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1.
单目智能车道偏离预警系统   总被引:2,自引:2,他引:0  
车道偏离预警系统是继安全气囊之后的汽车安全辅助系统,该系统主要任务是采用基于机器视觉的方法提取车道线并进行预警决策。文章利用TMS320DM642视频处理器作为中央处理器,设计出基于DM642的车道偏离预警系统硬件架构,算法方面对图像进行灰度化、二值化和边缘提取做预处理,然后设置感兴趣区域(ROI),利用基于相位编组的改进Hough变换(RHT)进行车道线检测,根据车道偏离预警条件进行预警决策,当车辆在驾驶员非意识时偏离车道线的情况下实施报警。试验结果证明,本系统能够提前2.5s进行车道偏离的预警工作,并能够排除路面标记的影响,满足车道偏离预警系统实时、鲁棒的性能要求。  相似文献   
2.
为了满足机载显示器图形生成系统的小尺寸、低功耗需求,提出了一种基于龙芯2K1000的全国产图形生成与处理方案。该方案以2K1000为核心构建硬件平台,使用2K1000内部集成的中央处理器、图形处理器、显示控制器,以及外部的内存实现图形的计算生成和双缓存显示,配合国产可编程逻辑器件实现图形与外视频的叠加显示及机载通信总线扩展。软件上采用航空专用的国产天脉操作系统,基于天脉操作系统设计了关键的图形显示驱动、帧存驱动、显示控制器驱动。实验结果表明,在输出1 024 pixel×768 pixel分辨率显示时,典型机载图形画面帧率达到35 frame/s,整体功耗约10 W。该方案扩展性强、功耗低,满足实时显示需求,在机载显示器领域有着广泛的应用空间。  相似文献   
3.
Harris角点在金属材料硬度检测中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了检测金属材料硬度,采用规定形状的压头在抛光材料表面挤压一个不规则方形,测量方形对角线的长度可得出所测材料硬度指标。提出一种利用图像处理技术实现方形对角线长度的精确测量实现材料硬度检测的新方法。应用Harris算子求取方形边缘的角点,再将图像分为四部分后,对每个半边缘进行最小二乘法直线拟合,求得方形的顶角便可得出方形对角线的像素距离。通过对游标卡尺图片进行映射处理求得计算基准,最终得出方形对角线实际长度。实验表明该算法实现了无需人工参与的全自动对角线检测算法精度和速度直接影响了整个检测过程的精度和速度。长度精度达到微米级别,求解材料硬度达到了2%的误差要求。该方法具有很快的计算速度,可用于实时的材料硬度全自动检测工程中。  相似文献   
4.
针对非负矩阵分解(NMF)算法时间复杂度较高,而投影梯度(PG)优化方法可以大幅降低NMF约束优化迭代问题的时间复杂度,提出一种基于改进的投影梯度NMF(IPGNMF)和非采样Contourlet变换(NSCT)相结合的图像融合方法.采用NSCT对已配准的源图像进行多尺度、多方向的分解,将分解后的低频部分作为原始数据,...  相似文献   
5.
本文采用Tsi578交换机构建四级RapidIO总线级联通信系统,设计了一种基于深度优先与交换机端口升序相结合的RapidIO总线自适应动态递归枚举方法,该方法能够有效地实现航空显示器通信主机冗余备份、通信主机热复位以及支持动态修改各级交换机路由信息,实现了航空显示器通信系统冗余备份功能,满足了航空显示器对系统通信可靠性和稳定性要求。  相似文献   
6.
杨粤涛  朱明  贺柏根  高文 《激光与红外》2010,40(11):1250-1257
针对同一场景的红外和可见光图像,提出一种基于OTSU递归分割算法的区域分割和非采样Contourlet变换的红外和可见光图像融合算法。首先,对红外和可见光图像进行区域分割和区域关联,关联映射图分为目标区域、背景区域和灰度区域。随后,应用NSCT变换对图像进行多尺度、多方向分解,按照关联映射图中三个区域对NSCT分解后的高低频子带系数进行区域划分,根据不同区域的特性在NSCT域设计不同的融合规则。最后,进行重构得到融合图像。对三组不同场景图像的实验结果进行主观目视判别和客观性能评价,对比基于像素和邻域能量的融合算法,本文算法不仅能较全面的保持可见光图像中的光谱信息,而且能够有效、准确的提取红外图像的热目标信息,优于传统的基于像素和邻域能量的融合算法,可获得较理想的融合图像。  相似文献   
7.
自动聚焦技术在红外热像仪监控领域有着非常重要的作用。目前业内红外自动聚焦技术存在聚焦成功率低、架构复杂、聚焦速度慢等状况,为此提出了一种基于FPGA的红外镜头自动聚焦技术,采用单FPGA实现了红外图像处理显示和自动聚焦的功能。鉴于红外图像普遍存在竖条纹噪声和随机噪声等特点,本文在实现聚焦过程中对红外清晰度评价算法和爬山算法做了改进和优化。实验结果表明本文提出的算法和实现方式能够很好地实现红外镜头的自动聚焦,同时具备集成度高、聚焦速度快、成功率高等特点,有比较广泛的应用前景。  相似文献   
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