基于改进生成对抗网络的单帧图像超分辨率重建

为了获得更好的图像超分辨率重建质量,提高网络训练的稳定性,对生成对抗网络、损失函数进行研究.首先,介绍了SRGAN和DenseNet,并设计了基于DenseNet的生成网络用以生成图像,且将子像素卷积模块加入到DenseNet中.接着,移除了原本DenseNet中冗余的BN层,提高了模型的训练效率.最后,介绍了SRGA...     

STV7697B在彩色FED中的应用

FED是新一代真空平板显示器件,由于色彩自然逼真、响应速度快、宽视角、低功耗以及矩阵选址等优点,而应用范围广泛.STV7697B作为数据电极的驱动芯片,能有效解决FED数据显示所需要的高压驱动问题.本文介绍了STV7697B的结构、性能特点和使用方法.整个系统实际测试的结果与仿真的波形相当吻合,显示效果令人满意.     

LCD背光源的最新进展

文中简述几种常见的LCD背光源,包括其各自的优缺点与最新进展,其中包括冷阴极荧光灯(CCFL)、电致发光器(EL)和发光二极管(LED).最后着重介绍正在研发中新型的LCD用低功耗印刷型场致发射(LPC-FED)背光源.     

头位跟踪系统中摄像机标定技术的研究

在头位跟踪的摄像机标定中,传统的线性模型标定精度低,不能精确获得头部位置参数.系统利用CCD摄像机,结合摄像机模型,考虑摄像机镜头的径向畸变,求出三角形的三个顶点的像素坐标,由此确定瞄准线的空间位置,进而求出方位角、俯仰角.通过实验比较了线性模型和畸变模型在三维重建中的误差,结果表明该考虑径向畸变的模型与线性模型相比精度上提高了30%.     

一种新型智能电视遥控器的设计与实现

针对当前手势识别的摄像头安装在电视机上,存在受距离和视角的影响以及手势识别率较低的问题,设计并实现了一种将摄像头集成到遥控器,让遥控器完成手势识别,并通过红外通信方式传送到智能电视实现控制的手势识别系统。该遥控器还设计实现了绝对坐标空中鼠标的功能,给电视用户提供更加方便、快捷的智能交互体验。     

FED驱动系统集成设计

FED驱动系统的集成化设计,有助于加强系统的稳定性、减少厚度、缩小系统整体体积,同时节省设计成本,使之薄型化发展。就所选集成芯片设计行扫描电路和列灰度调制电路,对芯片的工作过程给予解释,并对集成设计中的几个考虑点予以说明,通过设计调试,实现FED集成彩色显示,有图像细腻、色再现好等优点。     

关于点阵式LED动态背光源及其驱动电路的设计

由于液晶本身不发光,需要通过背光照明,因此目前大多数产品采用冷阴极射线荧光灯（CCFL）作为背光源,但因CCFL的亮度不容易控制和响应速度慢等缺点,造成液晶显示的能源浪费和动态模糊。文章提出了一种基于点阵式LED的动态背光源结构,将单个LED发出的光投射区域限制在散光膜的单一区域,即每个LED只负责液晶部分区域的背光照明。文章还设计了动态背光源的驱动电路,通过对显示的画面进行分析．采用亮度动态控制的方式可以得到不同区域的最佳亮度,同时驱动LED背光达到相应的亮度。并利用Matlab软件仿真LED背光源,结果表明采用动态背光源能有效地降低功耗．提高图像对比度。     

基于多源异构数据与深度神经网络的电量预测系统

智能化管理电力资源是电网等部门的长期目标,准确地预测用电需求对基建投资、电能调度、用电安全等起着至关重要的作用。电力资源需求受多方面复杂因素影响,使得传统模型难以适应多变量或多输入预测问题,其预测准确率无法实际应用于现实用电场景。提出了一种新型多源异构化数据驱动的电量预测系统,利用电力资源、气象和人群移动等多源异构化数据集,结合深度神经网络实现高可靠性、高准确率的电力资源预测模型。设计堆栈式去噪自编码器实现多源异构数据的“电力-天气-人群”深度耦合特征提取,然后使用长短时记忆神经网络(LSTM)对所提取特征进行用电需求预测。通过现实用电场景下所采集的多源异构化数据集对预测模型进行训练,实现高精度的用电需求预测。实验结果同时也证明多源异构数据集可以更好地捕捉特定区域内用电习惯,帮助相关部门实现高效且低时延的电力资源管理与调度。     

基于FPGA的LED体三维显示方案研究

基于人眼视觉暂留特性及LED的高速发光特性,设计了一套LED体三维显示系统.首先利用Matlab生成三维数据,通过红外模块传输到显示驱动电路;其次快速旋转LED阵列,由角度编码器获取旋转角度值,并根据角度值计算对应的二维截面图形;最后通过调制LED的发光与消隐实现相应的显示.该系统基于24×16二维LED阵列,具有69 120个体像素,实现了空间尺寸为φ94.4 mm×66.8 mm的稳定柱体内三维显示.     

改进型高精度实时视频多指尖检测方法的研究

指尖提取已成为基于视觉的裸手人机交互的关键技术,针对目前很多识别手势和指尖检测方法存在的对设备要求高、系统效率低、局限于单指检测、应用局限性高和对于弯曲手指存在误检等诸多问题,提出了一种改进型高精度曲率多指尖检测法。首先,通过对提取到的手势边缘序列点求曲率和像素值判断法排除手指凹槽。同时还提出了掌心测距法结合手掌外接圆法等有效地去除了握拳时和手指半弯时解决类指尖误判问题的方案。最后,整合优化算法流程,实验验证表明该改进的检测方法能较好地提高程序运行效率,检测精度与运行速度得到了明显的改善。