基于FPGA的图像显示与跟踪技术的研究

本文研究的是一个基于FPGA的图像显示与跟踪系统,设计了从图像采集、存储、转换显示的完整系统。在完成图像显示的前提下引入Sobel边缘检测算法来实现对目标物体的识别与跟踪。本实验平台引入硬件加速器的设计思想,通过增加运算并行性来达到加速的目的,从而减轻核心处理器的压力,实现系统的实时识别和跟踪的需求。     

基于FPGA的图像显示与跟踪技术的研究

本文研究的是一个基于FPGA的图像显示与跟踪系统，设计了从图像采集、存储、转换显示的完整系统。在完成图像显示的前提下引入Sobel边缘检测算法来实现对目标物体的识别与跟踪。本实验平台引入硬件加速器的设计思想，通过增加运算并行性来达到加速的目的，从而减轻核心处理器的压力，实现系统的实时识别和跟踪的需求。     

改进孪生网络无人机跟踪算法在牛场中的应用

为了提高牛场无人机目标跟踪算法的实时性和鲁棒性,试验以无人机跟踪牛只图像为研究对象,提出了一种基于残差累积模板的轻型孪生网络(siamese tracker with residual accumulation template, SiamRAT)目标跟踪算法,即采用轻量级卷积网络MobileNetV2为特征提取网络及以锚框比率变化为契机的模板更新机制,提高了算法的实时性;采用高置信度残差累积模板和多峰欧式距离检测模块来解决因相似牛只干扰而产生的跟踪漂移问题;最后将SiamRAT算法与SiamRPN++、SiamDW、DaSiamRPN、SiamRPN、ECO-HC算法在由无人机采集牧场牛只视频制作的测试数据集和VOT2018数据集中相同属性视频构成的测试数据集上,以平均精确度、鲁棒性及帧率(frames per second, FPS)为指标进行性能比较,并分析改进模块(包括残差累积模板、高置信度更新和峰值距离检测3个模块的改进)对SiamRAT算法的贡献。结果表明：与SiamRPN++、SiamDW、DaSiamRPN、SiamRPN、ECO-HC算法相比,SiamRAT算法鲁棒性...     

基于无线传感器网络的奶牛运动行为实时监测系统

针对我国中小型奶牛养殖场所面临的管理方法落后、疾病监测自动化程度低、实时判定奶牛突发行为困难等问题,开发了一种基于无线传感器网络的奶牛运动行为实时监测系统。系统设计采用3层架构模式,实现奶牛基础信息与运动信息的采集、存储、管理、展示功能,其中奶牛行为判别采用一种改进的模糊聚类算法。试验表明,系统稳定性较强,可对数据进行有效的组织管理;判别算法能够可靠的将试验数据分为进食、平躺、站立、平躺动作、站立动作、快走、慢走7类运动行为,平均准确度达到83.82%,相较于K-means聚类算法,判别的精密度与精细度方面均有显著提升,该系统在奶牛运动行为实时监测领域具有广阔的应用前景。     

嵌入式无线养殖场监控系统的研究与设计

对养殖场环境数据进行无线监测是实现养殖场环境参数调整自动化、智能化的趋势。文章设计的养殖场监控系统以多传感器技术为支撑,底层采用Zigbee无线传感网络采集并发送环境数据,同时利用无线Wi Fi传输底层数据,实现了对养殖场环境信息检测和实时视频传输。为解决养殖场中多传感器监测数据的融合精度低的问题,文章提出了一种改进型的分批估计融合算法,算法首先对单个传感节点一段时间内所采集的数据采用模糊集理论根据容许函数的阈值剔除误差较大的传感器数据,然后对该传感器的数据进行分批估计得出该节点某一段时间内的最优估计值,以此得到该区域所有传感节点最优估计值。文中简述养殖场监控系统设计的总体思路和架构,主要讨论数据传输和融合算法的改进。     

基于水平集算法的唇象分割

中医面诊中,能通过观察唇体的颜色、质地诊断病人的相关病情,因此将唇体从背景中分离出来应用于计算机辅助中医面诊可以促进中医的发展。本文采用Chan-Vese水平集算法对唇象进行分割。本文采用的数据集是采集自志愿者的23张唇象数据,通过实验展示,本文算法在该数据集上取得了较好的分割结果。同时,本文通过定性和定量分别对实验结果进行分析,阐述水平集算法在唇象分割工作中的优点以及不足之处。     

基于改进D-S证据理论的鸡舍环境控制决策模型研究

由于鸡舍环境是多环境因子相互耦合作用的复杂非线性时变系统,其环境质量影响蛋鸡健康水平、生产性能。针对鸡舍内环境因子复杂且难以精准控制的问题,本试验构建基于改进D-S证据理论的鸡舍环境控制决策模型,首先采用箱线图法和基于专家系统的自适应修正算法,对传感器采集的环境参数异常值进行检测修复,再利用自适应方差加权距离算法实现同类传感器采集数据进行一级融合,最后结合改进的D-S证据理论算法,根据证据间距离矩阵确定相似度矩阵和证据信任因子,得到期望证据的基本概率分配函数并进行迭代合成,实现全局融合决策。结果表明:相对于传统的D-S证据理论算法,改进算法可有效避免因冲突证据带来的融合决策误差,可以实现鸡舍环境控制精准决策,具有推广应用价值。     

多波束数字测深地图正态插值重建

提出了利用正态分布进行多波束系统水深地图重建的方法 ,首先根据二维正态分布对距离反比权重插值算法进行改进,形成正态插值算法,用该算法对原始水深数据进行插值以模拟实际地形;继而根据多波束系统测深原理对模拟地形进行航向东偏北45°角的水深测量,通过5个校正因子对实时测量数据进行校正;最后使用正态插值算法对改正后的测量数据重新插值,完成实时测量地图的重建。使用某海域真实水深数据进行仿真,结果表明,校正后的实时地图相对直接测量误差减小了3.3米,建图精度获得了明显提高。     

基于Kinect的机械臂车系统的目标抓取

设计和制造一个模块化的机械手臂,模仿人的手臂动作。整个系统由控制、软件、通信和手动/工具子系统组成。机械臂系统利用Kinect技术将手臂运动采样信号发送到机械手臂。一个开发的图形用户界面(GUI)使用c++快速工具包(FLTK)库输出用户的主要骨骼跟踪数据。在采样阶段,Kinect捕捉到的人体关节的实时数据将显示在窗口上。该数据进一步处理,定义了脉冲宽度调制(PWM)信号,用于在机械臂上驱动多个伺服电机。这些伺服电机中有五个集成在机械臂上。运动是由这些伺服电机的旋转方向决定的。机器人手臂的模块化是通过整合Myo手势控制器实现的,这样用户就可以控制机械手臂,根据不同的场景来选择和替换工具。当一个特定的手势被执行时,机器人手臂将执行自动的动作,包括分离当前的工具并获取下一个工具。此外,所有的数据和指令都通过wi-fi无线传输。这个概念机器人的证明为那些在危险情况下工作的人创造了一个更好的用户界面,同时还能捕捉人类的视角和互动。     

飞机舱门手柄的视觉定位方法

介绍了在V-REP仿真平台下使用Kinect视觉传感器获取飞机舱门手柄位姿的方法。该方法根据Kinect传感器的RGB彩色相机获取舱门手柄上的两个环形彩带图像并进行Blob Detection处理,得到彩环在Kinect图像平面中的矩形框中心位置,然后根据Depth深度相机检测出彩环的深度信息,由位置和深度信息即可确定矩形框中心点在世界坐标系中的三维坐标。通过圆柱面拟合方法得到圆柱面参数,结合两矩形框中心点进而求出圆柱手柄的重心及姿态信息,实现了舱门机构耐久性试验中,工业机器人对舱门手柄的视觉定位。     

气味鉴别行为建模与评估系统的建立

正将六轴传感器、陀螺仪等新技术应用到警犬气味鉴别行为测量评价中,研发了警犬气味鉴别行为采集专用的体态变化传感采集器,专用于采集提取存贮犬体态发生变化时的行为数据;利用波形拟合算法、神经网络算法等机器算法,对采集器所获取的行为数据进行数据分析与数学模型建立、驯化、优化应用。结果表明:研制的警犬行为数据采集器能够有效采集存贮犬的鉴别行为数据,建立的警犬气味鉴别行为识别评价系统能够应用于辅助评价     

基于YOLOv7-Tiny算法的无人机实时跟踪野生动物方法

借助无人机边缘计算技术监测野生动物的运动状态和种群发展变化已成为科研工作者广泛使用的技术手段。传统跟踪算法算力高,机载边缘设备硬件资源算力不足,在户外复杂的自然环境下难以实现实时跟踪。为解决野外环境中无人机跟踪野生动物时遇到树木遮挡和背景干扰导致无法准确实时跟踪的问题,选取东北地区东北虎（Panthera tigris altaica）、狍（Capreolus pygargus mantschuricus）和驯鹿（Rangifer tarandus phylarchus）为研究对象,以YOLOv7-Tiny+Bot-SORT作为检测跟踪的基础框架,提出了一种轻量化的无人机跟踪算法。首先,采用FasterNet网络减少模型冗余计算,增强特征图中目标区域关注度;其次,采用高效通道注意力机制实现局部跨通道交流,降低复杂环境对检测网络的影响,提升网络检测能力;最后,为降低计算成本,替换重识别网络,提高无人机跟踪速度。结果显示：提出的实时跟踪方法准确度（MOTA）和精确度（MOTP）分别达到79.93%和73.48%,跟踪速度从3.4帧/s提升到43.4帧/s。研究表明,提出的算法不仅在提升跟踪...     

数据采集系统及现场监控系统在烟草系统中的应用设计和开发

数据采集系统适用于卷烟厂卷接包生产车间各环节生产数据的实时采集、监控与生产管理,系统通过对实时生产数据的采集,为生产管理提供及时、准确的生产数据,实现生产管理的数字化,为全厂MES系统提供技术支持。     

基于无线传感网的变配电监控系统研究

变配电是否能够正常运行关系到整个电网的安全,因此对变配电进行实时监控是电力系统安全有效运行的保障。本文首先介绍了变配电监控系统的功能,在功能要求的基础上对监控系统进行设计,采用了ZigBee无线传感网络对数据进行采集,再利用GPRS无线通讯技术对通信层进行设计,最后设计Web应用程序将采集的数据显示给用户。     

一种不易接触物体体积测量仪

介绍了一种体积测量仪,该测量仪可以在不接触被测物体的情况下测量物体的体积。该测量仪首先对物体进行四次激光扫描获得物体的点云数据,然后由计算机根据点云数据重建物体的三维模型,最后,由三维模型计算物体体积。     

基于改进的LogitBoost算法的垃圾网页检测研究

实现垃圾网页的有效检测可以有效提高搜索引擎检索质量,促使网页的设计向着面向用户的方向发展。由于垃圾网页是面向搜索引擎设计的,正常网页是面向用户设计的,因而两者在特征方面存在众多区别,通过机器学习方法可以根据垃圾网页与正常网页在特征方面的不同对垃圾网页进行有效识别。通过对常见单分类器和集成学习分类器处理垃圾网页数据集的对比实验,发现集成学习方法 logitboost较为突出,所得结果明显优于单一分类器和常用集成学习算法,所得结果也更接近真实值,并通过对logitboost所用的预处理方法和基分类器进行改进,发现用resample对垃圾网页进行预处理,以REPTree算法为基分类器的logitboost算法对垃圾网页数据集的分类有较高的精确度。     

电能量数据实时采集的研究与实践

电能量数据如果能够实现实时采集,不仅能够减轻电力工作者的负担,同时还能提高电力企业的经济效益,这对用电用户以及电力企业来说都有积极作用.此外,电能量数据实现实时采集,提高了为民服务的质量,从而提高了电力企业在用户心中的形象.本文首先介绍了电能量数据实时采集的必要性;其次概述了电能量数据采集通道的解决方案;最后探讨了主站前置机的通道接入方案,仅供交流使用.     

基于卡尔曼滤波的红外目标局部搜索跟踪算法

本文针对红外目标视频序列图像对比度低、目标信息不明确等问题提出一种改进算法,使用卡尔曼滤波器对目标点的位置进行预测,在根据目标特性选择的预测子框内对目标图像进行分类背景预测,最终获得准确性较高的检测跟踪结果。通过大量的实验,改进算法在跟踪精度、准度上均有了较为显著的提高。     

RFID技术下的物联网前端感知系统设计及应用

物联网是一种信息传感设备,按照相关协议,连接物品同网络,使得人们可以了解物品的情况,并且操纵物品,是一种可以进行物品识别、跟踪、定位、监控的网络。因此RFID技术则成为了物联网感知前端的五官和皮肤,用药对物体进行识别,并对信息进行采集。物联网运用的主要技术有:RFID(射频识别)、无线传感器网络、Aigbee传感等技术。但是后两者无法识别物品,端内的技术职称,未来必然会获得长远的发展。     

基于微惯性传感器的生猪运动监测系统

生猪养殖过程中,猪的运动行为可以作为其健康状况评价的重要指标之一。目前,生猪健康状况的评价主要依靠养殖人员对生猪运动行为的大量观察来实现,费时费力,并且容易造成疏漏。本文设计了一种生猪运动数字化监测系统,利用微惯性传感器MPU6050采集生猪运动的加速度数据,蓝牙模块无线发送、接收数据,通过以太网将数据远距离传输至上位机实时显示、存储。采用K均值聚类算法对生猪合加速度数据进行分析,得到生猪的运动量。试验结果表明,本系统可以稳定准确的获得模拟生猪运动加速度信息,由K均值聚类分析出生猪的少量运动、正常运动和过量运动,为判断生猪是否异常提供依据。