交通检测系统的算法和模型，通过本文的研究，初步探索了数字图像处理与模式识别在交通检测系统中的应用途径和方法，为以后进一步的实现基于数字图像的交通检测系统的打下了基础
上传时间： 2013-12-14
上传用户：myworkpost
多生物特征融合身份识别研究。身份识别是当今社会不可避免的一个问题，生物特征身份识别作为一种安全 而有效的手段一直受到广大研究者的重视。针对单模态生物特征身份识别技术 的局限性和实际应用中的各种限制，本论文就最近兴起地基于数据融合技术的 多生物特征身份识别进行了研究和探讨。这项工作虽然还处于刚刚起步阶段， 但是，作为信息安全不可缺少的重要手段，它的研究和应用必将引起大家的重 视而飞速地发展。
上传时间： 2014-12-05
上传用户：woshini123456
机器人超声波识别技术，基于51单片机 ，安徽工业大学信息工程系讲师陈子豪
上传时间： 2016-06-22
上传用户：u鱼哥shuai
对于声音识别技术来说，由于不需要过多接触以及实体间 交互模式的认证，因此，它在使用中比其他种类的识别技术 更加便利。而在配置过程中，由于当前多数电子数码产品 都已经安装了声卡和话筒，因而构架上也可以节约更多的 成本。此外，对于使用环境来说，由于不需要如视频监控设 备那样对角度有着较高的要求，所以声音识别系统的使用环 境无疑也会更加的随意和隐蔽。这些都是声音识别系统与 其他安防设施相比更加独特的优势。
上传时间： 2019-09-23
上传用户：minwenji
本文介绍了目标跟踪技术的基本概念，分析相关滤波等传统方法的发展及其存在的不足。着重阐述孪生网络的结构和基于孪生网络结构的跟踪算法的设计原理及其最新进展，并对比相关方法的性能。最后针对现有基于孪生网络结构的跟踪方法的不足，展望未来的发展趋势
上传时间： 2020-02-16
上传用户：shiguiguo
2fsk 4fsk qpsk bpsk 的调制识别代码
标签： 调制识别
上传时间： 2021-07-06
上传用户：尕阿金123
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
