基于北斗卫星的森林火灾监控终端设计

针对传统森林火灾监控方式存在的受地形限制,导致火灾发现不及时和定位难的缺陷,设计了基于北斗卫星的森林火灾监控系统,实现了火灾智能识别和预警,并且可以对火源、火场进行快速定位和信息通报;终端包括烟采集处理模块、图像采集模块、DSP处理模块、ARM主控模块和北斗卫星通信模块五部分,从烟和火焰两个方面对森林实时进行监控,分别采用离子烟雾传感器和DSP火焰识别混合算法,提取火焰图像差值和火焰图像边界参数的方法,提高了识别的准确率;试验证明,系统具有结构简单、使用方便和识别智能化的特点。     

基于DSP的火灾图像识别系统设计及应用

现有基于火灾图像识别的报警系统一般采用前端摄像头与视频采集卡的结构,然后由传输网络把图像传输到后台计算机进行处理识别、报警等工作。文中设计了一种DSP FPGA的硬件系统结构,利用火灾图像独有的特征,用图像处理方法提取这些特征值,并利用神经网络对火灾进行判别的软件系统。这些处理都在终端进行,减少了监控台的负担。实验结果表明,该系统与传统系统相比,更进一步减少了误报率且具有价格低、响应快、监控范围广、不用更换网络等优点。     

基于DSP的火灾图像识别系统设计及应用

现有基于火灾图像识别的报警系统一般采用前端摄像头与视频采集卡的结构，然后由传输网络把图像传输到后台计算机进行处理识别、报警等工作。文中设计了一种DSP＋FPGA的硬件系统结构，利用火灾图像独有的特征，用图像处理方法提取这些特征值，并利用神经网络对火灾进行判别的软件系统。这些处理都在终端进行，减少了监控台的负担。实验结果表明，该系统与传统系统相比，更进一步减少了误报率且具有价格低、响应快、监控范围广、不用更换网络等优点。     

智能森林多状态视觉监控系统的设计与实现

针对现有森林监测系统对森林的多样性事件识别功能不足的问题,设计了一套基于计算机分布式视觉模型的森林病虫害监控系统;监控系统设计了底层控制站CCD森林视觉信息采集模块和DP总线信息传递模块,准确、实时地检测出虫害、干旱、风化等森林多样性事件,增加了系统功能;利用遥感森林监控图像的均值作为初始背景;根据不同森林灾害事件获取背景图像进行实时更新;利用森林光谱特征就距离算法获取差分图像,并进行形态学处理;根据DSP处理器得到的二值图上植物目标的特征,判断发生了哪类森林灾害事件;针对该系统测试表明,系统在对高空采集的遥感森林图像的病虫害监测中,对红粉、白粉、黑星和白板的分类正确率达100%,对干旱和风化等灾害事件的识别正确率达80.00%和93.33%,适用于信息融合型的森林智能监控系统应用。     

基于FPGA+DSP的智能车全景视觉系统

为实现智能车全景视觉系统的应用研究平台,设计了一种基于FPGA+双DSP的实时6通道数字图像采集与处理系统.该系统由两片FPGA与两个DSP组成.第一个FPGA进行多通道视觉图像采集的同步控制、逻辑处理,第二片FPGA辅助DSP进行海量图像数据的高速并行处理.两个ZBTSRAM芯片作为数据输入和输出的高速缓存,每通道的...     

基于FPGA的图像边缘检测器的研究和设计

在构建了一种基于联DSP+FPGA图像处理系统的基础上,论述了一个基于EDA技术的、用FPGA实现图像边缘检测协处理器的设计过程,包括边缘检测算法的选择、系统FPGA的VHDL设计实现和在MAXPLUSII开发环境下的相关仿真结果.该协处理器的像素处理方式采用全硬件并行及流水线技术,经验证,和单独采用单片机或DSP系统相比,其处理速度有显著的提高.     

热成像型无线火灾监测终端设计及实现

森林火灾对人类的生命财产、地球资源及生态环境造成了巨大的损失与危害,为了减少森林火灾的损失,世界各国都很重视对森林火灾的研究。森林火灾监测是预防森林火灾发生的重要环节,火灾视频监控系统在各国已经得到一定范围的应用。本文立足于ARM DSP结构、μC/OS-II操作系统、GPRS传输技术,面向森林火灾报警监控领域,设计了一种新的远程视频监控系统,它是一种针对于对视频图像连续性要求不高,且在低码率传输条件下的实现方案,主要应用于无人职守了望点。     

基于DSP+FPGA分层图像处理技术的智能相机设计

FPGA和DSP都可用于图像处理,但目前的很多以DSP为核心的图像处理系统中,FGPA只是用于控制电路的设计,其丰富的片上资源常常被浪费,在充分考虑了DSP和FPGA做图像处理所具有的各自特点后,提出了一种基于DSP+FPGA的分层图像处理技术.详细介绍了系统方案设计,以具体的边缘检测算法为例,介绍了FPGA实现的程序框架与每个程序模块的功能,并给出了数据流正确性验证方法.     

基于DSP和FPGA的实时图像采集处理系统的设计

针对目前对图像采集处理系统的高速性和便携性的要求,设计了一套基于DSP、FPGA和ARM9的实时图像采集处理系统.该系统主要利用FPGA的SoPC系统定制NiosⅡ软核处理器及相关外设IP核来完成图像数据的采集和存储.DSP通过EMIF接口和EDMA接口完成数据的搬移和图像处理的算法.ARM作为主机,通过HPI接口与DSP进行数据通信.结果表明,该平台工作性能稳定,处理能力强,能完成算法的数据处理并对数据实时显示,适用于自动循迹、模式识别等高速数据采集的应用场合.     

基于DSP和FPGA的全景图像处理系统设计与实现

设计了基于DSP和FPGA的全景图像处理方案,FPGA完成图像采集,DSP完成图像的各种处理算法。利用FPGA设计了基于乒乓缓存机制的SDRAM控制器;采用EDMA方式,完成了DSP与FPGA的数据交换。测试结果表明,DSP+FPGA折反射全景图像处理系统完成了对分辨率为2 048×2 048、每秒15帧的Camera Link接口的全景图像的实时采集及缓存解算,并以1 024×768的分辨率进行实时显示。     

边缘检测算法的FPGA实现

边缘检测算法是最常见的图像处理算法. 分析了Prewitt算子和Sobel算子两种边缘检测算法的原理, 利用DSP Builder工具在MATLAB/Simulink下完成了这两种算子的图像边缘检测算法的设计, 并将该设计直接在FPGA中实现. 利用FPGA的并行处理能力, 大大缩短了图像处理所需的时间.     

基于DSP+FPGA结构图像处理系统设计与实现

为了实现视频图像的实时处理，采用基于DSP FPGA的线性流水阵列结构，用现场可编程门阵列FPGA对采集的视频数字图像做预处理，并结合大规模可编程逻辑阵列CPLD进行逻辑控制，实现了视频图像的采集和目标提取的视频数字图像处理系统。介绍了该视频图像处理系统的硬件组成、工作原理和各种视频跟踪算法的应用。该系统与计算机联结，配以适当的图像处理软件和开发系统，即可形成一个通用的实时图像处理平台。     

FPGA–DSP co-processing for feature tracking in smart video sensors

Motion estimation in videos is a computationally intensive process. A popular strategy for dealing with such a high processing load is to accelerate algorithms with dedicated hardware such as graphic processor units (GPU), field programmable gate arrays (FPGA), and digital signal processors (DSP). Previous approaches addressed the problem using accelerators together with a general purpose processor, such as acorn RISC machines (ARM). In this work, we present a co-processing architecture using FPGA and DSP. A portable platform for motion estimation based on sparse feature point detection and tracking is developed for real-time embedded systems and smart video sensors applications. A Harris corner detection IP core is designed with a customized fine grain pipeline on a Virtex-4 FPGA. The detected feature points are then tracked using the Lucas–Kanade algorithm in a DSP that acts as a co-processor for the FPGA. The hybrid system offers a throughput of 160 frames per second (fps) for VGA image resolution. We have also tested the benefits of our proposed solution (FPGA + DSP) in comparison with two other traditional architectures and co-processing strategies: hybrid ARM + DSP and DSP only. The proposed FPGA + DSP system offers a speedup of about 20 times and 3 times over ARM + DSP and DSP only configurations, respectively. A comparison of the Harris feature detection algorithm performance between different embedded processors (DSP, ARM, and FPGA) reveals that the DSP offers the best performance when scaling up from QVGA to VGA resolutions.     

基于图像型森林火灾无线远程监控系统

针对目前我国森林火情远程监控中长时间不间断监测、运行成本过高等问题,提出了一种基于Linux系统和AT91RM9200处理器为平台的森林火灾监控系统。嵌入式处理器通过安装在森林监测点摄像头获取图像信息,采用图像增强、颜色聚类等图像处理手段,提取图像的颜色信息及其闪烁频率特性,运用火情识别算法判断视频图像帧是否含有火灾火焰,如果系统判断火灾发生,将火情信息通过无线网络传送到监控中心,交由上位机的监测人员做进一步处理。     

多核并行DSP光场偏振图像快速处理技术

提出了一种基于光场的偏振图像快速提取及实时处理方法。以多核DSP TMS320C6678为核心处理器,实现了从光场图像的采集到偏振图像的提取以及处理等一系列连续过程。对系统硬件以及软件设计进行了详细介绍。系统采用DSP+FPGA的方式,其中FPGA模块实现cameralink相机接口以及图像采集,DSP模块实现图像的快速处理算法。光场图像采集、偏振图像提取及偏振信息反演及融合算法和软件的优化是保证系统高效工作的关键部分,并且进行了重点讨论,提出了相应的解决方案。实验结果表明,系统实现了多核DSP并行运算处理,比单核DSP运算速度提高4倍左右。     

基于视频的烟雾检测预警系统在森林防火系统中的应用

运用数字图像处理技术,提出利用烟雾来识别森林火灾的思想,给出森林烟雾监测预警系统的设计方法。该方法对获取到的图像进行处理,处理后再提取可疑区域并对可疑区域火灾发生时烟雾的特征进行识别,主要包括烟雾的背景模糊度特征和扩散性特征,针对烟雾的这些特征设计了相应的检测算法,实现对视频中的烟雾图像的提取、检测并自动报警。分析结果表明,结合烟雾特征设计的烟雾检测预警系统具有较好的识别效果,在森林防火预警中有很强的实用性。     

基于DSP和FPGA的被动声探测实时采集系统设计

为了给被动声探测技术研究提供实验验证平台,设计了一种可以进行实时数据采集和处理的系统方案.整个系统以数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)为基本架构,由FPGA控制模数转换器(ADC)采集数据,通过USB 2.0电路将数据传送给个人计算机(PC),用于初期的离线验证;FPGA将采集到的数据通过外部存储器接口(EMIF)传递给DSP,用于实时处理.实验证明:系统实现了被动声探测中的实时数据采集、离线数据存储.数据采集与数据处理分别由不同处理器执行,提高了系统的响应速度与处理性能,能够满足探测系统的实时性要求.