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人臉識(shí)(shí)別算法

  • 基于ARMLinux的生物發(fā)酵智能控制系統(tǒng)

    生物發(fā)酵作為現(xiàn)代生物技術(shù)工業(yè)的重要組成部分,已被廣泛用于食品、制藥等各個(gè)領(lǐng)域,并顯示出良好的發(fā)展前景和巨大的市場(chǎng)潛力。但由于生物發(fā)酵過(guò)程是一種復(fù)雜的生化反應(yīng)過(guò)程,控制變量眾多且相互關(guān)聯(lián)度較大,采用傳統(tǒng)控制方法難以實(shí)現(xiàn)有效控制。 因此,本文根據(jù)生物發(fā)酵的流程特點(diǎn)和當(dāng)今國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的切實(shí)需要,在總結(jié)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)非線(xiàn)性、時(shí)變、大滯后的發(fā)酵過(guò)程,將智能控制技術(shù)融入到了生物發(fā)酵控制系統(tǒng)中,主要對(duì)發(fā)酵過(guò)程中的溫度、PH值的控制算法進(jìn)行研究,分別設(shè)計(jì)了仿人智能模糊PID控制和仿人智能模糊控制,模擬仿真和實(shí)驗(yàn)分析表明,控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)算法。 基于32位ARM架構(gòu)的嵌入式微處理器以其高性能、低功耗、低成本的優(yōu)勢(shì),得到了很好的推廣,同時(shí)國(guó)內(nèi)微電子與嵌入式技術(shù)得到了迅速發(fā)展。鑒于此背景,本系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)控制的下位機(jī)的硬件平臺(tái)采用基于S3C2410的處理器,軟件設(shè)計(jì)中采用了嵌入式Linux系統(tǒng)。同時(shí)采用了集散控制技術(shù),實(shí)現(xiàn)一臺(tái)上位機(jī)可以同時(shí)與多臺(tái)下位機(jī)的數(shù)據(jù)通訊和遠(yuǎn)程監(jiān)控,且下位機(jī)可以脫離上位計(jì)算機(jī)單獨(dú)對(duì)各種參數(shù)進(jìn)行控制。 本文的工作重點(diǎn)主要包括:主要參數(shù)測(cè)量與控制、發(fā)酵過(guò)程系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)、嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。本發(fā)酵控制系統(tǒng)對(duì)發(fā)酵過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、優(yōu)化操作,不僅能避免人工操作的不確定因素,提高自動(dòng)化水平,而且能夠?qū)Πl(fā)酵過(guò)程中主要參數(shù)進(jìn)行有效控制,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    標(biāo)簽: ARMLinux 生物發(fā)酵 智能控制系統(tǒng)

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶(hù):1142895891

  • 基于ARM的汽車(chē)防撞系統(tǒng)平臺(tái)的研究

    隨著汽車(chē)技術(shù)的不斷發(fā)展,越來(lái)越多的的人擁有了自己的汽車(chē),基于汽車(chē)安全的汽車(chē)輔助系統(tǒng)也日益受到了人們的重視。汽車(chē)輔助安全系統(tǒng)可以對(duì)汽車(chē)駕駛過(guò)程中出現(xiàn)的緊急情況進(jìn)行報(bào)警和控制。可以預(yù)見(jiàn),基于汽車(chē)安全的輔助駕駛系統(tǒng)有著良好的發(fā)展前景和廣闊的應(yīng)用空間。 本文通過(guò)將圖像檢測(cè)技術(shù)和激光測(cè)距技術(shù)相結(jié)合,應(yīng)用ARM+DSP的雙核架構(gòu),設(shè)計(jì)出一款高性能的汽車(chē)主動(dòng)安全系統(tǒng)。系統(tǒng)通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)行車(chē)路況進(jìn)行監(jiān)控,并通過(guò)激光測(cè)距技術(shù)對(duì)前方車(chē)距進(jìn)行檢測(cè)。當(dāng)自車(chē)與前方的車(chē)距小于系統(tǒng)計(jì)算出來(lái)的安全車(chē)距,并有可能發(fā)生碰撞時(shí),系統(tǒng)將予以報(bào)警,提醒駕駛員注意減速或制動(dòng),從而達(dá)到有效預(yù)防追尾碰撞事故發(fā)生的目的。本文的主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面: 1)完成系統(tǒng)的整體硬件設(shè)計(jì)工作。針對(duì)汽車(chē)安全系統(tǒng)對(duì)準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性的要求,系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用S3C2410作為系統(tǒng)的主控制器、TMS320DM6437作為系統(tǒng)的協(xié)處理器。雙核架構(gòu)的應(yīng)用將大幅度提升系統(tǒng)在圖像檢測(cè)方面的運(yùn)算能力。 2)為提高系統(tǒng)與各子模塊的通信效率,系統(tǒng)采用CAN總線(xiàn)作為主控制器與其他子模塊的主要通信總線(xiàn)。并開(kāi)發(fā)出相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)軟件。 3)系統(tǒng)采用嵌入式Linux操作系統(tǒng),應(yīng)用Linux強(qiáng)大的事務(wù)管理能力,來(lái)提高系統(tǒng)的處理能力和響應(yīng)速度。 4)通過(guò)對(duì)汽車(chē)碰撞過(guò)程的分析,研究開(kāi)發(fā)出一套汽車(chē)防撞決策算法,對(duì)駕駛員預(yù)警和對(duì)車(chē)輛進(jìn)行輔助制動(dòng),保障駕駛?cè)藛T的安全。 最后,論文在總結(jié)全文工作的基礎(chǔ)上,指出了系統(tǒng)的不足之處和進(jìn)一步研究的工作方向。 總之,在汽車(chē)安全技術(shù)在國(guó)內(nèi)剛剛起步的今天,對(duì)該系統(tǒng)的研究對(duì)于中國(guó)自主的汽車(chē)主動(dòng)安全系統(tǒng)無(wú)論是在理論研究還是實(shí)際應(yīng)用上都具有一定的價(jià)值。

    標(biāo)簽: ARM 汽車(chē)防撞系統(tǒng)

    上傳時(shí)間: 2013-07-08

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  • 基于模糊遺傳算法的無(wú)刷直流電機(jī)速度控制

    無(wú)刷直流電機(jī)具有輸出轉(zhuǎn)矩大、調(diào)速性能好、運(yùn)行可靠等一系列優(yōu)點(diǎn),具有廣泛的應(yīng)用前景,其傳統(tǒng)的理論分析及設(shè)計(jì)方法已經(jīng)比較成熟。它的進(jìn)一步推廣和應(yīng)用,在很大程度上有賴(lài)于對(duì)其控制策略的研究。本文主要研究了無(wú)刷直流電機(jī)的速度控制問(wèn)題。 無(wú)刷直流電機(jī)是一種多變量和非線(xiàn)性的控制系統(tǒng),傳統(tǒng)的控制方法很難滿(mǎn)足對(duì)它的精確控制。近代模糊控制理論在無(wú)刷直流電機(jī)的控制中得到了廣泛的應(yīng)用,提高了控制系統(tǒng)的性能。但是,在模糊控制器控制規(guī)則優(yōu)化和參數(shù)在線(xiàn)調(diào)整方面還存在著許多不足。針對(duì)這些問(wèn)題,本文提出了一種使用遺傳算法優(yōu)化的模糊控制器,并且應(yīng)用到無(wú)刷直流電機(jī)的控制中。系統(tǒng)采用雙閉環(huán)控制,內(nèi)環(huán)采用電流負(fù)反饋對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)矩進(jìn)行調(diào)節(jié);外環(huán)應(yīng)用模糊控制器進(jìn)行速度控制,通過(guò)遺傳算法離線(xiàn)優(yōu)化模糊控制規(guī)則和在線(xiàn)調(diào)節(jié)模糊控制器的參數(shù)以提高系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。同時(shí)本文使用Matlab和電機(jī)仿真軟件VisSim對(duì)無(wú)刷直流電機(jī)的速度控制進(jìn)行了軟件仿真。 數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)是一種高速的信號(hào)處理芯片,近幾年在電機(jī)控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文以TI公司的TMS320LF2407控制器為基礎(chǔ),介紹了DSP在無(wú)刷直流電機(jī)控制中常用的應(yīng)用技術(shù)。同時(shí)為了降低系統(tǒng)開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性,提高控制系統(tǒng)的可靠性以及軟件開(kāi)發(fā)的快速性,本文將嵌入式操作系統(tǒng)移植到DSP中,并在該操作平臺(tái)上開(kāi)發(fā)出高效的控制算法。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過(guò)遺傳算法優(yōu)化的模糊控制器對(duì)無(wú)刷直流電機(jī)模型的不確定性和負(fù)載變化具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性,而且控制系統(tǒng)具有較好的動(dòng)態(tài)性能。

    標(biāo)簽: 模糊遺傳算法 無(wú)刷直流電機(jī) 速度控制

    上傳時(shí)間: 2013-06-12

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  • 基于小波分解和模糊聚類(lèi)的MRI圖像去噪以及分割算法研究

    磁共振成像(MRI)由于自身獨(dú)特的成像特點(diǎn),使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的,該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個(gè)算法.首先,該文針對(duì)MRI重建后圖像噪聲分布的實(shí)際特點(diǎn),提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點(diǎn),首先對(duì)與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模,然后利用最大似然估計(jì)來(lái)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),同時(shí)利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行函數(shù)升級(jí),以便獲得最佳萎縮函數(shù),進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量,最終取得了一定的效果.與此同時(shí),該文對(duì)MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開(kāi)了一定研究,提出了一種改進(jìn)的快速模糊C均值聚類(lèi)魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類(lèi)方法得到初始聚類(lèi)中心點(diǎn),同時(shí)考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響,對(duì)目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn),用來(lái)克服噪聲和非均勻場(chǎng)對(duì)MRI圖像分割的影響,達(dá)到魯棒分割的目的,為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過(guò)實(shí)驗(yàn),我們發(fā)現(xiàn),無(wú)論是針對(duì)模擬圖像還是實(shí)際圖像,該文所提出的兩個(gè)算法都取得了較好的效果,達(dá)到了預(yù)期的目的.

    標(biāo)簽: MRI 小波分解 圖像去噪 分割

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶(hù):zhichenglu

  • 基于ARM的人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    人臉識(shí)別技術(shù)作為生物識(shí)別技術(shù)之一,是模式識(shí)別在圖像領(lǐng)域中的具體運(yùn)用,其應(yīng)用前景非常廣闊,可以應(yīng)用到身份證件的鑒別、自動(dòng)門(mén)禁控制系統(tǒng)、銀行取款機(jī)、家庭安全,圖片檢索等領(lǐng)域。 人臉識(shí)別系統(tǒng)主要分為人臉檢測(cè)定位,特征提取和人臉?lè)诸?lèi)三部分。人臉的檢測(cè)和定位,即從輸入的圖像中找到人臉及人臉存在的位置,并將人臉從背景中分離出來(lái)。在特征提取部分,先對(duì)原始人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,之后原始數(shù)據(jù)由維數(shù)較少的有效特征數(shù)據(jù)表示并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,接下來(lái)進(jìn)行人臉?lè)诸?lèi),在識(shí)別待測(cè)人臉圖像時(shí),將待測(cè)圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)相比對(duì),判斷是否為庫(kù)中的某一人,從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別人臉的目的。 在過(guò)去的十年里,人臉識(shí)別技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域里具有挑戰(zhàn)性的課題,隨著研究的深入,許多人臉檢測(cè)及識(shí)別算法被提出來(lái)。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其變形已經(jīng)成為測(cè)試人臉識(shí)別系統(tǒng)性能的基準(zhǔn)算法;同時(shí)Adaboost人臉檢測(cè)算法,在PC上基本可以達(dá)到實(shí)時(shí),在嵌入式產(chǎn)品廣泛應(yīng)用的今天,只有讓人臉識(shí)別算法在嵌入式平臺(tái)上實(shí)現(xiàn),才能獲得更廣闊的應(yīng)用,本文研究了在嵌入式平臺(tái)上Adaboost人臉檢測(cè)算法的性能。 嵌入式是后PC時(shí)代的一個(gè)亮點(diǎn),目前已經(jīng)應(yīng)用在社會(huì)生活的方方面面。嵌入式產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)平臺(tái)分為包括很多,如:DSP,ARM,PowerPC等等。本文采用的ARM9作為嵌入式開(kāi)發(fā)平臺(tái),研究人臉識(shí)別在ARM平臺(tái)的性能,為實(shí)用的嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供參考。 本文從PC平臺(tái)的軟件實(shí)現(xiàn)入手,分別實(shí)現(xiàn)了PC平臺(tái)下的AdaBoost人臉檢測(cè)算法和PCA人臉識(shí)別算法,分析了現(xiàn)象及結(jié)果,接下來(lái)搭建了基于ARM嵌入式系統(tǒng)的硬件平臺(tái),對(duì)AdaBoost人臉檢測(cè)算法進(jìn)行了硬件平臺(tái)的移植,并得出相應(yīng)實(shí)驗(yàn)效果。

    標(biāo)簽: ARM 人臉識(shí)別 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    上傳時(shí)間: 2013-05-31

    上傳用戶(hù):saharawalker

  • 基于ARM的指紋識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    隨著數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展,傳統(tǒng)的門(mén)禁系統(tǒng)由于鑒別方式、速度和性能等方面的限制,很難滿(mǎn)足安全可靠和網(wǎng)絡(luò)化的控制需求。由于識(shí)別技術(shù)的不斷成熟,基于人體生理特征的身份識(shí)別系統(tǒng)逐漸被人們開(kāi)始采用,目前,從實(shí)用的角度看,指紋識(shí)別技術(shù)要比其它生物識(shí)別技術(shù)更安全和方便,這是因?yàn)槿说闹讣y具有唯一性、不變性以及貼身性的特點(diǎn)。傳統(tǒng)的門(mén)禁控制器常采用單片機(jī)開(kāi)發(fā),利用串行通信接口向遠(yuǎn)程上位機(jī)傳送數(shù)據(jù),多個(gè)門(mén)禁控制器一般組成RS485網(wǎng)絡(luò),通信線(xiàn)路專(zhuān)用且不易于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)控制和遠(yuǎn)程控制,而基于TCP/IP網(wǎng)絡(luò)通信的門(mén)禁系統(tǒng)通過(guò)局域網(wǎng)傳遞數(shù)據(jù),很容易實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制和分布式管理。 文中設(shè)計(jì)了基于指紋識(shí)別和以太網(wǎng)的智能網(wǎng)絡(luò)型門(mén)禁控制器。在ARM9和Linux操作系統(tǒng)上采用FPS200指紋傳感器采集指紋圖像和USB攝像頭采集視頻圖像,以及采用以太網(wǎng)控制器芯片AX88796,實(shí)現(xiàn)了基于TCP/IP協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)門(mén)禁系統(tǒng)。 論文首先分析了門(mén)禁系統(tǒng)的研究背景、意義及國(guó)內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀,然后介紹了指紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò)門(mén)禁系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu),闡述了系統(tǒng)各個(gè)重要功能模塊的硬件資源。根據(jù)系統(tǒng)的硬件資源搭建了嵌入式Linux的軟件平臺(tái),移植了相關(guān)模塊的驅(qū)動(dòng)程序。論文研究了指紋識(shí)別算法,包括指紋圖像預(yù)處理和指紋圖像的特征提取和匹配,重點(diǎn)分析了指紋圖像分割法,利用灰度梯度和灰度方差的結(jié)合設(shè)置一個(gè)合適的局部閾值對(duì)指紋進(jìn)行分割。然后,闡述了門(mén)禁控制系統(tǒng)軟件的總體設(shè)計(jì),并重點(diǎn)介紹Video4Linux采集圖像、指紋圖像采集、GoAhead Web Server的應(yīng)用以及系統(tǒng)運(yùn)用TCP/IP實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)門(mén)禁控制器和上位機(jī)PC之間的網(wǎng)絡(luò)通信。 系統(tǒng)測(cè)試部分介紹了測(cè)試環(huán)境、測(cè)試方法以及測(cè)試內(nèi)容。測(cè)試結(jié)果表明,本課題設(shè)計(jì)的指紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò)型門(mén)禁系統(tǒng)在穩(wěn)定性、可靠性以及實(shí)時(shí)性方面達(dá)到了較好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的問(wèn)題,并對(duì)近幾年來(lái)的一些新的研究趨勢(shì)做了簡(jiǎn)單的總結(jié)與展望,指出了指紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò)型門(mén)禁系統(tǒng)未來(lái)的研究方向。

    標(biāo)簽: ARM 指紋識(shí)別 門(mén)禁系統(tǒng)

    上傳時(shí)間: 2013-07-23

    上傳用戶(hù):pwcsoft

  • 基于DSP的SPWM優(yōu)化算法研究

    介紹了基于DSP 的單相全橋逆變器數(shù)字控制系統(tǒng)。詳細(xì)論述了利用數(shù)字信號(hào)處理器TMS320LF2407 產(chǎn)生SPWM 波形和實(shí)現(xiàn)雙閉環(huán)PI 控制的算法,并給出了其實(shí)現(xiàn)原理及軟件流程。針對(duì)同相供電

    標(biāo)簽: SPWM DSP 優(yōu)化算法

    上傳時(shí)間: 2013-05-19

    上傳用戶(hù):sammi

  • 自定制Nios處理器的FFT算法指令

    本文深入研究了Nios 自定制指令的軟硬件接口,基于Altera 的IP 核FFT V2.2.0實(shí)現(xiàn)了變換長(zhǎng)度為1024 點(diǎn)的高速?gòu)?fù)數(shù)FFT 算法,提出了一種在Nios 嵌入式系統(tǒng)中定制用戶(hù)FFT 算

    標(biāo)簽: Nios FFT 定制 處理器

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶(hù):hfmm633

  • 一種公歷到農(nóng)歷日期轉(zhuǎn)換算法的實(shí)現(xiàn)

    本文主要從單片機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)角度介紹一種公歷到農(nóng)歷轉(zhuǎn)換的算法思想, 算法采用MCS-51 指令系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。并給出程序流程圖,另外對(duì)二十四節(jié)氣和生肖的算法也做詳細(xì)介紹。關(guān)鍵詞:?jiǎn)纹瑱C(jī);MCS-51 指

    標(biāo)簽: 農(nóng)歷 日期轉(zhuǎn)換算法

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶(hù):lnnn30

  • 一種源程序到程序流程圖的自動(dòng)生成算法

    本文通過(guò)對(duì)匯編語(yǔ)言地指令系統(tǒng)的共性的研究,找到了一種有效的在匯編語(yǔ)言的基礎(chǔ)上,自動(dòng)得到源代碼的流程圖的算法。對(duì)軟件維護(hù)自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)提供了良好的開(kāi)端。關(guān)鍵詞:程序模塊圖,程序流程圖,網(wǎng)格法,

    標(biāo)簽: 源程序 流程圖 程序 自動(dòng)生成

    上傳時(shí)間: 2013-07-02

    上傳用戶(hù):JIUSHICHEN

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