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基于FPGA的暗通道白平衡算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

為確保系統(tǒng)實(shí)時(shí)性以及解決完美反射法在曝光環(huán)境中失效的問題，提出一種基于FPGA的暗通道自動(dòng)白平衡校正算法。通過彩色圖像暗通道光線透射率分布情況，選取參考像素點(diǎn)實(shí)現(xiàn)偏色像素點(diǎn)自動(dòng)白平衡校正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，暗通道自動(dòng)白平衡算法使用FPGA校正可以滿足整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求和消除過度曝光環(huán)境影響；同時(shí)可以使其有效應(yīng)用于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中。

發(fā)表于：3/1/2021

基于片外Flash編程加載的無線充電SoC系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

無線充電技術(shù)能使充電器擺脫線路的束縛，實(shí)現(xiàn)電源和電器完全分離，相較于傳統(tǒng)充電具有更佳的靈活性和安全性。盡管如此，目前市場(chǎng)上的無線充電器普遍價(jià)格昂貴，不利于推廣，因此急需成本低且充電性能良好的無線充電系統(tǒng)走進(jìn)人們的生活。研究了基于片外Flash編程加載的無線充電SoC系統(tǒng)，提出該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法，總結(jié)該無線充電系統(tǒng)在應(yīng)用中存在的看門狗復(fù)位及低功耗問題，并且提出了相應(yīng)的解決方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該無線充電SoC系統(tǒng)在價(jià)格低廉的優(yōu)勢(shì)下能夠滿足小型化、低功耗的設(shè)計(jì)要求，并且具有優(yōu)異的無線能量傳輸性能。

發(fā)表于：3/1/2021

開關(guān)模式電源電流檢測(cè)——第三部分：電流檢測(cè)方法[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

開關(guān)模式電源有三種常用電流檢測(cè)方法是：使用檢測(cè)電阻，使用MOSFET RDS(ON)，以及使用電感的直流電阻(DCR)。每種方法都有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，選擇檢測(cè)方法時(shí)應(yīng)予以考慮。

發(fā)表于：2/26/2021

基于Zynq的視頻實(shí)時(shí)拼接系統(tǒng)[其他][其他]

針對(duì)目前視頻拼接系統(tǒng)實(shí)時(shí)性不高、拼接效果不理想、成本高等問題，對(duì)傳統(tǒng)的ORB算法進(jìn)行了改進(jìn)，并采用軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的方法,在Zynq平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了一款視頻實(shí)時(shí)拼接系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用Zynq的PS搭建嵌入式Linux系統(tǒng)，進(jìn)行用戶界面開發(fā)，實(shí)現(xiàn)任務(wù)調(diào)度；利用Vivado HLS工具將改進(jìn)的視頻拼接算法進(jìn)行硬件加速并部署到Zynq的PL中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該視頻拼接系統(tǒng)拼接后的圖像清晰度高、無拼接縫隙，而且基于Zynq和改進(jìn)ORB算法的視頻拼接方案使視頻拼接速度獲得到了很大的提升，滿足實(shí)時(shí)性的要求。

發(fā)表于：2/26/2021

基于改進(jìn)型OFB模式的視頻流加密方法[其他][其他]

介紹了一種新型的視頻流加密系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，并結(jié)合無線通信中常用的交織技術(shù)，提出了一種新型的密鑰分發(fā)管理機(jī)制和改進(jìn)型OFB加密工作模式。提出的加密方法保留了TS包結(jié)構(gòu)，硬件實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，協(xié)議開銷小，安全性高，適用于AES和SM4等加密算法，可以廣泛應(yīng)用于無線圖像傳輸及數(shù)字電視廣播系統(tǒng)中。

發(fā)表于：2/26/2021

飛騰攜手鯤云科技推出智慧油田聯(lián)合解決方案，以AI賦能工業(yè)安全[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

日前，飛騰攜手鯤云科技推出“算力+算法”軟硬件一體化的智慧油田聯(lián)合解決方案，運(yùn)用基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)原油泄漏等隱患進(jìn)行識(shí)別檢測(cè)，全方位保障油區(qū)安全生產(chǎn)，并避免生產(chǎn)資源的浪費(fèi)。

發(fā)表于：2/25/2021

基于ROS的自主家庭陪伴機(jī)器人設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對(duì)目前留守兒童、空巢老人以及行動(dòng)不便之人缺乏陪伴的問題，設(shè)計(jì)了一種自主家庭陪伴機(jī)器人。基于機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)架構(gòu)，首先以Jetson TX1為核心搭建了自主移動(dòng)的家庭陪伴機(jī)器人，然后進(jìn)行軟件設(shè)計(jì)，使其不僅能與人進(jìn)行自然語言交流，還能使用眼部表情和仿人上肢進(jìn)行肢體交流，以及通過用戶界面(UI)實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)等工作。經(jīng)實(shí)物測(cè)試，驗(yàn)證了該機(jī)器人設(shè)計(jì)的合理性，能滿足日常家庭的陪伴工作，并可對(duì)其繼續(xù)開發(fā)以勝任更多工作。

發(fā)表于：2/25/2021

基于分割的自然場(chǎng)景下文本檢測(cè)方法與應(yīng)用[其他][其他]

自然場(chǎng)景文本檢測(cè)識(shí)別在智能設(shè)備中應(yīng)用廣泛，而對(duì)文本識(shí)別的第一步則是對(duì)文本進(jìn)行精確的定位檢測(cè)。對(duì)于現(xiàn)有像素分割方法PixelLink中存在的彎曲文本定位包含過多背景信息、檢測(cè)圖像后處理不足兩個(gè)主要問題提出改進(jìn)。引入特征通道注意力機(jī)制，關(guān)注生成特征圖中特征通道間的權(quán)重關(guān)系，提升檢測(cè)方法的魯棒性。接著改變公開數(shù)據(jù)集標(biāo)注形式，將坐標(biāo)點(diǎn)表示為一串帶有方向的序列形式，在LSTM模型中進(jìn)行多邊形框的學(xué)習(xí)與框定。最后在公開數(shù)據(jù)集和自建數(shù)據(jù)集上進(jìn)行文本檢測(cè)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的檢測(cè)方法在各數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)優(yōu)于原方法，與當(dāng)前領(lǐng)先方法精度相近，能夠在各個(gè)環(huán)境中完成對(duì)文本的檢測(cè)功能。

發(fā)表于：2/25/2021

ZLG面向體外診斷設(shè)備嵌入式解決方案[其他][醫(yī)療電子]

摘要：ZLG深耕嵌入式二十年，為諸多醫(yī)療企業(yè)用戶提供嵌入式解決方案，包括基因擴(kuò)增儀、熒光免疫分析儀、特定蛋白分析儀等常用醫(yī)療設(shè)備，本篇文章為大家介紹ZLG在體外診斷設(shè)備上提供的各類嵌入式解決方案。

發(fā)表于：2/25/2021

開關(guān)模式電源電流檢測(cè)——第二部分：何處放置檢測(cè)電阻[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

電流檢測(cè)電阻的位置連同開關(guān)穩(wěn)壓器架構(gòu)決定了要檢測(cè)的電流。檢測(cè)的電流包括峰值電感電流、谷值電感電流（連續(xù)導(dǎo)通模式下電感電流的最小值）和平均輸出電流。檢測(cè)電阻的位置會(huì)影響功率損耗、噪聲計(jì)算以及檢測(cè)電阻監(jiān)控電路看到的共模電壓。

發(fā)表于：2/24/2021

基于Android端MVP模式和響應(yīng)式網(wǎng)絡(luò)框架的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

MVC(Model-View-Controller)模式是Android應(yīng)用開發(fā)的傳統(tǒng)方式(用Activity/Fragment表示Controller層，用XML文件表示View層)，隨著項(xiàng)目的頁面增多，邏輯復(fù)雜度提升，將使Activity文件變得臃腫，代碼耦合度明顯提高，不利于項(xiàng)目后期的升級(jí)和維護(hù)。通過對(duì)傳統(tǒng)MVC開發(fā)模式與主流MVP(Model-View-Presenter)開發(fā)模式進(jìn)行研究和比較，發(fā)現(xiàn)MVP開發(fā)模式能夠更好地解決上述問題。同時(shí)，官方HttpURLConnection類對(duì)于HTTP網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的效率無法滿足業(yè)務(wù)需求，而Retrofit2+OkHttp3+RxJava2的響應(yīng)式網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求框架具有更高的響應(yīng)效率。以《長(zhǎng)光衛(wèi)星云極視》項(xiàng)目為背景，研究并驗(yàn)證MVP模式和Retrofit2+OkHttp3+RxJava2的響應(yīng)式網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求框架結(jié)合的可行性。

發(fā)表于：2/24/2021

基于樹莓派的智能“魔鏡”設(shè)計(jì)[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，智能家居領(lǐng)域快速崛起，擁有著美好的發(fā)展前景。智能家居產(chǎn)業(yè)下智能“魔鏡”系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，旨在豐富優(yōu)化居家生活品質(zhì)，提升居家環(huán)境品味。智能“魔鏡”以基于Linux環(huán)境的樹莓派為硬件平臺(tái)，采用了物聯(lián)網(wǎng)三層架構(gòu)設(shè)計(jì)，通過感知層的硬件設(shè)備進(jìn)行信息獲取采集，網(wǎng)絡(luò)層的HTTP/2調(diào)用云端API接口等通信技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和交換，并由應(yīng)用層的云計(jì)算技術(shù)對(duì)采集到的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理并反饋。該智能“魔鏡”系統(tǒng)經(jīng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)后，運(yùn)行穩(wěn)定，能較好實(shí)現(xiàn)主界面信息展示、語音交互功能、實(shí)時(shí)監(jiān)控功能等基本功能。

發(fā)表于：2/24/2021

基于熵率聚類的超像素機(jī)器視覺與缺陷檢測(cè)算法[其他][其他]

在智能制造中，傳統(tǒng)成像技術(shù)已經(jīng)滿足不了高精度工業(yè)需求。提出了結(jié)合熵率聚類的目標(biāo)分割算法，并且基于超像素的鄰邊集，建立熵率和平衡項(xiàng)的目標(biāo)函數(shù)，最后通過貪婪啟發(fā)算法優(yōu)化并求解該目標(biāo)函數(shù)，得到最優(yōu)的超像素集合。并設(shè)計(jì)了基于高斯函數(shù)衡量相鄰像素的相似性實(shí)驗(yàn)，設(shè)定相關(guān)參數(shù)，進(jìn)行工業(yè)制造實(shí)際流程檢測(cè)。最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法有較好的檢測(cè)識(shí)別效果，在輪廓及內(nèi)部條紋識(shí)別上效果明顯，整體識(shí)別效果良好，適用于工業(yè)制造領(lǐng)域。

發(fā)表于：2/23/2021

基于RADIOSS的車身正面碰撞仿真分析[其他][其他]

根據(jù)GB11551-2014《汽車正面碰撞的乘員保護(hù)》法規(guī)的要求，以某型客車車身為研究對(duì)象，將建好的幾何模型導(dǎo)入HyperMesh軟件中，通過拓?fù)湫迯?fù)、抽取中面以及簡(jiǎn)化模型等操作，完成對(duì)車身數(shù)模的幾何清理，建立了車身正面碰撞有限元模型。在RADIOSS環(huán)境下，設(shè)置材料屬性，選取彈簧單元焊點(diǎn)模型以及TYPE7接觸類型，對(duì)其正面碰撞過程進(jìn)行數(shù)值模擬，同時(shí)對(duì)碰撞過程中的車身變形、能量轉(zhuǎn)換規(guī)律以及速度和加速度進(jìn)行分析。將仿真結(jié)果與實(shí)車碰撞試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了車身模型的正確性。結(jié)果說明基于RADIOSS的計(jì)算機(jī)仿真方法不僅能指導(dǎo)客車車身的碰撞試驗(yàn)，并且可以大量縮減實(shí)車試驗(yàn)成本，具有較大的工程借鑒意義。此方法為車身結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步優(yōu)化提供了研究基礎(chǔ)。

發(fā)表于：2/23/2021

基于激光引導(dǎo)的SCARA的軌跡規(guī)劃與優(yōu)化[其他][其他]

多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景中，SCARA機(jī)械臂的工作路徑為固定的模式，為結(jié)合視覺信息，優(yōu)化控制方式，采用激光打樣的方式引導(dǎo)SCARA動(dòng)作。以桃子TZ-500 SCARA機(jī)械臂和MATLAB為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，使用D-H坐標(biāo)系法建立機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，得到其工作空間。針對(duì)點(diǎn)到點(diǎn)的軌跡，采用五次多項(xiàng)式插值法完成在關(guān)節(jié)空間內(nèi)的規(guī)劃。靈活的多點(diǎn)軌跡，使用三次B樣條曲線插值法規(guī)劃得到相鄰點(diǎn)的三次軌跡，對(duì)于起始時(shí)刻和終止時(shí)刻加速度不為零的問題，設(shè)計(jì)了修正因子，保證加速度為零，有效降低沖擊。為了縮短運(yùn)行時(shí)間，結(jié)合約束條件和應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)了新的罰函數(shù)，并對(duì)遺傳算法的選擇和變異方向進(jìn)行改進(jìn)，加速篩選過程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用了改進(jìn)后的遺傳算法，得到軌跡的運(yùn)行時(shí)間要優(yōu)于優(yōu)化前的軌跡，有效地提高了運(yùn)行效率和精度。

發(fā)表于：2/23/2021