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設計應用

基于TMS320DM6437的車道線檢測與跟蹤

基于TMS320DM6437的車道線檢測與跟蹤[嵌入式技術][汽車電子]

在TMS320DM6437平臺上實現了車道線的實時檢測與跟蹤。通過兩級Hough變換實現了車道線實時檢測，利用視頻幀與幀之間的相關性對車道線進行跟蹤。在算法移植到TMS320DM6437平臺過程中，利用DSP特點，對算法在結構以及流程等方面再次進行優化進行進一步優化。經過實驗測試，該系統實現了車道線實時檢測與跟蹤。

發表于：5/3/2017 2:03:00 PM

基于多特征融合的駕駛員狀態檢測的實現

基于多特征融合的駕駛員狀態檢測的實現[嵌入式技術][汽車電子]

針對駕駛員狀態檢測和提取特征單一化以及檢測設備成本過高的缺陷，提出了一種多特征融合的駕駛員狀態的實現。該系統以內置DSP芯片的STM32L4低功耗單片機為核心，首先通過SON1303、MPU6050等傳感器實時采集，分別獲取人的脈搏、加速度、角速度以及姿態角特征參數；其次，脈搏調用DSP庫實現快速傅里葉變換（FFT），利用切比雪夫窗口設計濾波器提取頻譜；最后，通過駕駛員狀態良好、疲勞、分心以及緊張頻譜分析，定義第一主峰B以及頻譜比K，融合B、K、姿態角、加速度、角速度等特征實現對駕駛員狀態的判斷。通過實驗測試，該系統具有抗干擾強、低成本等特點，可以廣泛應用于駕駛員狀態檢測，便于ADAS技術推廣。

發表于：5/3/2017 1:47:00 PM

海雜波背景下小目標檢測的深度信念網絡方法

海雜波背景下小目標檢測的深度信念網絡方法[通信與網絡][通信網絡]

結合深度學習相關理論，提出了海雜波背景下小目標檢測的深度信念網絡方法。該方法以無標簽數據逐層進行非監督貪婪訓練，使每層得到一個合適的初始值；構建深度信念網絡初步模型，并以帶標簽的數據對該種模型以誤差反向算法對整個網絡的參數進行調優，建立預測模型；最后利用該種預測模型檢測湮沒在海雜波背景下的小目標信號。以加拿大McMaster實測的IPIX雷達數據進行實驗，利用均方根誤差評價性能。實驗結果表明，針對第54#海雜波數據，文章提出的深度信念網絡方法所預測的均方根誤差為0.016，與已有的選擇性支持向量機集成方法均方根誤差0.026 4和K均值有效極限學習機所得的均方根誤差0.042 8相比，預測精度有所提高。

發表于：5/3/2017 12:19:00 AM

基于單片機和GSM的智能家居系統的設計

基于單片機和GSM的智能家居系統的設計[嵌入式技術][其他]

介紹了單片機操作系統、C語言技術與GSM模塊結合完成智能家居系統的設計與實現。該系統主要實現三大功能：監控室內溫度、防盜和檢測室內可燃氣以及煙霧。首先通過3個傳感器模塊采集室內信息，例如溫度、人體、可燃氣與煙霧等，然后發送到以51系列單片機為核心控制器構建的數據采集終端上進行處理，若發生特殊情況，系統發出報警聲，并通過GSM模塊發送報警信息到遠程接收端。仿真結果證明，該系統成本低，操作方便，并且達到了預期的穩定性和可靠性。

發表于：5/2/2017 9:14:00 PM

非均勻節點情形下的一類三角B樣條曲線

非均勻節點情形下的一類三角B樣條曲線[嵌入式技術][其他]

給出一類在非均勻節點情形下帶參數的三角B樣條基函數，討論了這類基函數的性質以及在重節點情形時的變化,并利用這類基函數構造了相應的三角B樣條曲線，這類曲線具有與二次非均勻B樣條曲線相似的性質。在控制頂點不變的情況下，可以通過改變形狀參數取值來調節曲線的形狀。此外，它還能精確表示圓、橢圓等曲線。

發表于：5/2/2017 8:16:00 PM

基于主凹點檢測的血細胞圖像去粘連分割算法研究

基于主凹點檢測的血細胞圖像去粘連分割算法研究[嵌入式技術][醫療電子]

針對醫學中血細胞圖像研究中粘連細胞難以分割的問題，提出一種基于主凹點檢測的分割算法。通過濾波預處理去除圖像的噪聲以改善圖像質量，基于改進的活動輪廓模型初步提取細胞輪廓，通過尋找主凹點的方法準確定位粘連細胞凹點位置，標記并融合細胞圖像輪廓、粘連形狀等特性，實現粘連細胞分離。實驗結果表明，該方法具有很好的分割準確度和完整度，且該算法具有普適性。

發表于：5/2/2017 8:05:00 PM

雨天環境基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人檢測

雨天環境基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人檢測[嵌入式技術][其他]

針對雨天環境下監控視頻因雨水噪聲、圖像的灰度值削弱使行人輪廓特征丟失而出現的目標行人漏檢誤檢情況，建立了一種基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人檢測算法。通過直方圖均衡化降低雨水噪聲；提取圖像HOG-SIFT融合特征表征視頻圖像中的行人信息，減少輪廓特征的丟失；利用稀疏表示降低融合特征的維數，減小計算量并保留有效的行人特征，結合AdaBoost分類器降低漏檢率和誤檢率。實驗結果表明，該算法在雨天環境下有效地提高了行人檢測的準確率。

發表于：5/2/2017 6:17:00 PM

基于Kinect 2.0深度圖像的快速體積測量

基于Kinect 2.0深度圖像的快速體積測量[嵌入式技術][其他]

為了滿足現實生活中對物體體積實時測量的需求，提出了一套基于Kinect 2.0深度圖像處理的快速體積測量方案。首先，使用Kinect 2.0 深度傳感器獲得深度圖像及對應的點云數據矩陣，并對深度圖像進行增強、二值化、目標提取等預處理，定位出目標物體。然后，通過像素點的統計和點云數據的處理得到目標物體的面積、高度。最后由面積和高度完成目標物體的體積計算。經驗證這種方法的體積測量誤差控制在3%以內，完全滿足實時性的誤差要求，又由于深度圖像較彩色圖像不易受光線、背景的干擾，使得該方法具有很強的魯棒性。

發表于：5/2/2017 6:00:00 PM

基于STC單片機的角度控制

基于STC單片機的角度控制[嵌入式技術][智能電網]

利用STC12系列單片機作為控制核心，減速電機作為執行機構，以單圈電位器作為檢測元件，在有限范圍內實現了角度的精確控制。經過實驗測試，在0°~235°的控制范圍內，最大誤差控制在±1°，保證了控制精度和控制速率；經過實際使用驗證了該方案安全、可靠。

發表于：5/2/2017 5:39:00 PM

基于多尺度重采樣的車道線檢測

基于多尺度重采樣的車道線檢測[嵌入式技術][汽車電子]

提出了一種適用于輔助駕駛的高魯棒性車道線檢測算法。算法采用了根據距離的影像金字塔，有效提高了檢測效率和準確率，實現了Android平臺的實時檢測，使用水平方向暗-亮-暗特征、二次曲線車道模型和基于卡爾曼濾波的跟蹤實時提取跟蹤路面車道線，實現相機俯仰角的快速標定。實驗證明，基于簡單特征和車道線模型算法在Android系統的行車記錄儀上可穩定地進行車道跟蹤。

發表于：5/2/2017 11:04:00 AM

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