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
通过MATLAB平台建立一个GUI界面，接着对一组语音信号的输入进行预处理及端点检测，提取特征参数（MFCC），形成参考模块。然后再对一组相同的语音信号输入进行同样的操作作为测试模块，与参考模块进行DTW算法进行匹配，输出匹配后的识别结果。
上传时间： 2016-06-15
上传用户：sjr88
多目标优化历史上第一个进化算法 VEGA算法
上传时间： 2018-11-20
上传用户：madehua0
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
随着我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高，智能交通系统( IntelligentTransportation Systems，简称ITS)已成为当前交通管理发展的主要方向，而车牌识别系统(License Plate Recognition System，简称LPRS)技术作为智能交通系统的核心，起着举足轻重的作用，可以被广泛地应用于高速公路自动收费(ElectronicToll Collection，简称ETC)、停车场安全管理、被盗车辆的追踪、车流统计等。 目前，车牌识别系统大多都是基于PC平台的，其优势是实现容易，但是成本高、实时性不强、稳定性不高等缺点使其不能广泛推广。为了克服以上的缺点，且满足识别速度和识别率的要求，本文在原有车牌识别硬件系统设计的基础上做了一定的改进(原系统在图像采集、接口通信、系统稳定、脱机工作等方面存在一定问题)，与团队成员一起设计出了新的车牌识别硬件系统，采用单DSP+FPGA和双DSP+FPGA双板子的方式来共同实现(本人负责单DSP+FPGA的原理图和PCB绘制，另一成员负责双DSP+FPGA的原理图和PCB绘制)。 本文所涉及的该车牌硬件系统，主要工作由以下几个部分组成： 1.团队共同完成了新车牌识别系统的硬件设计，采用两个板子实现。其中，本人负责单DSP+FPGA板子绘制。 2.团队一起完成了整个系统的硬件电路调试。主要分为如下模块进行调试：电源，DSP，FPGA，SAA7113H视频解码器，LCD液晶显示和UART接口等。 3.负责完成了整个系统的DSP应用程序设计。采用DSP/BIOS操作系统来构建系统的框架，添加了多个任务对象进行管理系统的调度；用CSL编写了DSP上的底层驱动：完成了车牌识别算法在DSP上的移植与优化。 4.参与完成了部分FPGA程序的开发，主要包括图像采集、存储、传输几个模块等。 最终，本系统实现了高效、快速的车牌识别，各模块工作稳定，能脱机实现图像采集、传输、识别、结果输出和显示为一体化的功能；为以后进行高性能的车牌识别算法开发提供了一个很好的硬件平台。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：slforest
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。
上传时间： 2013-07-04
上传用户：MATAIYES
随着交通工具的迅猛发展，智能交通系统(Intelligent TransportationSystems，简称ITS)在交通管理中受到广泛的关注。而在ITS中，车牌识别(LicensePlate Recognition，简称LPR)是其核心技术。车牌识别系统主要由数据采集和车牌识别算法两个部分组成。由于车牌清晰程度、摄像机性能、气候条件等因素的影响，牌照中的字符可能出现不清楚、扭曲、缺损或污迹干扰，这都给识别造成一定难度。因此，在复杂背景中快速准确地进行车牌定位成为车牌识别系统的难点。 本文研究和设计了一种集图象采集，图象识别，图象传输等于一体的实时嵌入式系统。该平台包括硬件系统设计与应用程序开发两个方面，充分利用TI公司的C6000系列DSP强大的并行运算能力、以及FPGA的灵活时序逻辑控制技术，从硬件方面实现系统的高速运行。 本文的主要工作有两部分组成，具体如下： (1) 在硬件设计方面：实现由A/D、电源、FPGA、DSP以及SDRAM和FLASH所组成的车牌识别系统；设计并完成系统的原理图和印制板图；完成电路板调试，以及完成FPGA．在高速图像采集中的veriIog应用程序开发。 (2) 在软件开发方面：完成Philips公司的SAA7113H的配置代码开发，以及DSP底层的部分驱动程序开发。 该系统能够实现25帧每秒的数字视频流图像数据的输出，并由FPGA负责完成一幅720×572数据量的图像采集。DSP负责系统的嵌入式操作，包括系统的控制和车牌识别算法的实现。 目前，嵌入式车牌识别系统硬件平台已经搭建成功，系统软件代码程序也已经开发完成。本系统能够实现高速图像采集、嵌入式操作与车牌识别算法、UART数据通信等功能，具有速度快、稳定性高、体积小、功耗低等特点，为车牌识别算法提供一个较好的验证平台。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：yangbo69
随着科学技术的发展，指纹识别技术被广泛应用到各种不同的领域。对于一般的指纹识别系统，其设计要求具有很高的实时性和易用性，因此识别算法应该具有较低的复杂度，较快的运算速度，从而满足实时性的要求。所以有必要根据不同的识别算法采用不同的实现平台，使得指纹识别系统具有较高的可靠性、实时性、有效性等性能要求。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera．公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核，可以将它嵌入到FPGA内部，与用户自定义逻辑组建成一个基于FPGA的片上专用系统。 本文在综合考虑各种应用情况的基础上，以网络技术、数据库技术、指纹识别技术和嵌入式系统技术为理论基础，提出了一种有效可行的系统架构方案。对指纹识别技术中各个环节的算法和原理进行了深入研究，合理的改进了部分指纹识别算法；同时为了提高系统的实时性，采用NiosⅡ嵌入式处理器和FPGA硬件模块实现指纹图像处理主要算法。论文主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、特征提取和特征匹配算法原理进行阐述，同时改进了指纹图像的细化算法，提高了算法的性能，并设计了一套实用的指纹特征数据结构； 2、针对指纹图像预处理模块，包括图像的归一化、频率提取、方向提取以及方向滤波，采用基于FPGA的硬件电路的方式实现。实验结果表明，在保证系统误识率较低、可靠性高的基础上，大大提高了系统的执行速度； 3、改变了传统的单枚指纹识别方法，提出采用多枚指纹唯一标识身份，大大降低了识别系统的误识率； 4、改进了传统的基于三角形匹配中获取基准点的方法，同时结合可变界限盒思想进行指纹特征匹配。 5、结合COM+技术、数据库技术和网络技术，开发了后台指纹特征匹配服务系统，实现了嵌入式指纹识别系统同数据库的实时信息交换。 实验结果表明，本文所提出的系统构架方案有效可行，基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、扩展性等方面具有独特的优势，拥有广阔的发展前景。
上传时间： 2013-08-04
上传用户：laozhanshi111
近年来，图像处理与识别技术得到了迅速的发展。人们已经充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前，图像识别技术已应用到很多领域，渗入到各行各业，在医学、公安、交通、工业等领域具有广阔的应用前景。 这篇论文介绍了一种基于DSP＋FPGA构架的实时图像识别系统。DSP作为图像识别模块的核心，负责图像识别算法的实现；FPGA作为图像采集模块的核心，负责图像的采集，并且完成预处理工作。图像识别算法的运算量大，并且控制复杂，对系统的性能要求很高。DSP的特殊结构和优良性能很好地满足了系统的需要，而FPGA的高速性和灵活性也保证了系统实时性，并且简化了外围电路，减少了系统设计难度。 系统使用模板匹配和神经网络算法对数字0～9进行识别。模板匹配一般适用于识别规范化的数字、字符等小型字符集（特别是同一字体的字符集）。由于结构比较简单，系统处理能力强，模板匹配的识别速度快并且识别率高，取得很好的效果。神经网络所具有的分布式存储、高容错性、自组织和自学习功能，使其对图像识别问题显示出极大的优越性。 研究表明，在DSP+FPGA的构架上实现的图像识别系统，具有结构灵活、通用性强的特点，适用于模块化设计，有利于提高算法的效率。系统可以充分发挥和结合DSP和FPGA的优势，准确快速地实现图像识别。通过软、硬件的灵活组合，系统可以实现图像处理大部分的相关功能，使之能够运用到工业视觉检测、汽车牌照识别等系统中。
上传时间： 2013-06-18
上传用户：com1com2
生物特征识别是指通过计算机，利用人体固有的生理特征，如指纹，静脉来进行个人身份鉴别的技术。由于生物特征唯一性和不变性，使得生物特征识别与传统的方法如数字密码和身份证相比，具有更高的安全性和易用性。传统的高性能自动识别系统大多基于PC平台联机应用，然而在实际应用中往往对自动识别系统要求有更高的便携性和易用性，嵌入式技术的快速发展使得实现这样的系统变为了可能。 生物特征识别系统主要由通用模块的控制系统与非通用模块的图像采集设备与识别算法组成。本文针对通用模块与非通用模块接口问题进行研究和设计，实现了一个工作良好的嵌入式平台。 本课题在设计核心板、扩展板、转接板的硬件基础上，移植实时操作系统Linux，编写各种接口与模块的驱动、多路摄像头切换程序，并很好的解决了摄像头采集生物特征时光强控制问题，为很好的采集到清晰图像提供了一个良好稳定的硬件平台。 本课题所设计的嵌入式系统通过测试，做了大量的实验，并将所采集到的手指静脉图像进行讨论分析，具有实用价值。
上传时间： 2013-06-03
上传用户：lguotao
