基于嵌入式的图像特征匹配系统设计

在计算机视觉研究领域,一个非常重要的研究项目是希望让机器可以获得像人一样观察世界的能力。因此,提出了一种将嵌入式Blackfin微处理器与融合后的图像特征匹配算法(SIST)相结合的设计方法。首先利用最大熵方法将图像清晰化,然后采用SIST算法进行图像特征点匹配,进而提高准确度。实验发现,当ratio值为0.62时,图像具有最大匹配度。实验证明本设计不仅解决了图像数据量大、难处理的问题,也在一定程度上提升了图像的匹配度,为图像处理研究提供了新思路。     

复杂环境下基于自适应深度神经网络的鲁棒语音识别

在连续语音识别系统中,针对复杂环境（包括说话人及环境噪声的多变性）造成训练数据与测试数据不匹配导致语音识别率低下的问题,提出一种基于自适应深度神经网络的语音识别算法。结合改进正则化自适应准则及特征空间的自适应深度神经网络提高数据匹配度;采用融合说话人身份向量i-vector及噪声感知训练克服说话人及环境噪声变化导致的问题,并改进传统深度神经网络输出层的分类函数,以保证类内紧凑、类间分离的特性。通过在TIMIT英文语音数据集和微软中文语音数据集上叠加多种背景噪声进行测试,实验结果表明,相较于目前流行的GMM-HMM和传统DNN语音声学模型,所提算法的识别词错误率分别下降了5.151%和3.113%,在一定程度上提升了模型的泛化性能和鲁棒性。     

基于射频识别管理的纸机轴承在线自动修复系统研究

为了解决传统纸机轴承故障带来的突然停机停产问题,提出基于射频识别(RFID)管理的纸机轴承在线自动修复系统。该系统以嵌入式LPC2103微处理器为控制中枢,通过辅以其他外部设备,实现了轴承振动信号的采集以及修复液的自动加入。针对纸机传动轴承在早期发生的故障,检测软件采用Hilbert-Huang变换算法进行在线检测。利用RFID管理系统,在识别到轴承故障即将发生的隐患时,可实现在轴承故障位置自动加入特有的修复液,将故障轴承表面自动打磨。系统能够实现纸机轴承早期故障的在线检测以及部分故障的在线修复,有效避免了纸机的计划外停工,提高了纸机的生产效率。     

影响沥青路面平整度的因素分析

结合工程实践。分析了影响沥青路面平整度的七大因素，并提出了相应的措施，以提高沥青路面的平整度，从而提高道路质量，可供类似工程参考借鉴。