基于图像处理技术的嵌入式智能防盗系统设计

针对市场对于无人值守智能防盗监控系统的实际需求,运用嵌入式技术、图像处理技术,设计并实现了一套可靠性高、成本低的嵌入式智能防盗监控系统。该系统选用PXA270为核心处理器,以Linux为内核,利用USB摄像头采集图像,采用图像处理技术实现了不明目标的自动检测与识别,同时可通过GPRS模块实现智能报警。实验结果表明该系统设计合理,能够出色地完成图像数据的采集、可疑目标的检测与识别、图像数据的存储与报警信息的发送,系统稳定性好,可靠性高。     

基于图像形态学运算和Hough变换的油箱盖检测

油箱盖识别是无人智能加油站系统的关键技术之一。针对传统的Hough变换在油箱盖识别中由于其与车体的趋同性、镜面成像等问题导致的识别率较低的问题,提出了一种基于图像形态学运算的Hough识别方法。该方法首先将获得的图像经过变换等预处理,再运用图像形态学运算对预处理后的图像进行目标增强,然后使用高斯滤波以消除镜面成像等微弱干扰;最后通过Hough变换对目标进行识别检测。经过在Linux嵌入式平台下的实验测试表明,该方法能够有效的仅对边缘细节信息进行增强,较好克服了常规算法易受天气、照度、偏差角度及镜面成像等干扰影响的问题,提高了目标识别率。     

嵌入式智能视频跟踪系统

阐述智能视频监控系统的工作流程,重点介绍嵌入式智能视频跟踪系统的设计与实现。以嵌入式处理器PXA270为基础,采用USB摄像头采集视频数据,运用改进的CamShift跟踪算法,实现运动目标跟踪。     

基于FPGA+DSP架构的嵌入式视觉跟踪系统

针对视觉监控应用的实时性需求,提出了一种基于FPGA+DSP架构的嵌入式视觉跟踪系统。以FPGA作为主控制器,负责视频的采集,并对图像进行了自动调光、色彩插值、中值滤波和白平衡预处理,通过PCIE接口将DSP的处理结果输出至上位机进行了显示。DSP通过EMIFA接口从FPGA接口获得了高质量的图像,采用基于均值漂移的跟踪算法进行了目标跟踪。阐述了系统各个模块的接口设计及主要算法的实现,并进行了系统的优化设计。实验结果表明,经过预处理后,图像亮度适中,图像色温得到了校正,系统能够获得高质量的图像。经过代码优化后,跟踪算法能够稳定跟踪目标,算法处理每帧图像平均时间为13ms,能够满足实时性要求。     

无线视频监控系统人脸跟踪功能的实现

为实现视频监控的人脸跟踪功能,结合计算机视觉与舵机云台控制技术,设计了一种基于嵌入式处理器的无线视频监控系统.利用 MicroPython 计算机视觉库对采集图像进行滤波处理,以增强图像效果.采用改进卷积神经网络模型进行机器学习和人脸识别,将处理后的监控图像上传至服务器,用户可通过查看浏览器进行实时监控.测试结果表明,当有人脸出现在视频监控范围内时,系统可驱动舵机云台进行有效的人脸识别与追踪.     

基于均值偏移快速算法的红外目标跟踪

在光电跟踪设备中,传统的嵌入式跟踪器一般采用形心、相关等算法,在复杂背景下或目标受到遮挡时会丢失目标。为了能够使目标跟踪器具有抗遮挡的能力,在嵌入式目标跟踪平台上引入了均值偏移算法。在硬件的设计上,利用FPGA并行运算效率高的特点,设计了基于FPGA的直方图统计计算模块,该模块实时的将每一帧的直方图计算结果存储在SDRAM上,然后利用DSP进行均值偏移的迭代运算,在算法上针对红外图像设计了融合图像位置和像素灰度特征的改进核函数直方图作为目标特征,并提出了改进的快速均值偏移算法使其满足DSP的运算速度要求。实验表明系统在背景复杂和目标受局部遮挡时可以连续跟踪目标。跟踪性能好于传统的以型心为算法的跟踪器。在目标区域大小为64×64像素大小时,平均计算速度为22 ms。该系统和所使用的算法可支持大部分红外相机对目标的实时稳定跟踪。     

智能图像监控系统异常目标检测算法研究

为实现智能家居中的实时安全监控,提出了一种基于嵌入式平台和无线通讯的智能视频监控系统方案,并设计了智能视频监控系统中的异常目标检测算法。以背景差分法为基础,采用自适应闽值、运动目标跟踪及背景更新等方法,克服了背景光线变化、阴影及小目标带来的干扰,提出并实现了动态目标跟踪检测功能。该系统能够有效地对监控区域目标状态进行监测,并能根据监测结果进行报警等安全操作。实验结果表明,系统具有很高的实时性、可靠性和实用性。     

基于双目视觉的智能监控系统运动目标自动化跟踪方法

传统方法无法对目标精准定位,在动态环境下跟踪精准度低,提出基于双目视觉的智能监控系统运动目标自动化跟踪方法。采用背景差分法构建背景模型,通过计算二值差分图像比较差分图像像素和某特定阈值,确定检测目标具体位置。研究以双目视觉安全防护为基础的监控示意图,利用特征向量线性组合表达不同人脸变化或特性,根据具体实施步骤设计人脸监测与识别流程,采用CamShift跟踪算法求局部最优解,获取重投影矩阵,在监控系统运动目标发生遮挡后再次进行自动化跟踪。以Python为语言基础进行实验对比分析,由实验结果可知,基于双目视觉方法跟踪精准度较高,能够实现对运动目标的精准定位。     

基于自适应PSO粒子滤波的智能跟踪系统

为解决现有跟踪算法的复杂性和不实用性等问题,提出了一种新的自适应PSO粒子滤波算法。该算法能动态调整粒子数,根据三角特征提取目标信息,准确估计目标状态位置。在此算法基础上设计了智能跟踪系统,该系统以DSP为视频图像处理的核心,由FPGA预处理视频图像数据,实现了对目标的识别与跟踪。     

一种基于神经网络的自动跟随行李箱设计

设计了一种基于神经网络识别的自动跟随行李箱,以树莓派4B作为主控板,在主控板配置TensorflowLite使用环境,并搭载摄像头模块、HC05蓝牙模块和ISD1420语音模块等,通过摄像头获取图像后使用YOLOV3-tiny算法识别人物并使用IOUTracker跟踪算法进行目标跟踪.实验结果表明,该智能行李箱在实际环境能有效的识别使用者并且进行跟踪.     

基于ANSYS的铁水罐倾翻吊钩结构优化设计

利用ANSYS自带的／OPT优化模块及ANSYS提供的零阶优化方法,对一种铁水罐倾翻吊钩进行结构优化设计。根据吊钩的使用要求,将吊钩的厚度和圆孔半径作为优化变量,以吊钩自重为目标函数,达到减轻吊钩自重的目的,并对优化后的吊钩作出结构上的安全性评价。     

基于旁侧压力测量的起重机载荷称重方法研究

通过对旁侧压力的测量,根据钢丝绳张力和旁侧压力的关系,可获取起重机钢丝绳的张力数据,据此设计起重机载荷称重传感器。根据起重机吊钩的构成,进行了吊钩钢丝绳受力分析,找出了载荷重量与钢丝绳张力的关系。又根据起升机构运行状态,研究了不同运行状态下,钢丝绳受力变化。最后给出了动态情形下的起重机载荷称重传感器的测量原理和实现方法。     

OFDMA系统资源分配算法研究

为解决正交频分多址接入（OFDMA）系统目前存在的子载波、比特和功率等资源的分配算法复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的解决方案。其中,比特分配采用香农算法,并给出了优化策略;子载波分配算法利用多用户频率分集来提高信道容量;功率分配算法基于实时性更好的路径损耗补偿法,使得算法的整体复杂度降低,最终实现了系统资源的合理分配。仿真结果表明,采用该算法可以进一步降低系统误码率,提高实时性,同时算法复杂度也有较大降低。     

叠片式双钩强度的有限元分析研究

炼钢车间的铁水罐倾倒铁水的过程中的倾翻吊钩是一个特殊的双吊钩,传统的方法是采用锻造的方法生产.应用传统的强度校核方法研究双钩的工作应力分布,然后采用有限元分析对拟采用的叠片式结构的强度进行了三种状态下的强度计算与分析,结果表明采用叠片式铆接双钩完全可以代替传统的锻造双钩,为大型单件结构的生产工艺改进进行了有益的探索.     

基于PLC和变频器的港口桥式起重机控制系统研究

介绍了桥式起重机以及其结构,提出了设计桥式起重机控制系统的基本要求,重点分析了升降机构中溜钩现象,利用PLC和变频器作为控制和驱动核心解决了溜钩现象的发生。最后给出了PLC控制系统的硬件组成和软件基本设计方案。     

基于固定视点的视觉标定算法研究

针对在固定视点中机器视觉标定过程复杂、效率低、标定精度不高的问题,对目前普遍应用的摄像机标定和手眼标定算法进行了研究,提出了可一次性完成固定视点的视觉标定算法。利用实验室的MOTOMAN-UP6工业机器人对该标定算法进行了验证,首先由机器人末端夹持一个棋盘格完成一系列的运动,每次运动结束时摄像机拍摄一幅棋盘格图像,并记录下机器人末端的位姿,等所有运动完成后,采用张正友标定算法对摄像机进行标定,接着采用基于最小二乘法的标定算法对摄像机与基座关系进行简便高效的标定。研究结果表明:该算法标定过程简单、求解速度快并且结果精度高,具有很强的实用性。     

基于ANSYS的起重机吊钩优化设计

以有限元分析软件ANSYS为主要工作平台,建立了桥式起重机起重吊钩的三维模型,根据实际工况对其约束与载荷作了有效的处理,并对其强度进行了有限元分析,得到了吊钩应力和位移的分布规律,揭示了吊钩工作的危险截面。并在有限元分析的基础上,在保证吊钩安全的前提下,对吊钩的厚度进行了优化,将优化前后的结果进行了比较。优化后吊钩的尺寸更加合理,并达到了减轻吊钩重量的目的。分析和优化结果对起重机吊钩的结构设计提供了科学合理的参考依据。     

基于MLS改进算法的曲线拟合技术研究

针对散乱点拟合曲线的算法问题,分析了移动最小二乘逼近法（MLS）的特点,提出了用MLS改进算法对散乱点进行曲线拟合,并结合实例进行了验证。结果表明,MLS改进算法在拟合曲线时,选取不同阶的基函数和不同的权函数,在保证精度和光滑度的基础上,解决了传统曲线拟合方法在拟合曲线时出现的运算不稳定现象,显示了MLS改进算法在曲线拟合中的优越性。     

一种基于FIFO机制的卡尔曼滤波新方法

在传感器采集数据的过程中,不可避免地受到来自传感器内部噪声(来自传感器件和电路元件的噪声)和外部噪声(温度变化、电磁辐射等带来的噪声)的影响。针对这种情况,在改善传感器结构、信号处理电路之外,设计了一种新算法,将基于同步先进先出队列机制的递推平均滤波算法和卡尔曼滤波算法结合起来,应用于传感器数据采集的预处理过程,并通过FPGA实现。试验结果表明,该算法有效降低了噪声,改善了传感器的非线性,提高测量的精确性和有效性。     

基于卷筒转角差的双卷扬控制系统的研究与改进

针对某大型履带式起重机双卷扬系统在起吊重物过程中出现的同步误差无法校正的问题,利用仿真工具研究了以两卷筒转角差作为反馈信号的主从式PID控制策略的控制性能,分析了其不同步的原因;并在此基础上提出了以吊钩倾角作为反馈信号的改进策略,从理论和仿真角度对其控制效果进行了验证,最后提出了实际常用PID控制器的参数确定方法,节约了调试参数的时间。研究发现:以两卷筒转角差作为反馈信号的主从式PID控制策略无法消除双卷扬系统中某些参数不一致导致的同步误差增大的问题,而以吊钩倾角作为反馈信号则可以有效地保证双卷扬系统最终的稳态误差为零,且提出的PI参数确定方法可以保证系统的稳定性。