基于声纹识别的智能小区认证系统设计

本文根据安防的需求,设计了智能小区认证系统。该系统采用新型声纹识别算法,运行在Linux平台上,采用OMAP3530作处理器,能实现高准确率识别,为小区的安防起到重要作用。     

基于OMAP3530数字图像处理的多人脸识别系统设计

为了完成在不采用传感器条件下对公共场所人数的智能检测,从实际应用的角度出发,运用人脸图像拟合及模糊条件下人脸匹配的算法,实现了在嵌入式Linux平台下以OMAP3530芯片为核心的基于图像处理的多人脸识别系统。该系统能够得出公共场所实时人员的名单,并列出人员信息。以普通办公室为例进行实验,得出准确率可达80%。该系统充分利用了OMAP3530芯片强大的数据处理能力,具有性价比高、可维护性强、工作稳定的特点。     

基于OMAP3530的SIP视频监控客户端设计与实现

在嵌入式Linux环境下设计实现一个由SIP信令控制的视频监控客户端。该系统以OMAP3530芯片为硬件平台核心,采用H.264作为视频编码标准,并将会话初始协议用于整个系统的信令控制。系统功能包括SIP注册与退出、SIP呼叫与挂断、音视频数据流控制、播放和存储等功能。该设计充分利用了H.264 算法标准在数据压缩率和网络友好性等方面的优势,并利用了OMAP3530双核架构的特性,由ARM核完成系统的管理和控制,DSP进行解码。实验结果证明,该方法建立的监控客户端具有高性能、低功耗、实时性强、运行稳定的特点。     

双足机器人视觉系统的设计与应用

在一个十自由度双足步行机器人的平台上,基于双目视觉进行机器人视觉系统的设计.该系统包括两部分:一部分用于处理视频信号,另一部分为闭环控制系统.在信号处理部分,利用两个CMOS摄像头采集到的视频信息作为输入信号,基于TI公司的OMAP3530微处理器在Linux操作系统下进行图像信号的分析、计算等处理,输出机器人距离目标物的距离.在控制部分,以第一部分的输出信号作为输入,用DSP作为控制芯片实时控制机器人步态,并将步态调整结果作为反馈信号,使整个系统形成闭环控制,实现了机器人的自主控制.基于该思想,实现了对双足机器人步态的稳定控制,实验结果验证了该方法的可行性.     

基于OMAP3530的嵌入式多光谱掌纹识别系统

基于OMAP3530双核平台实现一个嵌入式多光谱掌纹识别系统。采用Palm Code掌纹识别算法,通过融合掌纹与手掌静脉提高系统防伪性,同时使算法的准确率从可见光的91.33%提高到95.33%。在OMAP3530实现时,让具有强大运算能力的DSP处理器专注于复杂的特征提取运算,ARM处理器则负责图像采集、外设控制、任务调度及用户交互。所设计的系统集成图像采集模块和中心处理主板,识别率高、防伪性强并且具备实时处理性能。     

AmigoBot移动机器人上位控制系统的设计

针对AmigoBot移动机器人存在不支持本地可编程控制、只能作为网络终端的问题,提出了一种基于OMAP3530和Android嵌入式平台的AmigoBot移动机器人上位控制系统的设计方案;给出了该系统的硬件及软件结构,详细介绍了在OMAP3530上移植Android系统的过程:首先对Android系统进行裁剪,使其内核功能模块既能满足上位控制系统的要求,又不冗余;在裁剪后的Android系统的基础上,对AmigoBot移动机器人的Aria控制软件、无线通信等应用软件进行设计。实验结果表明,该系统解决了AmigoBot本地控制问题,提高了AmigoBot的扩展能力。     

基于嵌入式的近红外人脸识别系统设计

设计并实现了一套基于达芬奇平台OMAP3530的近红外人脸识别系统。本系统采用850nm的LED灯提供主动的近红外光源,在OMAP3530和EPM570处理器的协同作用下,实现了可见光图像与近红外图像的实时采集与处理。软件设计基于Codec Engine架构,ARM端负责图像的采集、识别结果的显示和数据库的管理;DSP端专注于人脸识别算法。通过图像采集、人脸检测、特征提取和特征匹配4个步骤实现人脸识别。本系统充分利用了OMAP3530丰富的接口和强大的图像处理能力,并且经过了C与汇编语言的优化。当环境光强发生变化时,系统仍能获得较高的识别精度和较好的实时性。     

基于OMAP3530嵌入式最小系统的开发

随着嵌入式系统日趋复杂,类似机载状态监测系统,对嵌入式处理器在高性能计算和复杂控制方面的性能提出了更高的要求;针对复杂嵌入式系统的高性能需求,介绍了TI公司ARM+DSP架构的双核异构处理器OMAP3530,并进行了OMAP3530嵌入式最小系统的开发,包括硬件、软件设计两个方面;硬件设计包括电源、时钟、存储器以及外围接口等模块,实现了OMAP3530启动以及和外围通信的最基本硬件组成;软件设计包括ARM端操作系统移植、ARM和DSP双核通信,在此基础上设计了双核的应用程序;最后采用LabVIEW在上位机上设计了软件部分的测试程序,测试了系统的完整性;OMAP3530作为一款高性能的嵌入式处理器,为复杂的嵌入式系统应用提供了解决思路。     

基于OMAP3530数控系统的双核通信设计

OMAP3530是TI公司针对开放式多媒体应用平台推出的一款高性能嵌入式微处理器。基于DSP/BIOSTM LINK的软件构架对ARM和DSP进行一种新型通信方式的设计。其中ARM端运行嵌入式Linux系统,完成译码、人机交互、数据管理等任务;DSP端运行DSP/BIOS实时系统,完成粗插补、刀具补偿和逻辑控制等任务。通过任务中断服务和时间片轮询法来实现数控系统多任务的准并行运行。使用双核通信完成ARM和DSP在数控信息上的沟通、协调。系统采用上下位机模式,大大提升数控系统实时性和插补性能。     

基于蚁群-遗传融合框架的仓储群机器人任务分配

将智能仓储中的自主移动群机器人订单任务分配,建模成群机器人协同调度的多目标优化问题,将成员机器人完成拣货任务的路径代价和时间代价作为优化目标.设计了蚁群-遗传算法融合框架并在其中求解.该框架中,蚁群算法作为副算法,用于初始种群优化;遗传算法改进后作为主算法.具体地,在遗传算法轮盘赌选择算子后引入精英保留策略,并在遗传操作中加入逆转算子.针对不同数量的订单任务,使用不同规模的群机器人系统进行了任务分配仿真实验.结果表明,在本文所提的融合框架中求解,较分别使用蚁群算法或遗传算法单独求解,性能上具有明显优势,能够发挥蚁群算法鲁棒性好和遗传算法全局搜索能力强的特点,提高智能仓储系统的整体运行效率.