嵌入式客流量统计模块的设计和实现

在达芬奇系列处理器TMS320DM6437平台上,以HOG特征描述目标特性,利用支撑向量机作为分类器完成垂直放置的摄像头获取图像中的人头检测,并采用Mean-shift技术完成进出人员的跟踪计数,实现了一个实时的嵌入式客流量统计模块.测试结果表明,该模块客流量统计精度高,数据处理速度快.     

基于虚拟仪器的产品标签视觉检测系统

针对生产过程中人工检测产品标签制约生产速度的情况，采用一种基于虚拟仪器的机器视觉产品标签检测系统，该系统以LabVIEW为平台，配以1394摄像头和图像采集卡，利用一定的图像处理技术，如平均滤波、平滑处理和局部增强处理等，完成视觉检测；经过测试，从图像采集到图像处理得出结论耗时不超过40ms，满足性能指标的要求，该系统开发周期短，检测速度快，充分发挥了虚拟仪器技术的功能强大、扩展性强的特点。     

基于图像采集卡的智能安防监控系统设计

本文研究了基于Matrox图像采集卡的智能安防监控系统的总体解决方案,硬件设计部分详细叙述了该系统的图像采集模块设计和云台控制模块设计.通过对摄像机采集的图像进行运动目标的跟踪分析.产生控制信号,控制承栽摄像头的云台运动.以实现运动目标的跟踪:软件设计部分.针对运动目标的检测跟踪各种跟踪方法,详细研究并实现了基于时间差分的运动目标检测方法.完成了系统整体软件设计.实践证明,该系统具有较好的检测效果.     

基于STM32和OV2640的自主循迹四旋翼飞行器设计

本四旋翼自主飞行器采用STM32F407ARM芯片作为飞控主控制核心,硬件包括了飞行姿态采集模块、超声波测距模块、摄像头循迹模块、无刷电机驱动模块以及STM32F407摄像头数据处理模块等。飞行姿态处理由MPU-9150加速度计陀螺仪提供,实现了飞行器的平稳飞行。超声波测距模块和摄像头循迹模块为飞行器提供导航参数,使飞行器可以按照规定航线并以一定高度飞行。为了保证摄像头数据处理的实时性,本设计中增加了一片STM32F407芯片专门处理摄像头数据。通过姿态解算、PID控制算法、摄像头数据采集处理,使飞行器实现一键式起飞,定高跟着赛道线稳定飞行,最终平稳降落。通过多次测试,证明该基于双STM32芯片和OV2640的自主循迹四旋翼飞行器稳定、可靠。     

基于ARM和图像识别算法的火灾探测系统设计

针对目前基于传感器技术的火灾探测器存在的不足,在ARM嵌入式微处理器和当前流行的WindowsCE实时操作系统基础上,提出了一套基于红外图像检测算法的火灾探测系统设计方案.借助于ZC301感光芯片为核心的USB摄像头作为图像采集模块,对火灾信息进行采集,通过ARM处理器进行分析处理,从而进行有无火灾的检测与报警.     

基于DSP的交通信息采集系统

本文介绍了一种基于视频处理的交通信息采集设备的设计方案.该方案利用摄像头采集交通视频,一方面通过DSP6203B进行分析处理得到各种实时交通信息,另一方面通过ADSP 2185进行图像的小波压缩.最后,交通信息和压缩图像通过嵌入式网络传输模块传送到交通控制中心.     

新品信息

NI推出业界首款PXI接口的CameraLink图像采集模块7月,NI推出业界首款PXI接口的图像采集模块,用于CameraLink摄像头。可以使用CameraLink摄像头完成高速度、高分辨率的机器视觉和图像采集应用,例如在PXI平台上进行粒子测速、工业检测和精密运动导向(precisionmotionguidance)等。CameraLink是一个工业高速串口数据和连接标准,它是由NI、摄像头供应商和其他图像采集公司在2000年10月联合推出的,旨在简化PC机和摄像头之间的连接,为高速、高精度的数字摄像头提供简单、灵活的连接。SIXNET最新产品——工业以太网管理级SWITCHSIX…     

基于ARM和图像检测的火灾报警系统设计

针对目前基于传感器技术的火灾探测器存在的不足,在ARM嵌入式微处理器和当前流行的Linux实时操作系统基础上,提出了一套基于红外图像检测算法的火灾探测系统设计方案。借助于ZC301摄像头感光芯片为核心的USB摄像头作为图像采集模块,对火灾信息进行采集,通过ARM处理器进行分析处理,从而进行有无火灾的检测与报警。     

数字无线视频通信系统的设计

介绍一种用于家庭可视门铃的无线视频通信系统。该系统将数字摄像头采集的图像数据经过滤波、放大等处理,调制到2.4GHz的载波上,由无线收发模块发射出去;接收端将该视频数据解调还原,并传送到显示模块,在LCD显示出来。     

一种基于FPGA的双目测距系统

本文介绍了一种基于FPGA的双目测距系统,包括主控模块、 COMS摄像头采集数据模块以及VGA显示模块等;主控模块分别连接红COMS摄像头采集数据模块VGA显示模块;在CMOS采集图像之后,用Tophat形态学滤波进行图像处理,突出图像周围轮廓更亮的区域,再进行目标检测。最后搭配上FPGA的并行处理数据的能力,解决了以往采用ASIC进行视觉系统开发时灵活性较差、速度慢、成本高、研制开发周期较长、增减功能和升级都很不方便等问题。     

基于FPGA的人脸检测系统设计

选取一种由粗及精的方法,综合采用基于彩色图像的肤色检测方法和基于几何特征的灰度检测方法,在传统肤色检测算法的基础上,加入图像预处理、色彩平衡、二值化、形态学滤波、中值滤波、边缘检测等技术进行人脸检测.搭建了由CMOS摄像头到FPGA核心图像处理单元,再到LCM显示这样一个完整的人脸图像处理及检测系统.     

基于SOPC的运动目标图像检测系统设计

介绍了一种基于可编程片上系统SOPC的运动目标图像检测片上系统,该系统采用软/硬件协同设计的方法,使用Altera EP2C 35 FPGA芯片与OV5620视频摄像头配合实现了高速的数字图像处理,选用SDRAM和FLASH作为图像数据的外部存储器,满足了运动检测和保存现场的需要,同时借助ADV7123把数字图像信号转换为模拟信号送入VGA显示屏进行实时显示。并且设计采用Verilog HDL和C语言相结合使用硬件实现了系统的大部分功能,提高了系统的处理速度,具有良好的灵活性和适应性。     

基于RGBD摄像头的障碍物检测

检测障碍物是机器人自主移动的基础. 为了提高检测的障碍物效率和准确率, 提出一种基于RGBD摄像头的障碍物检测方法, 主要分为障碍物识别和检测长度, 宽度两部分. 在障碍物形状不规则的前提下, 通过摄像头实时采集图像传输到数据处理中心, 用改良的帧差法、最小矩形法匹配法和图像处理等方法来确定障碍物轮廓, 利用深度图像及其阈值得出障碍物距摄像头的相对位置, 同时, 用坐标转换法计算出障碍物的高度与宽度. 结果显示, 在不同位置检测同一物体的误差不超过9%. 因此, 改良的帧差法检测障碍物轮廓准确率高, 坐标转换法速度快, 可以证明基于RGBD摄像头的障碍物检测设计检测效果良好.     

基于ZYNQ的高清图像显示及检测系统设计

针对当前基于ARM和DSP的嵌入式图像处理系统前端采集速度慢和图像处理算法不易加速的缺点,设计了一种基于HDMI接口的全高清(分辨率1920×1080)实时视频采集与图像处理系统;采用500万像素级别CMOS摄像头作为前端数据源,主芯片内部采用ARM+FPGA的异构架构,兼备FPGA的并行处理能力与ARM处理器任务调度功能;基于AXI协议设计了自定义数据存储传输的IP核,实现了处理速度与带宽最大化;利用HLS工具将图像预处理算法快速打包生成IP核,在FPGA中实现图像算法的硬件加速,完成图像处理系统平台原型机的设计;与传统的PC机和相机的机器视觉平台相比,该系统运行平均耗时在10 ms以内,实时检测效果令人满意,有效解决了低功耗与高数据带宽和处理速度之间的矛盾,为后端结果分析和边缘加速提供了良好支持。     

近距离多目标（种子）检测中摄像机系统的标定方法

在进行基于计算机视觉的排种器性能检测时，为了解决目标（种子）之间的遮挡、加快图象采集速度和节省计算机的存储空间，提出了一种近距离多目标（种子）检测中，摄像机系统的标定方法。建立了由摄像机和平面镜组成的摄像机系统标定的数学模型，并给出了恢复空间点的方法。同时在排种器实验台上进行了验证，结果表明该系统不仅能较好地检测出种子和重叠和丢失等情况，而且检测误差小于1mm，且完全可以不用粘胶带，即可检测出排种器性能。     

基于FPGA与Sobel算法的实时图像处理

如今,图像处理算法的复杂度越来越高,图像处理的数据量越来越大,图像处理的实时性显得十分重要。为了解 决图像预处理、视频流数据实时性存在的问题,给出了一种基于FPGA和OV5640以Sobel算子进行边缘检测的图像采集与处 理系统设计方法,FPGA将OV5640摄像头采集到的视频流数据传送至SDRAM,由Sobel算子模板处理后通过VGA显示视频 图像。该设计基于Intel公司的Cyclone IV系列FPGA芯片EP4CE10F17C8进行了验证。实验结果表明,基于FPGA和Sobel边 缘检测算法,使用流水线设计和乒乓操作,可实现视频流数据处理的实时性。     

多发光目标的高速跟踪

研究了一种基于高速图像采集与处理的多发光目标跟踪技术.采用现场可编程门阵列(FPGA)形成高速Camera Link CMOS相机的图像采集与实时处理系统.通过对图像数据进行开窗、求重心等算法处理,实现对多发光目标的跟踪,并搭建由直流电机驱动、具有两个LED光源的发光靶标进行跟踪测试.测试结果表明:相机输出帧频100 Hz时,运动目标相对于相机角速度达1.93 rad/s,仍可实时跟踪.系统的跟踪能力正比于相机帧频.     

细胞形态参数的全自动检测

全自动检测能使人工干预减少到最低程度，从而明显地提高检测速度。当摄像机摄取一幅细胞的模拟图象并被转换成其一幅的数字图像，该幅数字图象再经过阴影消除、二值化和边缘检测等几个预处理步骤时，细胞的边缘就能被显示出来，边缘上所有象素的坐标也就能被本文所介绍的方法进行检索。根据上述几个处理步骤，就能获得诸如面积、周长、长（短）轴、形状因子等细胞的形态参数。     

基于FPGA的视频图像高速处理技术——在钢轨动态检测中的应用

高速图像处理可用软件和硬件两种方案实现。软件方案成本低,灵活,但速度慢;硬件方案速度高,不够灵活且成本高。现场可编程门阵列(FPGA)正好能解决这一矛盾。介绍了一种基于FPGA的视频图像高速处理技术,它被成功地用于钢轨断面图像的实时动态监测系统中。该系统采用了投票表决算法,用VHDL语言(超高速集成电路硬件描述语言)编程,采用多语言协同仿真技术(FLI)。结果表明,该系统充分发挥了FPGA器件的并行特性,显著提高了图像处理速度,达到了动态监测的实时性要求。     

图像FAST角点检测算法的FPGA实现与系统集成

基于Vivado HLS工具封装了包括FAST算法和AXI接口的FPGA硬件IP,并将该IP集成到工业摄像机的嵌入式系统中,工作摄像机中FAST算法的最终处理结果传输给视觉检测设备主机。利用相同图像的FAST角点检测算法对FPGA算法电路和OpenCV算法程序进行对比实验,完成相同功能的情况下前者的处理速度比后者快约60倍,该功能在工业摄像机中使数据带宽最多减小9%,显示出本文的工作可提高工业视觉检测设备的检测效率和性能。相关技术可应用于其他图像处理算法,也可推广到二维传感器阵列数据的处理。