红外成像制导武器系统在打击目标的过程中,起始阶段由于距离目标比较远,其成的像是只有几个象素大小的小目标,对于在机车内进行锁定目标的操作手来说,看不见目标的外形轮廓。为了提醒操作手注意图
上传时间: 2013-04-24
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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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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
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随着微电子技术和电力电子技术的飞速发展,运动控制系统正朝着通用化、智能化、微型化的方向发展。目前,以数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)为核心的运动控制卡已成为运动控制器的发展主流。它可方便地以插卡形式嵌入PC机,将PC机强大的信息处理能力和开放式特点与运动控制卡的运动控制能力相结合,具有信息处理能力强、开放程度高、运动控制方便、通用性好的特点。因此,本文通过对运动控制技术的深入研究,开发了一款以DSP和FPGA为主控单元、基于PCI总线的运动控制卡。 首先,设计了运动控制卡硬件电路,对控制卡的DSP和FPGA外围电路、PCI总线接口电路、模拟量输出电路、编码器信号采集电路、通用I/O接口电路等实现方法进行了详细讨论。 为提高控制卡的硬件集成度和可靠性,通过对FPGA的编程设计,在FPGA中实现了PCI总线目标设备接口控制器、双端口RAM、DDA精插补电路、DAC接口电路、编码器信号处理电路和数字I/O信号处理电路。 基于改进的数字PID控制器和前馈控制,设计开发了运动控制卡的位置闭环伺服控制器,并整定了控制器参数,获得良好的伺服控制特性。 最后,采用WinDriver开发了控制卡的驱动程序,并详细介绍了驱动程序的开发流程。
上传时间: 2013-08-01
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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
上传用户:ghostparker
指纹识别作为生物特征识别的一种,在身份识别上有着其他手段不可比拟的优越性:人的指纹具有唯一性和稳定性;随着指纹传感器性能的提高和价格的降低.指纹的采集相对容易;指纹识别算法已经比较成熟
上传时间: 2013-07-28
上传用户:chongcongying
随着电子技术的快速发展,计算机的性能得到了极大的提高,使得利用计算机实现人类的视觉功能成为目前计算机领域中最热门的课题之一。基于视频的目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域中最主要的研究方向之一,它是智能监控、人机交互、移动机器人视觉导航、工业机器人手眼系统等应用的基础和关键技术。在科学研究和工程应用上都有十分诱人的前景。 论文提出了以FPGA为核心的思想,设计出一套应用于背景静止视频序列的动态目标检测与跟踪系统。通过位置固定的摄像头监控某一区域,分析摄像头采集到的动态视频序列,计算出目标的运动参数。与传统的基于PC机的视频动态目标跟踪系统相比,适应了目标跟踪系统对图像处理速度的实时性与数据带宽越来越高的要求,同时成本较低、设计更灵活,而且硬件重构性好、处理速度快、系统易于升级。 论文的主要工作包括:构建目运动标跟踪系统软件平台和硬件平台。应用MATLAB对目标检测算法进行仿真分析比较。采用Synplifty Pro、ModelSim和TimingDesigner等各种EDA软件工具对系统中各个层次的模块进行时序设计、代码编写、仿真验证等。最后使用QuartusⅡ将整个系统工程文件综合、布局布线。在察看时序报告无误后,将系统配置文件下载至FPGA开发板中。 实现结果表明:所设计的系统能很好地工作在FPGA中,实现了设计要求,为视觉智能监控打下基础。
上传时间: 2013-08-05
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针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先,卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置;其次, Mean Shift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置;最后,在目标出现大比例遮挡情况时,利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器。实验表明该算法在目标尺度变化、遮挡等情况下对快速运动的目标能够取得较好的跟踪效果。
上传时间: 2013-10-10
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为了了解物联网应用拓展,探索RFID(射频识别技术)技术,文章从理论上对射频识别技术电磁场原理进行了探讨,从天线的电流模型出发,通过理论推导得出电磁量的计算公式,该公式对物联网具体的技术应用有一定的理论指导作用,对射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,起到理论支撑作用。
上传时间: 2013-10-31
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稀疏表示分类算法(Sparse Representation-based Classification,SRC)在人脸数据库上有很高的识别性能。然而,对于姿态变化,SRC的识别效果并不理想。针对SRC算法不能解决测试样本与训练样本存在偏移误差的问题,本文提出了基于SRC的改进算法。该算法将每一类的训练样本单独作为训练字典,利用迭代校正和基于金字塔分层机构的运动偏移估计方法得到最终的偏移量,最后对校正后的测试样本使用SRC算法实现分类。实验结果表明该方法对于有偏移误差的人脸图像具有较好的鲁棒性及识别率。
上传时间: 2013-11-15
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