嵌入式三轴运动控制系统的以太网通信实现

研究了嵌入式三轴运动控制系统的以太网通信问题;采用LM3S9B92微控制器设计主控制器和各轴电动机控制器,通过移植实时操作系统μC/OS-Ⅱ和TCP/IP协议栈LwIP,实现主控制器与各轴电机控制器之间的信息交互;按电动机控制数据传输紧急程度要求不同,在以太网MAC层之上建立调度表,优先传输紧急数据,提高三轴运动控制系统实时性;实验结果表明嵌入式三轴运动控制系统实现了以太网数据的无差错传输,并且在重载情况下时间延迟大约为系统改进前的72%,改进了系统的实时性。     

基于机器视觉的麻将包装识别系统设计

针对麻将包装在实际产线上出现的麻将牌错位、缺失、牌面翻转等问题,基于机器视觉检测技术设计了一套以DM6437处理器为硬件平台的麻将包装识别处理系统;该系统的硬件部分由摄像头板、核心板和接口板3个模块组成,配合机械传动系统来进行识别前后麻将包装的传输;系统的软件部分采用平板Pad对麻将包装进行模板录入,并设计了一套适应于不同机箱内部环境变化的背景剔除方法来完成模板整体分割,以及通过中值计算实现单目标的分离,最后还提出了一种简单高效的混合搜索方式来进行基于SAD的模板匹配;测试结果表明,识别算法对于麻将间有缝隙、麻将整体倾斜、个别或整体麻将翻转、个别麻将位置错乱等问题均能准确判别,模板匹配算法稳定性和适应性较好,识别准确率达95%以上,能满足包装流水线上的缺陷检测。     

低复杂度的多视点视频编码宏块模式决策算法

为了降低多视点视频编码(MVC)的计算复杂度,提出了一种基于全局-局部率失真代价的低复杂度宏块模式决策算法。首先根据宏块候选模式的块尺寸和率失真代价特点,将所有候选模式分为大尺寸模式(Skip/Direct、Inter16×16和Intra16×16)和小尺寸模式(Inter16×8、Inter8×16、Inter8×8、Intra8×8和Intra4×4);接着统计已编码帧中这两类宏块模式的平均率失真代价,并利用这些平均率失真代价计算当前帧宏块模式决策的全局率失真代价;最后利用得到的全局率失真代价,并结合当前宏块已估计模式的局部率失真代价和空间邻近宏块的模式信息提前终止模式决策,具体包括对大尺寸宏块模式进行提前判定以及对小尺寸候选模式进行逐级选择。实验结果表明:与MVC参考代码中的全搜索模式决策算法相比,本文算法在时域预测视点和视点域预测视点上分别节省了74%和82%的平均编码时间,同时保持了良好的编码率失真性能;与现有模式决策快速算法相比,本文算法降低了更多的编码时间,并具有更好的编码率失真性能。     

基于于滚动时域优化的移动舞台机器人位姿估计

为了解决舞台文化发展背景下移动舞台机器人的位姿估计问题,提出了一种基于滚动时域优化的移动舞台机器人位姿估计算法。结合移动舞台机器人的运动学模型和预设的参考位姿,采用ＰＤ控制实现了机器人对参考位姿的跟踪,建立了移动舞台机器人闭环误差系统模型。在此基础上,采用滚动时域估计算法实时估计机器人的跟踪误差,该算法在一个固定时域窗口内利用误差系统参数和测量数据进行迭代估计,结合参考位姿实现了对移动舞台机器人位姿的实时估计。以移动舞台机器人进行曲线运动为测试场景,仿真验证了该算法的有效性。     

基于局部图像描述的目标跟踪方法

针对视频目标跟踪问题,介绍了一种基于局部图像描述的目标跟踪方法.以高斯差值函数图像金字塔中的空间极值点作为图像关键点,在关键点邻接域中,以基于局部二进制模式(LBP)的纹理统计和色彩分布作为特征量,应用特征量在视频序列中的匹配实现目标跟踪.当视频序列中存在目标全局运动、有限度的尺度变化、旋转等复杂因素时,采用纹理和色彩分布得到的局部图像描述具备一定的稳定性,运用权值调整算法寻找稳定特征量集合,能够进一步自适应跟踪目标的外观变化.测试了不同条件下的视频序列,该方法具备良好的跟踪效果和一定的稳定性.     

基于支持向量机的珍珠多特征分类方法

珍珠企业在珍珠分类的过程中需要同时考虑珍珠的形状、纹理和色泽等特征信息,传统珍珠分类方法只针对单一特征对其进行分类,因此提取珍珠的多个特征对其进行分类有着现实意义.在利用单目多视角摄像装置直接获取5个不同视角的珍珠表面图像并进行预处理之后,参考实际人工分类的步骤,用珍珠边缘轮廓得到其傅里叶级数的系数作为形状特征,并用灰度共生矩阵得到珍珠的全局纹理特征,此外还设计了一种新的局部纹理特征提取方法;通过从珍珠的多个视图中提取珍珠的形状特征、全局纹理特征和局部纹理特征,进而构建支持向量机分类器,实现二分类.实验结果表明:所提出的特征提取方法有效,在1100颗测试珍珠上分类精度达到85.73%.     

基于受众兴趣识别的智能广告展示系统设计

传统的广告展示系统无法根据当前受众喜好推送相应的广告,为此提出了一种基于英伟达Jetson TX1视觉开发平台的智能广告展示系统.在没有人为决策的情况下,该系统能够对摄像头采集的周围人物信息进行分析,通过决策自行推送最适合当前受众的广告.采用Faster R-CNN对人脸进行识别分类,获取目标场景中的人数及人脸图像信息;通过多层卷积结构的CNN对人脸图像信息分别进行性别和年龄的识别;根据分类结果采用多层卷积结构的CNN进行分值计算,从而推送最适合当前受众的广告.实验结果表明:为了验证算法的有效性,基于Gstreamer和GTK+实现了相应的播放器,该智能广告展示系统较好地实现了广告的精准播放.     

基于DSP的全景视频多目标实时检测

全景视频由于具有360?的视角,非常适合用于智能视频监控中的多目标检测。首先介绍了以DSP处理器为核心的系统处理平台;接着介绍了全景图像的展开算法和MHOEI多目标检测算法;然后针对全景展开设计了适合DSP平台的分块查表展开方法,针对MHOEI设计了降分辨率处理方法;最后在DSP处理器上进行了优化实现。实验表明,在所选的DM6437处理器上,将720×576大小的全景图像展开为896×180大小的目标图像,展开帧率可达120帧每秒;再经过多目标检测后能达到平均35帧每秒,满足实时要求,同时能有效检测出全景视频中的运动和静止目标。     

基于多级文本检测的复杂文档图像扭曲矫正算法

文档的扭曲矫正是进行文档OCR(Optical Character Recognition)的基础步骤,对提高OCR的准确率有重要作用.文档图像的扭曲矫正常常依赖于文本的提取,然而目前文档图像矫正算法大都无法对复杂文档中的文本进行准确定位和分析,导致其矫正效果不理想.针对此问题,提出了一种基于全卷积网络的文字检测框架,并使用合成文档对网络进行针对性训练,可实现对字符、词、文本行三级文本信息的准确获取,进而对文本进行自适应采样并利用三次函数对页面进行三维建模,将矫正问题转化为模型参数优化问题,达到矫正复杂文档图像的目的.使用合成扭曲文档以及真实测试数据进行矫正实验,结果表明,提出的矫正方法能够对复杂文档进行精确的文本提取,明显改善了复杂文档图像矫正后的视觉效果,相比于其他算法,该算法矫正后OCR的准确率得到显著提高.     

基于可穿戴的运动强度监测系统

目前学生体质与健康状况连续呈下降趋势。运动强度过高或者过低都会对学生的体质与健康造成不利的影响。为满足监测学生运动强度并促使他们进行适度运动的需求,设计并实现了一套基于可穿戴的人体运动强度监测系统。利用三轴加速度传感器采集人体运动加速度并作预处理,通过无线蓝牙方式传输到 GPRS 基站,进而自动上传到服务器,设计一种运动强度分类算法来监测运动强度并促使学生进行中等强度运动。讨论了该系统的软硬件设计和实现,包括可穿戴设备、基站、Flash存储方法和服务器软件。测试结果表明,系统运行稳定,安全可靠,能满足学生运动强度监测和促进的需要。