人臉檢測和定位是在圖像中進行人臉檢測,以及確定圖像中人臉的位置、大小、個數等信息,最初作為自動人臉識別系統的定位環節被提出,近年來由于其在安全訪問、智能監測、虛擬現實、基于內容的檢索和新一代人機界面等領域的應用需求,作為一個獨立的課題也備受研究者的重視。 論文針對人臉檢測定位和識別技術在智能視頻監控系統的特殊應用,進行人臉檢測和定位算法研究,并將這些算法通過DSP進行實現。論文工作如下： 1.本文針對人臉檢測和定位問題,提出了基于YUV色彩空間的膚色檢測的改進算法,通過在YUV空間對人臉膚色的聚類分析,建立了YUV膚色模型。仿真結果表明,該模型可以有效地檢測到圖像中的膚色區域,為人臉的粗定位奠定了基礎。 2.針對圖像中膚色不一定是人臉的問題,在人臉檢測時,利用膚色確定候選區域,再利用一些規則對人臉候選區域進行判別或合并。針對圖像只中存在一個人臉的情況,采用改進的坐標軸投影方法進行單個人臉的檢測定位；針對圖像中存在多個人臉的情況,利用改進的區域標定算法進行多個人臉的檢測定位,使得算法能夠完成單人臉檢測和多人臉的檢測定位,仿真結果表明了算法的有效性。 3.論文提出了通過DSP圖像處理系統實現以上算法的過程,首先在MATLAB環境研究算法,然后進行算法的DSP移植,采用了有利于DSP處理的圖像存儲格式和算法結構,改善了算法的實時性。實際測試結果表明了算法在DSP上實現的正確性和可行性。 基于DSP的人臉檢測和定位算法的實現,對監控系統的智能化發展具有重要的實際意義。
標簽：
DSP
人臉檢測
定位
上傳時間：
2013-05-22
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無功補償對于現代電力系統的運行與穩定性來說是必不可少的。靜止無功發生器(SVG)經過了三十多年的發展,已經在無功補償技術上得到廣泛的應用。它具備優越的動態性能,可以大大提高電力系統的電壓調整能力和系統穩定性,進而提高電力系統的輸電能力。在我國,充分發揮SVG的作用,顯得尤為迫切。 本文論述了SVG的發展概況,研究了SVG的工作原理,對大容量的主電路結構進行了比較分析,并在此基礎上建立了SVG的穩態數學模型和標幺值數學模型。然后,闡述了瞬時無功功率理論,給出了無功電流檢測的具體算法,并利用MATLAB仿真軟件對該算法進行了仿真實現。接下來研究比較了SVG的兩種傳統控制策略,介紹了幾種PWM觸發技術,其中著重研究了空間矢量PWM(SVPWM)的算法。利用MATLAB仿真軟件對基于傳統電流間接閉環控制算法的SVG進行了系統級仿真實現,在與電流直接控制的SVG仿真結果做對比后,指出各自的補償特點。文章重點在結合以上算法各自的優缺點、電網本身的大擾動和電力系統對SVG控制性能的嚴格要求后,給出了一種新型電壓電流雙閉環的控制方法。其中電流內環采用瞬時無功電流的PI反饋控制,PI值根據系統數學模型中iq△δ的比例關系,采用了齊格勒-尼柯爾斯法則進行整定；而電壓外環則采用系統動態電壓的智能遺傳PI反饋控制,利用智能遺傳算法對PI值進行整定。用MATLAB/SIMULINK分別對兩個環節的控制算法進行了仿真,并針對外環控制器的遺傳PI算法,與PI算法的仿真結果做了對比,證明了遺傳PI的優越性,為基于雙閉環控制的SVG系統級仿真打下了基礎。最后,文章利用MATLAB/SIMULINK/PSB對新型電壓電流雙閉環系統的SVG進行了仿真實現,并對在電網不同情況下的補償效果與傳統電流間接控制的SVG進行了分析與比較。仿真結果表明該控制方式具有更好的動態性能。
標簽：
無功發生器
控制系統
上傳時間：
2013-04-24
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