基于AM335 X的多功能智能车设计

基于AM335X微控制器设计一款具有GPS定位、视觉识别、自动避障、轨迹跟踪等功能的智能车。使用超声波传感测距;使用GPS定位,摄像头路障识别和路径规划;搭载无线通信模块,实现对智能车的远程控制和监测;利用PID算法实现车辆后轮驱动和前轮转向控制。车的硬件主要包括微处理器模块、电源模块、电机驱动模块、通信模块、导航定位模块和避障模块。控制系统中加入PID算法实现车辆前进驱动控制和转向控制,并进行了仿真验证和实车实验。     

基于AI的机械视觉控制系统设计

为了提高工作效率,节省人力、物力,设计了一款基于STC12C5A60S为主控单元的智能控制装置。该装置主要由主控板、WiFi模块、颜色识别模块和机械手等模块组成。颜色识别模块通过传感器检测目标物体,把相应指令传输至控制单元,通过主控板控制电机启动,实现机械臂上下左右移动,完成目标物体的检测和抓取,并放置在设定的位置,实现智能控制。     

基于单片机控制的智能行李箱设计研究

介绍一种采用模块化设计的智能行李箱,包括主控模块、避障模块、驱动模块、跟踪模块、报警装置、电源模块等模块,实现了行李箱自主跟随主人行走、遇到障碍物避障绕行、超出连接范围自动报警等功能,有效解决了现代人出行行李箱笨重不易携带、易丢失等问题。     

基于神经网络的智能盲人物体识别和避障仪设计

设计了一种智能盲人物体识别和避障仪,由STM32单片机、摄像头、语音播报模块、电子罗盘定位模块4个部分构成.单片机在摄像头采集的图像中通过算法可以对物体进行识别,准确知道物体的方位.以STM32为主芯片,在图像识别上运用神经网络的数据集来识别物体并采用特征点检测实现避障.采用电子罗盘定位模块确认物体方位的效果和对盲人的运动方向进行实时测量.要帮助盲人"看到"环境信息,分为3个流程:信息获取、信息处理及声音映射.首先辅助仪通过单个摄像头镜头获取周围环境图像,Elman神经网络算法对获取到的图像进行处理,其次STM32单片机通过语音播报模块进行语音播报,将图像信息转化为声音传递给盲人.盲人通过声音判断所处环境,并且做出避障和识别物体的行为,从而达到对日常出行的导盲作用.     

基于神经网络的智能盲人物体识别和避障仪设计

设计了一种智能盲人物体识别和避障仪,由STM32单片机、摄像头、语音播报模块、电子罗盘定位模块4个部分构成.单片机在摄像头采集的图像中通过算法可以对物体进行识别,准确知道物体的方位.以STM32为主芯片,在图像识别上运用神经网络的数据集来识别物体并采用特征点检测实现避障.采用电子罗盘定位模块确认物体方位的效果和对盲人的运动方向进行实时测量.要帮助盲人"看到"环境信息,分为3个流程:信息获取、信息处理及声音映射.首先辅助仪通过单个摄像头镜头获取周围环境图像,Elman神经网络算法对获取到的图像进行处理,其次STM32单片机通过语音播报模块进行语音播报,将图像信息转化为声音传递给盲人.盲人通过声音判断所处环境,并且做出避障和识别物体的行为,从而达到对日常出行的导盲作用.     

基于机器视觉的智能垃圾分拣机器人的设计

设计了一款智能分拣机器人,通过使用OpenMV摄像头辨别物体的颜色,用Arduino板作为机械臂的主控板,双模块之间使用蓝牙串口模块进行通信,从而实现六自由度机械臂进行物体的抓取和搬运。经过多次的测试,机械能够在准确有效的自动识别目标物体后,对物体进行颜色分拣,为市场的需要提供简单有效的新方案。     

三维曲线识别技术研究

在两维曲线识别技术的基础上进行三维曲线识别技术的研究,通过简化摄像头模型,以及限制摄像头的安装位置,利用两摄像头坐标系之间的关系,推导出一种基于两维曲线识别的三维曲线识别算法,并分析了该种算法的可行}生,在机器人视觉算法研究中有一定的价值.     

航天器部件的精细分割和稳定跟踪

为了实现在轨服务过程中对于没有靶标的部件进行操作，需要精细地分割出相关部件，并对其在时序上进行稳定地跟踪。对于部件的精细分割，本文首先基于航天器部件实例分割数据集对实例分割网络Mask RCNN进行了训练，然后在其掩膜分割分支上添加一个优化模块对部件分割结果进行优化。对于部件跟踪，本文首先在Quit＿trihard损失的基础上提出分层加权五元组损失，然后利用该损失在航天器部件重识别数据集上对有关重识别网络进行训练，最后将得到的重识别网路嵌入Deep OC SORT跟踪算法以实现对航天器部件的稳定跟踪。实验结果表明：经过掩膜优化后，在部件实例分割测试集上相关实例分割算法的分割精度可提升至84.90 mAP；使用改进后的损失进行部件重识别，在部件重识别测试集上的识别成功率提高至76.86%，同时相关跟踪算法在部件跟踪测试集上的跟踪成功率升至89.38%。因此，本文提出的方法基本可以满足航天器部件的精细分割和稳定跟踪。     

基于状态分割的运动目标实时跟踪

针对基于云台的移动式摄像头视频监控系统,为准确、实时地对运动目标实施检测、跟踪,提出了一种基于状态分割思想的运动目标实时跟踪方法。该方法将运动目标检测跟踪过程按摄像头的运动状态分为静止、运动2个阶段。在摄像头静止阶段,采用基于混合高斯模型的背景差法检测运动目标,提取目标的颜色特征信息;在摄像头运动阶段,采用Camshift算法对运动目标进行跟踪。开发了基于 OpenCV 开源库的算法程序。实验结果表明,在目标颜色特征显著的情况下,该方法实现了移动式摄像头对运动目标的精确跟踪,并具有较好的鲁棒性和实时性。      

嵌入式起重机配重重量自动识别系统研究设计

根据数字图像处理的基本原理,基于OpenCV函数库设计算法对起重机配重重量进行识别,采用ARM嵌入式处理器设计开发了起重机配重重量识别系统。嵌入式系统通过USB与摄像头模块通信,通过TFT控制器与LCD相连,通过配重信息定位、字符分割以及改进的分类识别算法实现对配重重量的正确识别。