多特征检测人形识别安防摄像机设计

针对高准确率和快速跟踪摄像功能的需求,基于机器视觉设计了人形识别安防摄像机。首先,确定了整体工作方案;其次,提出一种多特征组合人形识别方法,通过训练3个分类器,分别识别人形正身、侧身和背身,并采用haar特征+adaboost算法实现人形识别和定位功能,再利用PID算法控制步进电机和舵机实现人形跟踪;最后,开发了安卓手机端APP。测试结果表明:多特征组合识别方法能够快速识别人形目标,帧率不低于20Hz;与单特征人形识别方法相比,识别准确率提高27.3%;人形目标追踪时间不超过1.7s;摄像机能够流畅实现WiFi控制、无线监视和录像下载等功能。     

基于多核处理器的声光复合一体化探测系统设计

介绍一种以多核处理器AM5728为核心处理器的声光复合探测系统,结合现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)处理器实现对音视频数据采集、信号处理、目标识别及跟踪定位的功能,详细阐述了基于多核处理器的高集成度系统设计方案.实验结果证明,通过一体化设计,该系统将传统声光探测系统融合为一体,既提升了系统探测效能,又提升了系统应用的便携性.     

基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.     

瓦斯异常涌出影响因素与风险识别研究现状

为通过研究瓦斯异常涌出影响因素与风险识别预防瓦斯异常涌出的事故,系统回顾了瓦斯异常涌出的影响因素和风险识别理论方法等方面的研究成果,对瓦斯异常涌出的影响因素及风险识别方法进行了分析。研究结果表明,瓦斯异常涌出主要受到地质因素、气象因素及采掘技术因素的影响,但对影响因素之间的关系及各影响因素对瓦斯异常涌出的耦合作用的研究较少;研究成果中更多的风险识别模型仅适用于静态识别,未充分考虑模型的环境追踪及自我调节能力。最后,针对瓦斯异常涌出影响因素和风险识别研究方面的不足,提出了一些展望。     

城市供水系统风险识别与应急能力技术评估验证

对国家重大水专项中城市供水系统风险识别与应急能力关键技术的梳理,采用技术就绪度方法对其成熟度评价与分类,并对相关技术整合后进行技术验证和实例分析,不仅能深入剖析供水系统的各单元环节的子系统,评估城市供水系统的应急能力与风险识别能力,而且还可为同类技术的评估和验证提供借鉴.     

基于Android语音识别的音响声控系统的研究与实现

基于Android平台的语音识别技术,结合WiFi语音指令进行识别,通过WiFi网络和嵌入式控制模块控制音响设备工作的音响声控系统。语音识别采用科大讯飞开放平台提供的语音识别SDK,WiFi网络由WiFi路由器提供,嵌入式控制模块采用STC15F204EA控制器,配合NL6621-M3 WiFi模块,接收处理指令。经过实验测试,音响系统能有效地通过语音进行控制,满足现代音响设备智能化的要求。