2011北京开源硬件峰会在北航举办

2011年10月15日,中国开源周北京开源社区目的开源硬件峰会在北京航空航天大学举办。来自上海新车间、深圳柴火创客空间、北京创客空间、美国MITERS、Toyhouse等国内外多家知名创客（Maker）空间和工作室的资深创客做了精彩的演讲,     

PIC单片机与液晶显示模块DMF5001N的接口应用

<正> DMF5001N图形液晶显示模块由一块160×128点阵单屏结构的液晶显示器件、两片T6961B、两片T6A39、一片T6963C及其8KRAM以及配套电路组成。T6963C有一内置字符器CGROM,共有128个5×7点阵ASCII字符;它有64K的显示RAM,用户可在其中方便地设置文本、图形和用户自定义的显示数据缓冲区。从而DMF5001N不仅可显示汉字,还可显示ASCII字符和各种曲线;它可以选择文本与图形之间的逻辑“与”、“或”、     

小智慧穿越大未来!

由美国O’Reilly出版集团授权,人民邮电出版社《无线电》杂志、柴火创客空间主办,深圳市机器人协会协办,SeeedStudio（矽递科技）独家赞助的国内首次MiniMakerLalre——深圳汇节,4月8日在深圳宝安F518时尚创意园成功举办,来自国内外的数十名创客、数家公司现场展示了创意作品,与到场的其他创客一起交流和分享经验,并为普通观众宣传创意文化,普及科学知识。本届制汇节还专门设置了工坊体验区,鼓励成人和孩子自主制作创意作品。     

基于照片混合算法的人脸三维建模

提出了一种基于两张照片进行人脸三维重建的方法。采用将采集图像的两个照相机固定的做法，从而可以根据一定的图像配准算法和空间的联立方程组得到人脸在两个坐标系统中的三维空间数据坐标，然后进行数据拟合得到非特征点的数据，最后根据三维数据重建得到三维人脸模型，大大提高了生成的三维图像的质量和准确性。     

Apple推出QuickTake 100数字照相机

美国Apple公司最近上市一种新式QuickTake 100数字照相机,不用胶卷,使用时对准目标,按动快门,然后与个人计算机相连接,几分钟之内就可在计算机上显示出逼真的24位彩色图像。用户可将图像与文本拼接,打印出图文并茂的文件,商品宣传广告等。     

数字化新产品一瞥

Apple公司和Kodak公司最近推出两种能把图像直接输入个人计算机的“无胶卷”数字照相机.第一种相机名为“维纳斯”,已于1993年11月在拉斯维加斯计算机工业展览会上推出.这种相机能在一块计算机存储芯片上照25张相片,芯片能直接插入Apple公司的Macintosh个人计算机.图像可在计算机上编辑,然后通过彩色打印机或彩色激光复印机打印出来.第二种相机名叫“玛尔斯”,于1994年1月在旧金山麦克沃尔德博览会上推出.这种相机能照出比“维纳斯”相机颗粒更细的照片,足以满足杂志照片所需.“玛尔斯”相机把图像储存在索尼公司生产的迷你光盘(Mini Disc)上.     

图像和视频等素材的采集

一、图像和视频采集方法简介 1. 用数字照相机或视频采集卡采集图像 (1)用数字照相机来采集画面,再用相应的软件将其转换为位图,并进行加工处理。 (2)在计算机中配置视频采集卡,然后可将录像机、视盘机或摄像机播放的视频转换为数字视频,并通过视频制作软件(Premiere或Ulead　MediaStudio　Pro等)将数字视频信号存为AVI或MPEG格式的视频文件。     

DJS-130机用户改配串行显示终端

七十年代,DJS130计算机系统配接的是国产并行字符显示器,由于该设备性能价格比较低,许多用户没有购置,一般使用电传打字机或DZM-180KSR打印机作计算机的控制台.使用电传机作控制台后,130计算机对其输入、输出要进行相应的5-8和8-5单位代码转换,从而大大降低了系统的工作速度.在输入、输出没有国际码相对应的ASCII码字符时,要采用两     

数码全息,展示P-IT时代的风采

图像信息是迄今为止人类视觉信息的主要表达和传播方式,其基本表现形式是基于针孔成像原理或照相机原理所产生的二维照片.然而大自然本身是以三维的形式实时展现给人类的,二维高质量图像信息只能使人们实时地了解到事物的某个空间侧面即事物的单一空间谱分量,限制了人们对事物本质的全面认识.     

基于曲量场空间的车牌定位与识别

提出了一种新的采用曲量场空间描述的车牌定位与识别算法.该算法首先在彩色车牌图像中进行亮度扫描,然后拟合渐变梯度向量,并以曲量子进行点阵描绘并消除彩色信息,最后以采样的曲量子群分别融合成车身、车牌及字符的曲量子空间,将融合的车牌、字符曲量子空间进行边缘曲量子的光滑衔接组成曲量场并提取场内曲量的空间数据及其曲量约束信息进行...     

基于DCT压缩域的快速字符定位算法研究

提出一种面向复杂背景JPEG压缩图像的快速字符定位算法.首先从部分解码后的DCT(Discrete Cosine Transform)数据中,提取出一种基于加权频率的字符区新特征,然后经过自适应阈值分类,采用基于二次投影及框融合算法的字符区分割方法,直接在DCT压缩域实现字符区的快速定位.实验表明,该算法可应用于实时或存储空间有限场合下的JPEG图像中的中、英文字符定位,准确率较高,且对图像的背景复杂度具有较好的鲁棒性.     

爱立信携手中国移动共建"工业互联网+和创空间"

"中国移动创客之夜"在上海举行,中国移动正式发布"和创计划",爱立信作为中国移动"和创计划"的合作伙伴,将与中国移动政企客户分公司携手合作,共建"中国移动-爱立信工业互联网+和创空间",其将作为中国移动行业互联网+"和创空间"的第一个子空间,专注工业物联网、工业大数据、智能制造等领域的创新孵化.     

多元舆情智能检测系统设计

随着近年诸如网络自媒体、个人公众号的迅猛发展,其安全形势日益严峻。用户在浏览各种网络信息时,许多扰乱公众视线的信息也层出不穷。这些信息既可能包含恶意篡改图像内容,也可能包含负面文字信息,它们在某种程度上会影响公众的判断,造成不必要的社会恐慌。为此,本系统将深度学习技术以及经典算法检测用于负面评论和恶意篡改图像信息的检测,对负面的文本、图像信息做到及时发现、准确检测,以解决用户在浏览网页时无法判断信息内容是否含有虚假图像以及负面评论的问题。     

基于锚点的字符级甲骨图像自动标注算法研究

甲骨文是中国最早的系统文字,是目前能见到的最早的成熟汉字.甲骨文的研究对历史探究和文化传承具有重要的意义.但是要实现字符级别的甲骨字符图像标注,在现有技术环境下,只能通过资深甲骨学专家进行人工标注,不仅耗费人力资源,而且效率低下.针对这一问题,在前期工作中的甲骨字符图像识别模型的基础上,本文提出了一种甲骨字符图像自动标注算法.该算法通过先分列后切割的思想,先将甲骨拓片上的每一个字符图像归结到某一个特定列,再以锚点甲骨字为参考点,根据空间近邻关系找到甲骨原文中的字所对应的甲骨字符图像,从而实现了甲骨字符图像的自动标注.同时,将标注好的甲骨字符图像添加到样本数据集,并利用增广后的数据集(增加6～10倍)重新训练甲骨字符图像识别模型,有利于提高基于深度学习的甲骨文识别算法的识别准确度;以较小的成本大幅增加样本数量,也可以节约专家大量的时间和人力.     

激先扫描照相机

英国中央发电局研制成一种独特的激光扫描照相机，可用来拍摄核反应堆堆芯照片。据研制小组负责人S. Adrain说：用照相机在反应堆内部拍摄会碰到许多麻烦，例如，反应堆大部份结构涂以磁铁矿氧化物，这意味着反差很低。此外，核反应堆内部温度极高，照相机只有在极有限空间范围内拍摄，同时还需要照明，这些都会带来问题。     

基于自编码神经网络重构的车牌数字识别

提出了一种基于自编码神经网络重构的车牌数字识别方案.首先对车牌图像进行预处理,利用车牌字符的原图和Gabor特征作为自编码神经网络的输入进行识别实验.然后对每个车牌字符构造一个自编码神经网络,利用训练样本进行图像的重构训练,并根据训练得到的网络权值重构出训练样本集中的各个字符图像或特征.最后,将测试样本输入到每个自编码...     

基于空间一致性的复杂场景钢坯端面字符定位

复杂场景中的字符目标定位是进行字符目标提取与识别的关键步骤,字符目标定位的准确程度决定着后续字符识别的正确与否。本文提出了一种基于空间一致性特征的复杂场景钢坯字符目标定位新方法。先对复杂场景钢坯图像进行分割,跟踪并标记分割图中每一个连通区域,然后根据钢坯端面字符在空间位置上排列的一致性,提取连通区域目标的质心点特征,并寻找排列成一条线的质心点,同时比较它们之间的区域面积及相互距离等特征,快速定位目标字符。对多幅实际复杂场景钢坯端面字符图像进行处理,结果表明我们提出的方法具有可行性和实用性。     

基于数学形态学的数学公式图像分割系统

数学公式图像识别的难点之一是数学公式分割.数学公式通常是由特殊的字符、希腊字母、英文字母和一些数字组成的复杂的结构体,大大增加了图像分割的难度.本文将数学形态学的思想引入到公式图像分割的算法中,通过对数学公式图像的细化操作,然后递归水平、垂直投影进行公式字符分割.实验表明,该方法能够有效的对数学公式进行分割.     

LSN环境下政企用户PPPoE上网实现方案

随着云计算市场的井喷式发展,园区创客企业在云业务方面的需求不断增加.针对资费敏感的用户,在LSN环境下采用传统政企PPPoE方式,可在减少公网IPv4地址大量消耗的同时,为用户提供云化的ICT服务.将传统的PPPoE拨号政企网关与最新LSN场景相结合,提出了几套解决方案,对各自的优缺点加以比较,对LSN环境下实现政企用户拨号上网给出了建议.     

基于AP聚类的中文字符分割

中文字符的分割问题导致目前字符识别技术发展受限,对于图像模糊、中英文混排和字符粘连的文本图像,传统的投影分割等基于区域的分割方法分割效果差,导致文字识别率低.针对这些问题,本文将AP聚类算法应用于字符分割,该方法先将图像转化为灰度图,再将灰度图进行二值化处理,并对二值化图像进行除噪,然后根据聚类准则求解特征点之间的关系得到类中心点,最后根据类中心对特征点进行归类得到分割结果.实验结果表明,应用AP聚类方法能够取得比常规分割方法更好的分割效果.