设计应用 基于复合体制和Kalman滤波的交通测速雷达设计[通信与网络][通信网络] 在深入研究各雷达体制基本原理及信号处理方法的基础上,根据实际交通管理需求现状,指出两种体制复合工作的必要性,分别对雷达系统硬件电路和DSP算法做出改进。通过MATLAB分析数据以及实际路测,能够准确得到目标机动车的速度和距离信息,车辆有效抓拍率高达99%以上,并有很好的抓拍一致性。该研究成果可对交通管理部门的监管工作提供便利,有效提高执法可靠性,具有重要的现实意义。 发表于:2017/5/3 下午8:23:00 基于TMS320DM6437的车道线检测与跟踪[嵌入式技术][汽车电子] 在TMS320DM6437平台上实现了车道线的实时检测与跟踪。通过两级Hough变换实现了车道线实时检测,利用视频帧与帧之间的相关性对车道线进行跟踪。在算法移植到TMS320DM6437平台过程中,利用DSP特点,对算法在结构以及流程等方面再次进行优化进行进一步优化。经过实验测试,该系统实现了车道线实时检测与跟踪。 发表于:2017/5/3 下午2:03:00 基于多特征融合的驾驶员状态检测的实现[嵌入式技术][汽车电子] 针对驾驶员状态检测和提取特征单一化以及检测设备成本过高的缺陷,提出了一种多特征融合的驾驶员状态的实现。该系统以内置DSP芯片的STM32L4低功耗单片机为核心,首先通过SON1303、MPU6050等传感器实时采集,分别获取人的脉搏、加速度、角速度以及姿态角特征参数;其次,脉搏调用DSP库实现快速傅里叶变换(FFT),利用切比雪夫窗口设计滤波器提取频谱;最后,通过驾驶员状态良好、疲劳、分心以及紧张频谱分析,定义第一主峰B以及频谱比K,融合B、K、姿态角、加速度、角速度等特征实现对驾驶员状态的判断。通过实验测试,该系统具有抗干扰强、低成本等特点,可以广泛应用于驾驶员状态检测,便于ADAS技术推广。 发表于:2017/5/3 下午1:47:00 海杂波背景下小目标检测的深度信念网络方法[通信与网络][通信网络] 结合深度学习相关理论,提出了海杂波背景下小目标检测的深度信念网络方法。该方法以无标签数据逐层进行非监督贪婪训练,使每层得到一个合适的初始值;构建深度信念网络初步模型,并以带标签的数据对该种模型以误差反向算法对整个网络的参数进行调优,建立预测模型;最后利用该种预测模型检测湮没在海杂波背景下的小目标信号。以加拿大McMaster实测的IPIX雷达数据进行实验,利用均方根误差评价性能。实验结果表明,针对第54#海杂波数据,文章提出的深度信念网络方法所预测的均方根误差为0.016,与已有的选择性支持向量机集成方法均方根误差0.026 4和K均值有效极限学习机所得的均方根误差0.042 8相比,预测精度有所提高。 发表于:2017/5/3 上午12:19:00 基于主凹点检测的血细胞图像去粘连分割算法研究[嵌入式技术][医疗电子] 针对医学中血细胞图像研究中粘连细胞难以分割的问题,提出一种基于主凹点检测的分割算法。通过滤波预处理去除图像的噪声以改善图像质量,基于改进的活动轮廓模型初步提取细胞轮廓,通过寻找主凹点的方法准确定位粘连细胞凹点位置,标记并融合细胞图像轮廓、粘连形状等特性,实现粘连细胞分离。实验结果表明,该方法具有很好的分割准确度和完整度,且该算法具有普适性。 发表于:2017/5/2 下午8:05:00 基于STC单片机的角度控制[嵌入式技术][智能电网] 利用STC12系列单片机作为控制核心,减速电机作为执行机构,以单圈电位器作为检测元件,在有限范围内实现了角度的精确控制。经过实验测试,在0°~235°的控制范围内,最大误差控制在±1°,保证了控制精度和控制速率;经过实际使用验证了该方案安全、可靠。 发表于:2017/5/2 下午5:39:00 基于多尺度重采样的车道线检测[嵌入式技术][汽车电子] 提出了一种适用于辅助驾驶的高鲁棒性车道线检测算法。算法采用了根据距离的影像金字塔,有效提高了检测效率和准确率,实现了Android平台的实时检测,使用水平方向暗-亮-暗特征、二次曲线车道模型和基于卡尔曼滤波的跟踪实时提取跟踪路面车道线,实现相机俯仰角的快速标定。实验证明,基于简单特征和车道线模型算法在Android系统的行车记录仪上可稳定地进行车道跟踪。 发表于:2017/5/2 上午11:04:00 手机ADAS:基于OpenCL的车道线检测应用评估[嵌入式技术][汽车电子] 先进驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistant System,ADAS)有利于提高驾驶安全性。如今,Open Computing Language(OpenCL)框架以及集成Graphics Processing Unit(GPU)手机的出现,使得在手机上高效运行ADAS应用成为可能。基于OpenCL框架实现了ADAS最典型的一个功能——车道线检测,并运行在三款手机上。通过比较该应用的检测准确度、帧处理速度、应用能效,根据实验结果手机设备非常适合运行基于视觉的ADAS应用。 发表于:2017/5/2 上午10:53:00 基于SAR-ADC的精密同步数据采集系统设计[嵌入式技术][物联网] 针对某精密数据采集系统中模拟信号同步采样问题,文章研究了多通道同步模拟信号采集方法,设计了一种基于SAR-ADC、使用FPGA控制的16位同步采样AD转换系统。该系统可实现模拟信号的实时同步采样,同时兼顾多路模拟信号采样频率要求的差异性,最后通过试验测试了该系统的信纳比(SINAD)和有效位数(ENOB)。测试结果表明,该系统具有良好的动态性能指标。 发表于:2017/4/27 下午10:43:00 基于Kinect的实时障碍物检测[嵌入式技术][工业自动化] 传统的传感器在移动机器人障碍物检测领域都有其各自的局限性。文章提出基于Kinect的障碍物检测方法:利用Kinect传感器获取环境深度图像;通过Kinect标定配准之后获取校准参数;通过该参数获得图像像素点与空间三维坐标的对应关系;通过空间三维坐标确定地平面与障碍物区域,并将障碍物区域作为感兴趣区域;通过三维坐标在x轴和z轴的连续性对感兴趣区域进行处理,分割出各个障碍物。实验结果表明,文中算法可以有效且实时地检测到障碍物信息。 发表于:2017/4/27 下午9:55:00 <…327328329330331332333334335336…>