基于双目视觉的空间非合作目标超近距离位姿测量技术
标签： 测量技术
上传时间： 2016-12-28
上传用户：yanxiaopan
在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的 循环电量，建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子 群算法(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO) 的不足，提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering，FCMOPSO)，在迭代过程中引入模糊聚 类分析来寻找每代的集群最优解。与 MOPSO 相比， FCMOPSO 增强了算法的稳定性与全局搜索能力，同时使优 化结果中 Pareto 前沿分布更均匀。在求得 Pareto 最优解集 后，再根据各目标的重要程度，用模糊模型识别从最优解集 中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为 例，验证算法的有效性和可行性。
上传时间： 2019-11-11
上传用户：Dr.赵劲帅
文档为基于MATLAB的运动目标检测和识别技术研究总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
上传时间： 2022-06-28
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随着图像处理和模式识别技术的进步，基于生物特征的识别技术成为蓬勃发展的高技术之一，根据IBG(InternationalBiometricGroup)组织对生物特征市场的统计和预测，该领域的收入的年增长率30-50％，到2008年，全球总收入将达到46.39亿美元。而基于指纹特征的识别技术由于其独特的可靠性，稳定性，方便快捷的特点，恰好符合了市场的需求。目前指纹识别技术是生物识别领域中应用最广泛的识别技术，也是研究与应用的一个热点。 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FPGA内部，与用户自定义逻辑结合构成一个基于FPGA的片上系统。与嵌入式硬核相比较，嵌入式软核具有更大的灵活性。而FPGA的高速性、恰恰满足了指纹识别系统对速度的要求。 本文对指纹识别技术中各个环节的算法进行了较为深入的研究，结合NiosⅡ嵌入式处理器的特点，对算法进行了合理的选择与优化，形成了一套完整的指纹识别算法，并提出了一种基于FPGA的指纹识别系统硬件设计方案。 论文的内容主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、后处理和匹配算法进行了改进，提高了算法的性能；设计了一种适用于快速匹配的指纹特征数据结构；提出了一套基于特征点匹配的指纹识别算法。实验结果表明该算法速度快、误识率较低、可靠性较高，可以满足实用的要求。 2、本着增加系统集成度、减小系统体积、提高便携性、降低功耗和成本，同时提升系统的性能的原则，使用Altera公司提供的外围设备IP核配合NiosⅡ处理器软核搭建了一个单片嵌入式系统，然后以内嵌NiosⅡ软核的FPGA和FPS200指纹采集器为核心芯片，外配片外RAM和Flash存储器以及小键盘和LCD显示屏等器件，设计了一个便携式指纹识别系统，提出了一套基于FPGA的硬件设计方案。 3、利用NiosⅡ开发板对硬件设计方案进行了初步的验证，实现了指纹采集芯片FPS200与FPGA的接口，并进行了算法的移植。 实验结果表明本文所提出的系统设计方案是可行的。基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、体积、扩展性方面有着独特的优势，具有广阔的发展空间。最后提出了对这一设计继续改进的思路和下一步研究的内容。
上传时间： 2013-06-07
上传用户：kikye
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
上传用户：songyuncen
瞬变电磁法作为一种重要的地球物理探测方法，由于它在时间和空间上的可分性，使得这种方法简单易行，信息丰富，精度较高，低成本，见效快，从而在矿藏勘探、钻井和海洋勘探等领域得到了广泛的应用。随着接收仪器的数字化和智能化，发射功率的增大，数字模型计算正反演的应用，解释水平的提高，瞬变电磁法可解决的地质问题不断扩大，几乎涉及了物探工作的各个领域：矿产勘探，构造探测，水文与工程、地质调查，环境调查与监测以及考古等。近年来，在找水、市政工程、土壤盐碱化和污染调查、浅层石油构造填图，以及矿井突水预测等领域都取得了良好效果。 瞬变电磁法探测系统包括发射机和接收机两部分。接收机用作在噪声中提取由发射机发射的一次场信号在地下导体中感应出的二次场信息，其信息反映了地下导体的电阻率差异，通过对该信息数据的处理了解探测目标的特性从而达到探测的目的。 瞬变电磁信号具有早期信号幅度大、衰减快，而中晚期信号幅度小、衰减慢的大动态范围的特点。因此，必须设计出能适应这种瞬时变化快、动态范围大数据信号要求的高性能数据采集系统。同时，瞬变电磁探测系统的工作环境大都是在野外，因此，为适应野外工作的需要，数据采集卡尤其要有较低的功耗。 本论文在总结其他数据采集系统设计的基础上，提高采样速率和采样精度、采用分段放大技术避免放大饱和和实现对小信号的有效识别、改用ARM作为核心处理器实现对接收机的有效控制、改进USB2.0的实际传输速度、改用自适应滤波法等噪声抑制方法组合实现抗干扰和噪声滤除设计，成功设计和实现了一套基于ARM和USB2.0的瞬变电磁数据采集系统，该系统具有高性能，低功耗，抗干扰能力强，低成本的特点，已成功应用于瞬变电磁探测实践，并取得良好效果，极大的满足了瞬变电磁探测系统的需要。同时，该系统对于其他数据采集系统的设计具有一定的借鉴意义。
上传时间： 2013-06-21
上传用户：txfyddz
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
上传用户：1054154823
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
上传用户：qiao8960
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
嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究；嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号：04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号：0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面： 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。
上传时间： 2013-05-18
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