多功能智能化变电运检全业务虚拟监护系统设计

本文研发了一种多功能智能化虚拟监护系统,该系统综合了语音识别、导航、图像识别功能等,可实现变电运检全业务作业监护,快速识别现场作业安全风险点,提高工作效率,保障安全生产。     

共烧陶瓷多层基板表面缺陷视觉检测方法研究

介绍了共烧陶瓷多层基板自动光学检测系统中的计算机视觉检测识别的研究,重点介绍了基板图像的采集、预处理、缺陷图像的提取和分类识别方法等文中提出了一种基于多模板比较和链码跟踪识别的缺陷分类识别算法。实验表明,该算法运算简单,运行速度较快,故障识别率高。     

一种基于实例语义图的屏幕反窃照识别算法

目前防窃照技术手段主要依靠图像采集设备实时采集视频流,对拍照行为进行识别检测,但受复杂环境影响,现有识别方法存在精确度低、实时性差等问题。针对上述问题,提出了一种基于实例语义图的屏幕反窃照识别算法。该算法首先通过图像分割模型U²-Net提取原图像的显著视觉目标后生成实例语义图,然后通过微调单阶段的目标检测模型YOLO-v5实现对语义图中感兴趣对象的目标检测,最后通过设计的基于Inception-ResNet的拍照识别二分类模型实现对屏幕窃照行为的识别。实验结果表明,该算法在实际场景下的平均识别准确率达到95%以上。     

实时目标跟踪系统处理平台设计及快速算法研究

为解决电视捕获跟踪瞄准系统中系统的实时性与算法复杂性之间的矛盾,设计了以高性能的DSP芯片TMS320C6416为核心处理器,结合大规模可编程逻辑器件CPLD进行逻辑控制以及现场可编程门阵列FPGA对采集的视频数字图像做预处理的实时目标识别跟踪处理平台。同时改进了目标识别算法,提出一种基于遗传算法的快速图像相关匹配算法。重点介绍了该实时数字图像处理系统的硬件组成、工作原理和新的图像相关匹配算法。结果表明系统具有较高的实时性和稳定性。     

高速采集图像实时压缩算法

为了解决高速图像采集给图像数据的实时传输和存储带来的困难,提出了一种基于提升形态Haar小波的面向自动目标识别(ATR)的图像压缩算法——目标形态小波图像编码(TMWC).该算法将形态Haar小波与数学形态学方法结合应用.首先将采集图像进行二维提升形态Haar小波分解,结合目标感兴趣区域(ROI)检测要求的特点,仅在尺...     

基于稀疏表示分类的路面裂缝检测和识别算法

针对传统检测算法普遍存在检测精度低、耗时长的问题,提出了一种基于稀疏表示分类的检测识别算法。该算法通过引入了稀疏表示分类器,选取有效的子块高阶矩特征对图像子块进行分类,避免了对图像进行预处理,简化了检测步骤;然后根据子块分类结果的映射编码识别裂缝类型。在实际采集的高速公路路面图像数据库上进行测试,实验结果表明该算法相比传统算法具有更高的识别精度和执行效率。     

基于嵌入式车流量实时检测算法研究与实现

针对道路现场实时车流量检测问题,提出了一种改进的帧间差分法的运动车辆检测算法,并将该检测算法成功移植到了嵌入式系统上。将帧间差分法与采用长度、宽度、面积筛选轮廓及用质心距离的车辆跟踪算法结合,实现运动车辆的检测;将U-Boot引导程序、Linux内核、Yaffs2文件系统和检测算法移植到S3C6410上,通过摄像头实时采集交通视频,检测结果由触摸屏显示。复杂交通场景的实时测试结果表明,本系统的检测时间为0.298秒/帧,准确率超过88%,基本能够实现在道路现场的车流量实时检测。     

基于DSP的在线工件测长系统设计

基于DSP和数字图像处理技术,构建了在线工件测长系统.系统以DSP作为图像处理的核心,利用CCD摄像头采集工件图像,采用中值滤波法进行图像增强,改进的边缘算子检测法实现待测工件边缘识别,针对具体测量对象及条件设计了测长算法,实现了以非接触方式对生产线上矩形工件的实时长度测量,及测量结果的显示和传送.该系统测量准确性高,实时性好,是DSP及在线图像检测技术应用于工业生产现场的一个典型实例.     

基于迭代算法的纸币图像偏色校正技术

由于接触式图像传感器光源、光敏芯片和温度等综合因素的影响,金融电子装备采集到的纸币图像会存在偏色 现象,降低了纸币识别算法的性能。针对此种情况,文中给出了一种基于迭代算法的纸币图像偏色检测和校正方法,在图像 偏色检测方面采用等效圆的偏色检测方法进行评价,在图像校正方面采用了伽马校正的方法进行偏色校正,有效改善了纸 币采集系统不同程度的偏色给算法识别带来的干扰,并减少了工程技术人员2/3的调试时间,增强了纸币识别算法的 普适性。     

一种智能家居系统的集群识别调度的研究

针对物联网智能家居的家居集群特点和拓扑结构需求,设计了一种网络化识别及调度的管理系统应用方案.该系统采用无线网络对家居各类集群实现数据的采集和命令控制,并通过基于ARM-Linux的智能家居本地终端实现了线程的处理.最后,详细介绍了一种面向智能家居的包处理技术和集群识别调度的算法,在家居动态场景的基础上配置了模块化的功能需求,增强了智能家居系统的动态易扩展性要求..     

纳秒脉冲激光图像的现场采集及快速分析

为了满足激光系统实战条件下的快速检测分析和保障维修的需要,采用宽光谱响应的面阵CCD成像器件和图像采集卡作为图像采集硬件,利用Visual C++6.0和Matlab混合编程设计图像采集分析软件,利用该系统开展了脉冲激光图像现场采集的相关实验.并对采集图像进行了快速分析和可视化显示.多次实验结果表明,该方法可实现对纳秒激光光斑图像的实时有效采集,结合分析软件可实现对采集图像的快速处理和空间分布特性的三维立体显示,另外该软件还能通过分析图像提供信息对比度高、易于观察的伪彩色图像.该方法的研究为激光系统的检测维修和战场激光主动侦察的目标探测与识别提供了基础的技术手段.     

一种基于彩色视频流直方图分析的交通流量统计算法

通过分析摄像头采集的现场交通彩色视频数据．将视频检测应用到交通流量检测和交通控制。运用图像处理的方法提取图像中通行车辆的车速以及通过视场内的车流量,在研究视频流的基于彩色直方图的通行车辆识别算法后．提出一种新的基于彩色视频流的直方图分析的车流量检测算法。本算法通过计算视频流中的每一帧ROB值的直方图．通过做差值来统计视频中的车辆数量,并根据变化的快慢频率来计算车辆行驶的速度。该算法改进了已有的利用黑白视频流灰度直方图的方法,扩展了算法应用的灵活性,满足了应用系统的实时的要求,确保了检测数据的精度．在算法准确度和速度方面均有比较好的效果。     

复杂条件下二维码识别技术在工业现场的应用研究

因实际采集到的二维码图像存在不同程度的条码模糊、畸变等干扰因素,提出了复杂条件下二维码识别技术在工业现场的应用研究与开发.对图像采集、处理以及识别算法进行深入的研究.图像预处理应用多阈值法处理光照不均下的图像二值化,通过几何定位、仿射变化对二维码定位并剪切为定义域,创建二维码检测模板,对采集到的二维码进行在线检测.经多次试验测试,系统具有准确性、实时性与可靠性等特点,在生产质量管理控制中具有广泛的应用前景.     

基于立体视觉的人体头部目标识别研究

使用立体视觉系统可确定任意物体的三维轮廓及其表面任意点的位置信息和深度信息。本文将立体视觉运用于人体头部目标检测,设计了一种基于图像深度信息处理的人体头部识别系统。系统采用Xtion摄像机采集场景的深度图像,并对其进行特征分析,根据深度图像的特点以及头部的特征确定头部目标区域。再对目标区域采用Mean Shift算法进行聚类处理,得到清晰的图像边缘。最后通过基于动态阈值的一维熵函数分割法实现头部的分割识别。该系统可快速锁定目标区域,减少了算法的计算量,大大提高了系统的识别速度。此外,采集深度图像的xtion摄像机悬挂在目标场景的正上方,因而较好的解决了目前人体目标检测受遮挡的问题。经实验论证,该系统有较高的识别精度。     

初始段安控图像目标识别方法研究

该研究为实现发射场初始段安控电视系统数字化图像采集、处理和存储展开讨论。采用形态学边缘检测算法、霍夫变换直线检测算法和光流法运动检测算法,利用火箭发射初始段安控电视录像进行测试实验,实现了对发射场初始段火箭箭体的识别。该研究使用数字化图像处理方法对现有的安控电视系统进行有效改进,为安控图像实时判读提供了可靠的依据,并为下一步研究提供了有意义的参考。通过对上述几种之间的特点和处理所需的时间的比较分析,形态学边缘检测算法的效果优于其他两种方法。     

汉语小词汇量表语音识别算法的研究和应用

论文研究了汉语小词汇表语音识别算法的基本原理,提出了具有鲁棒性的两级端点检测语音识别技术,在语音信号采集时,根据过零率、短时能量对数据进行提取并压缩,采用了多模板匹配算法识别。硬件采用51内核单片机,用较少的存储空间和计算空间实现语音数据处理,不需要额外的器件。实验用20个字的汉语小词汇量系统进行了测试,识别成功率大于90%,显示该算法比通常采用的算法性能更好。     

基于FPGA和DSP的音视频采集处理系统设计

为了实时记录飞机飞行及作业过程中的各种信息,提出了一种基于FPGA和DSP的机载音视频采集处理系统。FPGA作为协处理器,完成对高清视频信号和音频信号的采集、解码以及格式的转换。DSP作为主处理器,在Linux系统的开发环境下,以视频H.264编码算法和音频G.711编码算法为核心完成了对音视频信号的压缩和存储。该系统性能稳定,实用性强,能够满足飞机飞行6小时的5路视频和2路音频信号的采集、存储和回放,达到了设计要求,具有一定的参考价值。     

基于图像处理的人员异常行为监测设计

通过对人员异常行为有效的监测算法设计,提高视频监控和异常事故的智能识别能力。传统的人员异常行为监测算法采用视频步进跟踪学习方法,由于人员的随机性和不确定性,导致视觉识别效果不好。基于图像处理理论,提出一种基于视频帧图像阵列像素检测的人员异常行为监测算法,进行了人员异常行为特征数据采集模型设计,得到基于双相机视频监控的人员异常行为视觉特征采集模型,采用视频帧图像阵列像素检测算法,进行异常行为特征提取,得到邻域灰度值向量之间像素点为平均结构相似性聚类中心,计算人员异常行为检测全图所有像素点的加权平均位置的估计值,实现人员异常行为监测算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行人员异常行为特征监测,能实现对特定异常人员的准确定位和清晰识别,异常检测概率较高,性能优越,在安防监控系统设计等领域具有较好的应用价值。     

一种基于网络的实时限速牌识别算法

针对现有关于车载限速牌识别算法所存在的检测速度慢、准确率低、无法应用于嵌入式系统等问题,提出了一种基于网络的实时限速牌识别算法。该算法基于SSD_MobileNet_v1网络框架进行改进,对原来的网络进行架构裁剪以去除冗余结构;同时引入了特征金字塔网络结构,并使用focal loss作为网络训练的分类损失。实验表明,提出的识别算法准确率可达88.11%,虽然略低于目前主流目标检测算法的检测精度,但是网络的每秒帧率(Frame per Second,FPS)可以达到35.13,拥有较快的检测速度,而权重文件只有24 MB 。因此,与其他算法相比,该算法不仅适合小型的嵌入式人工智能（Artifical Intelligence,AI）设备,而且更贴近真实车载场景下的识别。     

基于飞控信号频谱特征的无人机检测与识别系统设计

随着民用无人机的普及,无人机“黑飞”事件频频发生,给公共安全带来极大隐患。为了实现对“黑飞”无人机的有效 监管,设计了基于飞控信号频谱特征的无人机检测与识别系统,该系统以FPGA为控制与运算核心,采用AD9361射频收发 模块实现无线电信号采集,采集的信号送至FPGA后,进行信号预处理、短时傅里叶变换法(STFT)、飞控信号特征提取、飞控信号检测与识别等算法处理,完成无人机的检测与识别,识别结果传输到上位机显示,该系统能够快速实现对多架无人机同时进行探测识别,可识别出无人机具体型号、参数、数目,具有实际应用价值。