基于深度学习的道路检测和红绿灯调度

为提升城市交通效率,减少交通堵塞,文章设计了道路检测和红绿灯调度控制系统。该系统以YOLOv5算法模型为基础,通过调整模型参数,首先实现交通视频中各种道路目标进行实时检测和识别,然后根据道路目标计数值,设置不同的权值,从而完成红绿灯调度。实验数据分析表明,所设计的系统识别结果准确度较高,程序目标识别速度能够达到实时检测的标准,且能初步提高交通效率。     

基于改进YOLOv5的昏暗小目标交通标志识别

为了实时检测并识别路上的交通标志,针对在不良光照情况影响下小型交通标志的识别精确度较低、误检、漏检严重的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的交通标志识别模型.首先在YOLOv5模型的浅层特征图层增加一次concat操作,将浅层的特征信息结合中间特征图层作为一个检测头,有利于小目标交通标志的识别效率.其次将坐标注意力机制添加到YOLOv5模型中,从而提高特征提取的效率.对中国交通标志数据集TT100K进行数据扩充和暗光增强的操作,最后在经过预处理的TT100K数据集上验证本文改进的模型检测效果.实验结果表明本文改进的模型对小目标及昏暗情况的交通标志识别效率有很大的提升.本文改进的YOLOv5模型与最初的YOLOv5模型均在扩充后的数据集上进行训练后的结果相比,在准确率上提升了1.5%,达到了93.4%;召回率提升了6.8%,达到了92.3%; mAP值提高了5.2%,达到了96.2%.     

基于单片机的WQ-5型弯曲梁应变测量系统设计

为了增加WQ-5型弯曲梁应变量测量实验仪的数据通信功能,利用PC机进行数据处理、实时曲线显示等,介绍了用基于单片机系统的设计方法对实验仪进行了重新设计。在设计时,继承现有仪器的模拟电路部分,同时增加了微机及数字通信的电路;以及汇编语言下位机程序、PC机上位机程序等系统设计的程序等,对传统仪器的改进具有一定的指导意义。     

腐蚀/膨胀算法在足球机器人视觉系统中的应用

在FIRA MiroSot机器人足球比赛中,视觉系统是获得比赛场上机器人与球位置信息的唯一途径。视觉系统的识别速度、精度直接影响到比赛的胜负。针对传统视觉系统在机器人足球比赛中获取各实体的位置不够准确的问题,提出了一种结合数学形态学中腐蚀/膨胀算法来处理视觉系统中的实时图像,增加足球机器人视觉系统识别的精度的设计方案。实验结果表明,该方案在没有降低比赛中识别速度的前提下,大大地提高了识别精度。     

基于YOLO v3深度学习算法的视觉导航技术研究与实践

针对传统的目标检测算法实时性低的问题，利用深度学习YOLO v3算法进行视觉识别研究，并将基于YOLO v3算法的视觉识别程序应用于视觉导航小车，实现小车对路标的实时识别和自主导航。在深入理解YOLO v3算法原理和框架的基础上，提出基于YOLO v3算法的视觉导航小车自动驾驶程序框架。通过在视觉导航小车的控制系统中嵌入python语言编写的YOLO v3算法，实现小车在沙盘上进行路标识别和自动驾驶。实际运行效果表明，训练阶段，YOLO v3算法视觉识别对路标的平均识别率达到了93.5%，小车在沙盘上运行过程中对路标的平均识别率达到了99.5%。基于YOLO v3算法的视觉识别表现出较高的路标识别率，可以满足小车自主导航的需要。     

基于改进YOLOv5s的人脸疼痛表情识别

针对目前疼痛表情识别模型结构复杂、计算量大、检测速度慢、不易移植等问题,提出一种针对移动端设备的轻量化人脸疼痛表情识别算法。首先引入GhostNet网络结构中的Ghost模块卷积,压缩模型的参数量,减小计算开销;之后用改进的FReLu激活函数替换SiLu激活函数,提升识别精度与检测效率;最后引入CA注意力机制,对人脸疼痛表情特征区域增加关注度,提升算法对疼痛表情模型的识别精度。实验结果表明,改进后的模型对疼痛表情识别精度达到96.9%;每张图片检测时间为53 ms,相比YOLOv5s模型用时缩短18%;模型大小相比YOLOv5s下降41.3%。适用于移动端设备的实时疼痛表情识别。     

PXI通用测试系统中适配器自识别技术研究

针对采用调理箱-适配器体系的PXI自动测试系统多种适配器并存,实际使用中连接错误有可能导致严重后果的问题,使用在适配器和测试软件中增加识别电路和识别程序的方法来解决这个问题;提出了识别电路和识别程序的设计原则,总结了常用的3种适配器标识方法,并详细描述了采用识别芯片进行识别的方法,对各种识别方法进行了分析比较,着重指出了提高识别系统可靠性的方法;应用结果表明,这些方法能够在不同场合满足对适配器的鉴别需求,有效防止了人为失误引起的设备损坏,提高了自动测试系统整体的可靠性。     

SimuroSot决策系统中的态势评估算法

态势评估是决策系统的重要组成部分。在仿真机器人足球比赛中,考虑到足球机器人比赛的实质就是策略的对抗,对场上球和机器人实时的态势评估是提高球队实力的一个必需且有效的办法。该文提出并分析了基于SimuroSot5vs5平台中机器人和球的态势评估的数学模型,在此基础上提出了一类实用的程序算法,其有效性已在实验及比赛中得到验证。     

实时图像识别系统PCI驱动程序设计与开发

为提高实时图像识别系统的数据传输速率和识别搜索效率,分析驱动程序设计的关键问题,提出类FACADE设计模式,并将其作为驱动程序接口设计的框架.在阐述WDM驱动模型基本结构和核心概念的基础上,采用类FACADE设计模式和MDL内存描述方法,开发实时图像识别系统PCI设备驱动程序.通过向量识别程序测试,验证了该驱动程序的有效性和稳定性;通过车牌识别程序测试,验证了类FACADE设计模式可使图像识别系统识别搜索效率提高20倍.     

基于边缘设备和改进YOLOv5算法的车牌号码识别

自动识别车牌号码是智慧交通中的重要内容,针对现有车牌识别算法计算量大,不满足微型化、实时性等需求,提出一种基于边缘设备和改进YOLOv5算法的车牌号码识别方法。首先,构建车牌数据集;其次,通过改进YOLOv5网络模型架构,并引入注意力机制,提升对车牌号码的检测能力,并与未改进的YOLOv5算法作性能对比;最后,将Intel Movidius NCS2与树莓派硬件设备结合,进行实时推理。实验结果表明,改进的YOLOv5算法在边缘设备上的实时画面推理速度最快达到3.316 ms,YOLOv5算法推理速度为5.772 ms,改进的YOLOv5算法与原算法相比,其推理速度平均提升了13.41%。本文提出的方法能在边缘设备上提高车牌检测速度,并达到较高的准确率。     

基于V4L2的无线视频传输系统的设计

提出了一种基于V4L2的无线视频传输系统的设计方法.路由器端和客户端的设计以S3C2440为硬件平台,以Linux操作系统为软件平台,以QT为图形化界面应用程序开发软件.将采集到的图像数据按MPEG-4标准进行编码,得到的码流通过路由器端中soft-AP构建的无线网络进行传输.客户端可实时地获得视频图像,从而实现实时视...     

基于MPC8260的视频会议终端设计与实现

设计了一套多媒体视频会议终端,系统硬件平台以MPC8260为控制核心,DM642和SM712为音/视频处理显示模块,采用PCI总线进行互连。软件部分以VxWorks为操作系统平台,SIP协议栈为系统通信软交换协议,实现多媒体语音/视频通信。系统组网应用结果表明本系统软、硬件协同性好,具有较高的实时性和稳定性。     

基于V4L2的嵌入式视频监控系统

设计了一种基于V4L2的嵌入式视频监控系统,系统以S3C2440 a为硬件平台,以Linux操作系统为软件平台,选取Boa为嵌入式Web服务器。视频采集程序是针对V4L2设计的,V4L2是linux2.6内核所具有的视频设备驱动规范。采集到的视频信息可以利用TCP/IP协议传输,局域网内的用户使用浏览器,即可实时地获得视频图像,从而实现实时视频监控。实验结果表明系统性能稳定、实时性好,具有广泛的应用价值。     

DM642在网络视频传输系统中的应用

数字信号处理器TMS320DM642在多媒体通信领域有着广泛的应用。以利用XDAIS算法在DM642上实现网络视频编码器为例，研究了DM642在网络视频传输系统开发中的一般过程，介绍了系统的硬件和软件模块的功能、工作原理和RP5在程序中的使用方法，并详细分析了使用NDK进行网络功能开发的过程。实践证明，所用方法是正确有效的。该系统模型可作为网络视频监控系统的一个通用平台。     

基于SoC的小型集成化视频采集处理系统研究

由于传统视频采集和处理系统很难解决小体积、低功耗与高数据带宽和处理速度之间的矛盾,同时针对智能武器装备、工业自动化生产等领域对视频采集与处理系统小型化、集成化发展需求,基于Xilinx公司高性能Zynq-7000系列SoC芯片,搭建了一种小型化、集成化、通用化视频采集处理平台系统。通过充分发挥SoC芯片集成ARM处理器软件可编程和FPGA硬件可编程优势,提出了利用HLS工具将图像预处理算法快速打包生成IP核,在FPGA中实现图像算法硬件加速的设计方法,不仅保证了视频采集和处理的实时性,而且实现了视频处理设备小型化、集成化、低功耗设计。对系统软硬件设计和各组成部分原理进行了介绍,并以Sobel边缘检测算子为实例,对系统功能和性能与传统处理方法进行了对比测试,验证了系统的有效性。     

基于Android的可视倒车系统设计

设计的可视倒车系统是在Android操作系统平台下,以三星公司的S3C6410作为处理器,利用OV9650摄像头对汽车尾部的实时路况信息进行采集,通过LCD显示屏直观的呈现出来,以语音报警系统和超声波测距作为辅助,完成整个可视倒车系统的软硬件设计,达到清晰显示倒车路况的同时,实现比较精确的测距和障碍物距离语音报警,克服倒车盲区。     

基于ARM9与Linux智能搬运分拣机器人的设计与实现

给出了嵌入式ARM-Linux平台环境下的智能搬运分拣机器人的设计方案。其硬件平台是以ARM9架构处理器S3C2440A作为系统控制核心,并根据硬件资源对kernel、根文件系统以及应用程序进行了修订和编译,为机器人构建了Linux系统软件平台。同时还采用了一种改进型SIFT算法进行货物识别。凭借着强大硬件性能、开放的软件系统以及高效的匹配算法,使本机器人动作稳定性好、拓展性强以及识别精准度高等特点,能够工作在多种作业环境下。     

视频图像边缘实时检测系统的DSP实现

在研究视频图像实时处理系统的基础上,以TI公司的DSP芯片（TMS320C5000）为硬件开发平台,以Code Composer Studio为软件开发环境,通过硬件设计和软件编程实现视频图像中动态目标的获取、边缘检测;针对传统实现方法的长延时实时处理性差等不足,文章利用CCS对程序中的关键代码进行了优化,并在仿真系统的实验平台上进行了调试;结果证明系统的软件的运行效率得到了提高,达到了实时性的要求;该系统结合了软件算法的灵活性和硬件DSP的高速度,能够对视频图像进行真正意义上的实时处理。     

嵌入式MPEG4视频服务器设计和实现

本文提出并设计嵌入式MPEG4视频服务器视频监控系统,以双核嵌入式处理器BF561为硬件平台,搭建一个网络可访问的流媒体服务器系统。该服务器至少提供5个远程用户的网络登陆和视频图像的实时传输,同时,详细地论述了系统设计方案,硬件和软件方面的设计,并给出实际运行结果。     

An image-processing system, motion analysis oriented (IPS-100), applied to microscopy.

This paper describes a real-time video image processing system, suitable for image analysis of stationary and moving images. It consists of a high-quality microscope, a general-purpose personal computer, a commercially available image-processing hardware module plugged into the computer bus, a b/w TV-camera, video monitors and a software package. The structure and the capability of this system are explained. The software is menu-driven and performs real-time image enhancements, real-time mathematical and morphological filters, image segmentation and labelling, real-time identification of moving objects, and real-time analysis of their movements. The program is available in listing form.