C2H技术在智能相机系统中的应用

为了解决由于大量数据频繁读写而影响系统性能的问题,在分析了应用程序各部分处理时间的基础上,介绍了一种基于Altera NiosⅡ嵌入式处理器的智能相机系统(Smart Camera System)。采用C2H(C语言转换至硬件加速,C-to-Hardware)编译器生成硬件加速器的方法来加速数据的读取和存储。同时通过修改LAN91C111网卡的驱动程序,将图像数据即时发送至以太网。该方法对于在数据处理实时性要求较高的图像采集产品中应用,有很大的实用价值。     

复杂监控背景下多运动目标的检测与跟踪

在目标跟踪系监测系统中,视频的处理主要由摄像机视频捕获、视频图像帧的预处理、运动中目标的监测、运动目标的跟踪、运动目标的分类和目标行为描述与理解等步骤.其中,运动目标检测与跟踪是视频处理系统中的核心内容.主要对运动目标在复杂环境下检测与跟踪技术进行研究.     

应用运行优化软件(OPTIpro)进行运行管理的探索和实践

介绍分析了国华准电在开发和使用运行优化软件OPTIpro过程中，进行运行管理改革的经验，对发电厂指标分析和考核以及经济活动分析工作进行了探索和实践，通过信息技术和生产管理的有效结合，实现了运行管理的创新。     

基于 LeNet5like 的迁移学习风电机组叶片覆冰故障诊断研究

针对海上风电场和高海拔地区风机机组的叶片覆冰故障模型精度低、建模速度慢等问题,提出一种基于 LeNet5like 的 迁移学习风电机组叶片覆冰故障诊断方法。 首先,整合监控和数据采集系统的记录数据与风机覆冰情况进行预处理,建立训练 数据集;其次,基于改进后的 LeNet5like 网络构建覆冰故障诊断模型,提取数据集中多变量间的相关性特征信息;然后,经网络 参数微调迁移学习对模型进行训练,实现对其他风机覆冰故障诊断模型的快速建立;最后,经实验验证,该模型覆冰故障诊断准 确率为 98. 90% ,较无迁移模块网络训练时间缩短 28 s,提升约 15. 91% ,验证了基于 LeNet5like 的迁移学习风电机组叶片覆冰 故障诊断方法的精确性和快速性。     

一种面向工业机器人智能抓取的视觉引导技术研究

为实现工业机器人自主识别并抓取指定的目标,提出了一种基于计算机视觉引导的解决方法.该方法利用指定目标的3D数据模型,以及由两台或者多台CCD摄像机从工作场景中不同角度获取到的数字图像,经过目标姿态估算、投影计算并生成投影图像,再利用投影图像与目标真实图像进行比较,实现了目标的识别与位姿获取.实验结果表明该方法可以在较复杂的环境下识别指定目标,并获得目标的姿态信息,从而为工业机器人抓取目标提供引导.     

基于非线性偏最小二乘回归的软测量建模及应用

针对复杂工业过程存在的多变量、相关性和非线性问题,提出一种新的基于非线性偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归的软测量建模方法。该方法利用PLS作为模型的外部框架来提取输入输出主成分变量,同时消除变量间的相关性,然后用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)作为内部函数来描述主成分变量之间的非线性关系,并引入基于误差最小化的权值更新策略,来改进模型的预测精度。以pH中和过程的Benchmark模型来验证该方法的性能,并与其他建模方法比较,结果表明该方法预测精度较高,而且具有较强的泛化能力。将该方法应用于某电站燃煤锅炉的NOx排放软测量建模之中,取得了较好的预测效果。     

基于多特征匹配的快速星图识别

随着星敏感器探测灵敏度的提高,导航星表中恒星的数量急剧增加,导致星图识别的识别速度和识别率降低。因此,为了提高星图识别的识别速度和识别率,文中在三角形算法的基础上提出了一种基于多特征匹配的快速星图识别算法。首先,采用天球的内接正二十面体法对预处理后的星表进行分区。然后,将特征三角形的边长以及外接圆和内切圆半径的乘积作为特征值构建导航特征库,并根据后者的哈希函数对特征库进行分块。在识别的过程中,利用观测三角形外接圆和内切圆半径乘积的哈希函数实现导航特征库子块的快速定位,并在该子块内采用多特征匹配的方法得到观测三角形的识别结果,最后根据该结果确定星敏感器视场所包含的天球子区域,并在子区域内完成视场中其它导航星的识别。实验结果表明,文中算法的识别性能与导航特征库的分块数有关,在选择合适的分块数后,与常用三角形算法相比,算法在识别速度,识别率以及对星等误差和假目标的鲁棒性等方面具有明显的优势,算法的平均识别时间和识别率分别为17.161ms和98.58%,满足星敏感器对高识别速度和识别率的要求。     

0.450英寸布什马斯特弹重锤出击

美国民用武器市场庞大,射击爱好者除使用常规弹药外,近年来对大口径枪弹需求明显增加,一些公司便乘势推出了自己的产品.     

AES算法的FPGA优化实现

简要介绍了新一代高级加密标准AES算法（Rijndad）的设计原理，对其实现流程进行了详细阐述。以资源优化为目标，在对轮操作进行简化合并的基础上，完成了该算法加密部分的FPGA优化实现。     

红外焦平面阵列非均匀性校正算法研究

红外焦平面阵列( IRFPA)的非均匀性校正是提升红外系统成像质量的重要环节。非均匀性校正算法主要分为基于参考辐射源的标定类校正算法和基于场景的校正算法。将基于参考辐射源的标定类校正算法按线性模型与非线性模型进行详细分类,基于场景的校正算法按空域和时域进行详细分类。针对不同类特点,分别对上述算法进行了详细的分析及比较,为今后非均匀性校正算法的选择提供理论基础,并根据现有两类算法特点,提出算法未来的研究方向。