基于嵌入式Web的远程数据监控系统研究

针对传统监控方案中PC监控服务器及C/S监控模式的弊端,设计了一种基于B/S模式,以嵌入式系统为服务器的远程监控解决方案。采用TI高性能处理器TMS320DM6446为硬件核心,嵌入式Web服务器为软件核心,综合嵌入式软硬件开发技术,开发了本监控系统。服务器端数据库接收存储下位机采集发送过来的各种现场数据,Web服务器通过CGI程序调用显示,同时可以发送控制指令。远程客户端通过Web实时监控现场数据。测试结果表明,该系统运行稳定,操作方便,达到了预期目的。     

基于嵌入式Web实时监控系统的设计

介绍了以嵌入式芯片S3C2410X为核心的远程监控系统,阐述了基于嵌入式Web服务器的监控系统的总体设计思路与系统体系架构方法,通过嵌入式Web服务器将现场的实时数据上传到网络中,可以使用户通过网络中的任意一台PC机的IE浏览器实现与现场的实时通信与控制,并提出了动态网页的设计方法.     

基于ZigBee的机房环境远程监控系统的研究与实现

采用无线传感网络技术、嵌入式技术、网络传输技术、数据采集及现场监控技术,以ARM9嵌入式计算机为核心单元,以WinCE实时多任务操作系统作为管理平台,通过ZigBee无线网络采集及传送终端数据,应用PHPRPC协议进行软件间通信、数据交换,实现了基于Web远程监控。使机房监控达到更高的实时性、安全性和稳定性。     

基于以太网和嵌入式Web服务器的监控系统设计

针对监控系统采用集中查询服务器存在布线较复杂、系统可靠性较低、可能出现网络拥塞等问题,提出了基于以太网和嵌入式Web服务器的监控系统设计方案,详细介绍了该系统的硬件电路扩展和软件架构设计。该系统通过采用嵌入式Web服务器使煤矿生产系统的每个监控子系统均拥有自己独立的Web服务器,采用以太网对监控子系统组网,并通过适当的网关将现场监控网络接入煤矿办公自动化局域网,使现场监控网络和办公自动化网络融为一体,管理层在PC上通过浏览器即可实时监控生产现场的信息。     

基于嵌入式Linux的网络视频监控系统

介绍一种网络视频监控系统实现方案,系统以嵌入式Linux和嵌入式微控制器S3C2410为核心平台,通过嵌入式平台建立的Web服务器将USB摄像头采集来的视频信号,经过网络传输,完成对测控现场和测试设备的网络视频监控任务.详细介绍了在上述嵌入式平台上USB设备的驱动开发以及如何在嵌入式Linux下实现视频采集,并完成了在该嵌入式平台上的应用程序的移植.     

基于嵌入式Web的发射机远程监控系统

针对目前广播电视发射传输总台人工现场监控发射机操作工作效率低、维护工作量大等一系列问题,设计了一套基于嵌入式Web的发射机远程监控系统.该监控系统将嵌入式Web Server作为中间设备,有效地实现了底层环境参数采集网络和Internet的无缝链接,为管理人员通过Web浏览器方便地对现场环境进行安全监管提供了可能.重点...     

基于工业以太网的嵌入式视频监控系统设计

根据煤矿工业电视视频监控系统的特殊需求,开发了一种基于工业以太网的嵌入式视频监控系统。该系统以基于Linux操作系统的嵌入式视频服务器为核心部件,前端摄像机采集的现场图像经嵌入式视频服务器进行AD转换和MPEG4编码压缩等处理后,通过嵌入式TCP/IP模块发送到工业以太网,最终以Web形式发布在监控终端浏览器上。该系统还可以通过监控界面远程控制云台、摄像机光圈和焦距等。实际应用验证了该系统的便捷性和可靠性。     

加油站前庭设备智能监控系统的实现

针对传统加油站难以实现数据集成问题,提出了一种基于嵌入式Web的加油站前庭设备智能监控系统.以油品油料零售网络中加油站前庭设备监控系统设计为例,采用Web智能服务器,借助工业级实时数据通信和嵌入式WEB技术,实时监控各种前庭设备运行状况.初步测试表明,系统设计是可行的.     

基于嵌入式web服务器的远程数据采集系统的应用

针对嵌入式web服务器在数据采集和监控系统中的应用。本文将BOA移植到运行嵌入式Linux系统的ARM处理器上,建立嵌入式Web服务器,为用户提供基于HTTP协议的网络接入方式,Web服务器通过调用CGI程序实现网络数据采集,同时向发送各种指令,实现远程网络数据的实时采集与监控功能。通过实验测试验证,该设计方案可以很好地运用到远程网络数据的采集和监控系统中,具有非常实际的应用价值和参考作用。     

基于嵌入式Web Server的煤矿环境参数远程监控系统的设计

文章介绍了嵌入式Web Server的设计思路、特点和配置过程以及基于嵌入式Web Server的煤矿环境参数远程监控系统的设计,详细介绍了煤矿环境参数远程监控系统的体系结构、软硬件设计和实现过程。该监控系统将嵌入式Web Server作为中间设备,有效地实现了底层环境参数采集网络和Internet的无缝链接,为管理人员通过Web浏览器方便地对煤矿现场环境进行安全监管提供了可能。     

MPC8xx平台上嵌入式VPN系统的开发

不同于原有从硬件着手的嵌入式系统开发模式，提出一种利用现有的嵌入式计算平台，采用嵌入式软件开发嵌入式产品的新方法，并以MPC8xx为硬件平台详细说明了嵌入式VPN系统开发步骤，在此基础上嵌入式产品的开发周期可以大大缩短，满足市场对越来越多的嵌入式产品的需要。     

Konqueror浏览器的分析及其对动态页面支持的设计

嵌入式浏览器是支持互联网的嵌入式系统中的重要组成部分。随着网络技术的发展和嵌入式系统资源限制的缓解,用户对嵌入式浏览器的功能提出了更多的要求。能够正确浏览动态网页,成了嵌入式浏览器用户最迫切的要求。研究开放源码的、结构简单的、具有良好底层功能的嵌入式浏览器Konqueror/embedded,分析Konqueror浏览器的总体结构和模块功能与流程,在此基础上提出支持动态页面浏览的设计方法,从而得到可以浏览动态网页的嵌入式浏览器。     

嵌入式数据库评测框架构建研究

嵌入式系统的广泛应用对选择适配的嵌入式数据库提出了要求,为此提出了一种针对嵌入式数据库的评测框架.该框架设计了评测指标和度量方法,反映了嵌入式数据库的多方特征,并以两种最典型的嵌入式数据库 Berkeley DB 和SQLite 为例,从嵌入式特性、设计特性和应用特性3方面对比了两者的异同,验证了该评测方法.     

基于嵌入式SoC的车载系统设计与实现

随着技术进步,嵌入式应用也越来越广泛。将嵌入式技术应用在汽车上已经成为21世纪汽车发展不可阻挡的潮流和趋势。我们设计了一个基于嵌入式片上系统(SoC)的车载系统。硬件以Intel XScale PXA255为核心,操作系统为嵌入式Linux,交互层则采用了国产自由软件MiniGUI来实现。     

基于比较策略的嵌入式系统性能基准测试研究

嵌入式系统受成本、功耗、芯片体积和开发周期等多种因素的制约,其性能往往难以满足应用需求,充分发挥嵌入式系统的潜能对嵌入式系统设计尤为重要。为此,需要对嵌入式系统进行性能基准测试,指导嵌入式系统设计的技术选型和决策,在满足应用需求的前提下,达到最佳性能/价格比。该文分析了嵌入式系统性能基准测试的基本原理和性能指标,介绍了几种常用的嵌入式系统性能评测基准及其适用范围,提出了一种运用对比策略进行嵌入式系统性能测试的测试方法和测试环境的构成,实现了一种嵌入式性能测试工具,并对相关的嵌入式系统及构件进行了性能测试。最后对嵌入式系统性能基准测试研究存在的主要问题进行了评价。     

嵌入式Web服务器的研究与设计

嵌入式设备的网络化已成为目前嵌入式发展的一个重要方向和必然趋势.介绍了采用嵌入式实现高性能、高可靠性和低成本网络服务器的方法.在嵌入式芯片上,以uClinux操作系统为基础,进行了CS8900A网口芯片的驱动设计,TCP/IP协议族的设计,提出了构造嵌入式HTTP服务器的一种可行方案,并最终实现了嵌入式网络服务器.设计的嵌入式Web服务器将在远程数据采集、工业控制等领域有着广泛的应用前景.     

嵌入式网络智能控制系统的设计与实现

基于Internet为标志的嵌入式系统,正处在迅速发展的阶段,嵌入式设备与Internet相连将代表着嵌入式技术的真正未来。文中嵌入式网络智能控制系统将嵌入式操作系统与Internet网络相结合,首先给出了基于Web服务器的嵌入式网络智能控制系统的体系结构;其次,阐述了软件系统;最后,给出针对嵌入式网络智能控制终端硬件的uClinux内核的详细修改过程,以及如何在uClinux内核中添加通信程序。该系统的设计与实现为人们在嵌入式设备与Internet的结合应用提供了一定的帮助。     

基于嵌入式HMM的脸部表情识别

提出了一种基于嵌入式EHMM的表情识别方法。通过分析人脸表情的变化情况,利用DCT提取脸部表情特征构成特征向量,构建嵌入式HMM来识别静态图像中的人脸表情,并在单层嵌入式HMM的基础上提出了更利于区分易混淆表情的双层嵌入式HMM结构。实验表明该方法能有效地识别6种基本表情。     

嵌入式Linux下一种新的触摸屏定标方法的研究

介绍了一种新型基于嵌入式Liunx平台的触摸屏定标方法.首先对嵌入式系统触摸屏接口电路进行了简单介绍,而后详细分析了一种基于嵌入式Liunx操作系统的触摸屏定标方案,最后通过实例证明了其可行性.     

Enhancing image processing architecture using deep learning for embedded vision systems

In recent years, the success and capabilities of embedded vision have showed up in embedded applications. The embedding of vision into electronic devices such as embedded medical applications is being driven by the availability of high-performance processors, integrating with deep learning algorithms, as well as advances in image processing technology. But, including image processing in embedded vision systems need huge amount of computational capabilities even to process a single image to detect an object and it's extremely challenging to implement in embedded systems. Implementing deep learning algorithms and testing it on a task specific data set could provide enhanced results. In this paper, an approach for enhancing image processing architecture using deep learning for embedded vision systems is proposed and analyzed. Implementing deep learning algorithms and testing it on embedded vision yielded effective results.