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关键词： 嵌入式系统   人脸识别   门禁系统   Exynos4412  

摘要： 在科学技术不断发展的今天,人们在追求高水平生活的同时,安全防卫意识也在增强。门禁系统作为安防的基础,对其研究有着重要意义。传统的门禁系统都是基于密码或者证件的身份验证方式,由于安全性不强、操作复杂等缺点逐渐走向淘汰。伴随着生物识别技术的迅速发展,人脸识别因其非接触性、非干扰性、简易便捷等优势被广泛应用于图像处理、视频监控等行业。基于人脸识别的门禁系统具备较高的安全系数和可靠性,并且由于其自动化、智能化等特性受到大部分消费者的青睐。传统的人脸识别门禁系统都选择基于高性能的大型计算机,其具有海量的存储能力,在人员变动较大的大型场所表现出很好的识别效果。但由于体积大、成本高、便携性不够,在家庭、实验室等人员变动较小的小型场所反而没有很好的市场效益。随着嵌入式系统的发展,嵌入式处理器的性能得到了很大的提升。因此本文提出了基于嵌入式系统的中小型人脸识别门禁系统设计,主要从算法分析、硬件设计以及软件设计三个方面进行详细的阐述。在算法分析上,为了提升图像的质量,需要对图像进行预处理操作,包括图像格式转换、灰度化、直方图均衡化、中值滤波和大小归一化。人脸检测选择基于Haar特征的Adaboost算法,根据Haar特征确定人脸关键信息后,利用积分图方法计算特征值,送入由Adaboost算法训练得到的若干强分类器级联成的级联分类器中进行人脸检测。通过对PCA、LDA和LBPH三种人脸识别算法的分析,最终选择基于LBPH的算法进行人脸识别。在系统硬件设计上,本系统采用Exynos4412处理器作为主控模块,根据系统的功能需求,逐一设计系统的外围电路。为了满足系统各部分的供电需求,设计了5V、4V、3.3V和1.8V电源电路;为了解决处理器内存不足的问题,设计了SDRAM接口电路和e MMC接口电路;为了进行人机交互,设计了LCD显示屏、电容触摸屏和USB键盘接口电路;为了满足通讯要求,设计了UART、JTAG和以太网接口电路;为了进行图像的采集和门禁的控制,设计了摄像头接口电路和电磁锁控制接口电路。在系统软件设计上,选择在本目标平台搭建嵌入式Linux操作系统开发环境,并移植了图像用户界面Qt库和计算机视觉库Open CV。针对系统的各个功能需求,设计了系统主程序、图像采集程序、图像预处理程序、人脸检测程序、人脸识别程序、数据存储程序和电磁锁驱动程序。最后成功在嵌入式平台上实现了人脸识别的功能。通过对系统人脸检测和人脸识别功能进行测试,测试结果表明:在数据样本较小的情况下,系统具有较高的识别速度和精度,并且使用简便快捷。本系统相对PC机具有成本较低、扩展性较好等优点,在人员变动较小的中小型场所下运行效果实时、稳定、可靠,能够达到预期目标。图[48]表[6]参[56]

关键词： 疲劳驾驶检测   心率变异性分析   嵌入式系统   LSTM  

摘要： 机动车保有量的激增导致道路交通事故发生率的居高不下,而疲劳驾驶会降低驾驶员的反应能力,从而扰乱驾驶行为。早期准确的疲劳驾驶检测有利于交通事故发生率的降低且能够保障人民的生命财产安全以及对监管部门的立法执法也有重要参考意义。对比于检测手法较为成熟且可量化的醉酒驾驶和超速驾驶,现有疲劳驾驶检测的商业化设备大多是基于机器视觉检测方法,一方面对设备安装和感光环境有要求,另一方面不满足早期疲劳的预测需求。 本文旨在将嵌入式技术与心电信号处理、心率变异性分析(HRV)、机器学习及深度学习算法相融合,为满足现有车辆的简便安装,设计了一种基于心电信号的疲劳驾驶检测嵌入式系统,通过心率变异性分析指标以实现驾驶前和驾驶过程中的早期疲劳检测。整体系统涉及硬件部分和软件部分,硬件部分由心电信号采集模块、信号处理与分析模块与预警模块组成;软件部分主要由长时心电信号定频采样算法、R波检测算法、HRV及特征提取算法、基于HRV指标参数的机器学习算法和基于RR时序的LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络算法组成。 本文开展模拟驾驶相关实验,结合主观疲劳评价表、视觉随意注意实验和心率变异性特征参数,建立心电疲劳实验数据库,实验共计18人参与,实验总时长为81小时并获得了 496份有效心电数据。本文分析了疲劳驾驶前后各心率变异性指标的变化趋势并对比各指标与疲劳的相关性;基于BP神经网络、支持向量机、决策树及K近邻分类器4种机器学习算法开展模型设计,优选准确率最高的BP神经网络进行嵌入式系统的实现。此外,还探究了男女性别差异对心率变异性指标的影响规律,创新性提出了针对驾驶员性别的疲劳驾驶检测模型;探究了连续驾驶时长对疲劳模型的影响,开展了以RR时序序列为输入的LSTM疲劳模型设计与分析实验。实验结果表明,本嵌入式系统可以仅依靠心率变异性指标来识别疲劳驾驶,且满足了轻便易携和快速实时的要求。

关键词： 安培检测   化学发光检测   嵌入式系统   重金属离子   蛋白质抗体  

摘要： 微流控芯片处于化学、电化学、生物学、材料学、光学、电子学、微机械加工学等于一体的交叉学科领域,在食品安全、药物处理、生物医学、环境保护、材料合成与表征等领域具有广阔的应用前景。微流控芯片常用的检测手段包括电化学检测和光学检测,本论文基于电化学检测中的安培检测和光学检测中的化学发光检测,设计了一种联用检测电路,来实现对重金属离子和蛋白质抗体的定量检测。设计了一种基于STM32为控制核心的电化学和光学检测电路,检测电路由USB转TTL电路、电源供电电路、电压偏移电路、恒电位电路、DDS脉冲合成电路、I/V转换电路、低通滤波电路、ADC采样电路等组成。该电路电位误差小于5%,电路实测功耗约为1W,具有便携化、精度高、功耗低、成本低、实时检测等特点。使用Lab VIEW和Access软件完成了上位机和数据库的设计,支持实时检测和波形显示,支持实时数据采集、用户注册、历史数据查询等功能。在安培检测方面,基于三电极体系,采用差分脉冲伏安法完成了重金属离子铅的检测,测得铅的峰电位为-0.55V,并采用标准曲线法实现了对200ppb～480ppb浓度铅离子的标定,线性相关度为0.9914,峰值电流标准差为1.218%,检出限为56.7ppb,达到了电化学工作站检测重金属离子的性能要求。在化学发光检测方面,基于超敏ECL-HRP标记山羊抗兔Ig G化学发光体系,采用直接采样算法完成了山羊抗兔Ig G抗体的检测,并采用标准曲线法实现了对10ppb～200ppb浓度Ig G的标定,线性相关度为0.99484,峰值电流标准差为0.73%,检出限为4ppb。本论文设计的基于安培和化学发光联用的检测电路,为μ-TAS检测贡献了一种多功能化、集成化、便携化的检测手段,具有广阔的发展前景,可以对重金属离子Pb和山羊抗兔Ig G蛋白质抗体进行准确检测。

关键词： 定位   移动机器人   视觉SLAM   ORB-SLAM3   嵌入式系统  

摘要： 随着人工智能在科技社会中的快速发展,机器人的使用范围愈发广泛。而SLAM技术作为一个可以帮助移动机器人解决在未知环境下的空间定位问题并提供出色的解决方案,受到越来越多的关注。以相机作为传感器的同步定位与建图方法是SLAM技术中的重要一环,其具备传感器售价较为便宜,输入图像数据丰富等优势,俨然成为了当前科研工作中的热门话题。同时,为了使机器人利用同步定位与建图算法能够准确实时定位并且降低成本,本课题将视觉传感器与嵌入式开发板相结合,研究并实现基于视觉的ORB-SLAM3算法。本文中主要的研究工作如下所述:(1)本文首先探讨了视觉SLAM的相关基础理论。主要包括常见的针孔相机和双目相机及其模型,同时,介绍了在成像时相机的畸变模型。针对相机在3D空间中的运动,本文介绍了两种常用的相机位置估计方法以及它们相互之间的转换。(2)对视觉同步定位与建图中的各个模块进行了介绍与描述。对特征点匹配的三种算法进行分析与对比,选择适合本文的ORB特征匹配算法,并根据前端特征点匹配执行速度慢的问题,加入了FLANN加快特征匹配的速率,基于RANSAC算法在误匹配剔除过程中出现迭代不稳定和误匹配精度不高的问题,本文给出了改进的错误匹配剔除算法,在特征点分类中引入质量因子,将高质量的特征点的根据质量级别降序排列,提升了算法的效率和准确性,将局部BA部分进行删减,提高算法运行速度。最后选择图优化法作为本文的后端优化法,并说明和分析了回环检测中的词袋模型。(3)基于嵌入式开发选择ORB-SLAM3算法作为执行方案,对该算法整体的系统流程进行描述与分析。将算法中原始的文本字典格式替换为二进制格式,缩小内存空间并加快程序初始化时间和地图读取速度,同时使用栅格地图替换原始的点云地图表示,使地图显示可以更加直观清晰并且减少地图存储空间,改进了算法运行对时间的消耗和点云地图占用内存空间大等问题。之后在嵌入式开发板i Top4412上实现优化的同步定位与建图算法。(4)研究并搭建以嵌入式系统为基础的移动机器人,首先对KITTI、EuRoC以及TUM数据集进行概述和对比,使用EuRoC数据集对算法平台进行实验测试,并且对实验输出的轨迹误差进行分析,证明算法移植和优化的实用性,之后在实际场景中进行实验测试。证明算法在嵌入式系统中具有可行性。

关键词： 嵌入式系统   开发模式   敏捷开发   模块化   项目管理  

摘要： 近年来随着半导体、计算机技术以及网络通信产业的高速发展,嵌入式系统产业迎来了又一次高峰。在市场总体需求不断增长的同时,用户对嵌入式系统开发的交付时间和对需求变更的快速应对也提出了愈来愈高的要求。这对目前以传统项目管理理论为支撑的嵌入式系统开发模式提出了严峻挑战。本文研究的案例企业MC公司是一家成立于1956年的美国家族制企业,嵌入式热力学测控系统是MC公司主力产品。尽管MC公司嵌入式系统产品自上市以来已经取得了较为可观的营销额,但也存在着一定的不足。本文以美国家族制企业MC公司为例,基于项目管理、模块化和敏捷开发等理论,首先介绍了 MC公司嵌入式系统开发模式现状,然后应用访谈法和问卷法对MC公司嵌入式系统开发模式存在的问题进行调查研究。研究发现,MC公司嵌入式系统开发模式目前面临着团队组织结构不合理、用户需求管理不到位、产品交付时间长、需求变更应对能力弱以及对用户合作意识不足五个方面的不足之处。而后经深入分析发现,此五项不足皆与MC公司嵌入式系统目前所采用的瀑布开发模式相关。因此,本文将敏捷开发理论引入MC公司嵌入式系统开发项目中,并辅以模块化设计方法提出MC公司嵌入式系统开发模式的优化方案,例如组建敏捷团队优化组织结构,利用用户故事加强需求管理,用故事点排序缩短交付时间,通过模块化敏捷方法增强需求变更应对能力,以及践行敏捷价值加强用户合作。同时给出了相应的保障措施。最后,通过对照试验分析得出此优化方案对解决MC公司嵌入式系统现有问题效果较为明显。本文的研究结果不仅有助于优化MC公司嵌入式系统开发模式,缩短产品交付时间、提升需求变更应对能力,进而增强MC公司嵌入式系统的综合竞争力,提高MC公司的盈利能力,而且对其他采用瀑布开发模式的嵌入式系统企业具有一定的借鉴意义和参考价值。

关键词： 仪器研制   植物光合   红外气体分析法   嵌入式系统   实时监测  

摘要： 光合速率是植物重要的生理参数,光合作用吸收二氧化碳产生氧气的过程是节能减排的重要途径之一,通过监测植物的光合速率来了解植物生理情况,对植物生长发育的研究具有十分重要的意义,也充分符合当下“碳达峰、碳中和”绿色发展理念的科技需求。现有的光合生理监测仪在野外实时监测、网络化测控融合和经济化农业推广等方面支持不够,因此迫切需要一种检测效率更加高效的植物光合生理监测仪。本文针对以上问题,基于红外气体分析法设计开发了一款可自动化测量、数据可远程传输的低成本植物光合生理监测仪。本文主要研究工作总结如下:(1)硬件部分根据监测仪总体设计方案完成机械结构加工和测控电路设计。机械结构部分采用机箱结构设计和叶室结构设计的主体架构。自主运用数控加工技术和3D打印技术完成了机箱和叶室的图纸设计及制作加工,机箱整体密闭性和刚性良好,叶室整体适应性高、可自动开合。硬件电路设计选取STM32F4系列微处理器,结合外部存储器模块、电磁阀驱动模块、舵机驱动模块和电源模块等,使得整个底层控制系统处理速率快、工作状态稳定、可靠性较高。(2)软件部分设计接入节点和计算节点完成试验数据采集和管理控制。接入节点通过Keil5等开发工具完成二氧化碳、空气温湿度、大气压力等数据采集及光合生理参数实时计算。计算节点分为人机交互界面和远程监测系统两部分。人机交互界面综合使用Python3.5、Py Qt5和Pycharm技术,在树莓派计算机上实现了本监测仪系统和用户之间的交互关系。远程监测系统基于.Net Framework框架使用C#语言开发,通过不同的Web Form窗体与数据库交互及Java Script脚本实现数据的在线传输。(3)本文最后对植物光合生理监测仪的各项功能以及试验表现进行了测试。监测仪的接入节点和计算节点的各项功能测试正常,符合设计方案的目标需求。在安徽农业大学校内和实验站开展了长期的性能测试与对比试验,试验结果与国外同类监测系统没有显著差异,取得了与之相近的测量结果,能够满足植物光合生理自动监测的要求。本文所设计的植物光合生理监测仪通过相关功能测试和试验应用,实现了对植物光合等生理参数的远程实时监测,测量结果稳定可靠且成本低廉,对于监测作物生长发育状况、指导农作物施肥和病虫害防范具有重要的辅助作用。

关键词： 船舶舱室   密闭空间   气体监测   嵌入式系统  

摘要： 船舶设计理念和设备技术逐步迭代更新,全封闭型船舶的占比逐渐升高,随之船舶内密闭空间的占比也逐渐提升。同时,船舶自身高设备密度、高人员密度、狭小通道的特性,带来的是气体组分监测及控制问题的突显。现今,船舶气体监控系统中,回风气体组分监测和末端舱室气体组分监测,均存在盲区。依靠人工操作的安全性、舒适性均存在问题。且在人工操作下,舱内气体参数不可避免的波动会激发有毒有害物质的释放,加重危害。为解决上述问题,本文设计了一套配合船舶内现存新风空调系统的气体组分监测系统。该系统通过分散安装于风路末端舱室内的监测终端,结合与风管并联的多组分监测机柜,与新风空调系统联动。补全反馈控制回路,解决舱内气体参数控制问题。本文围绕该系统的建立,完成了如下主要工作:1.提出了风道机柜配合分布式物联网终端的整体监测设计方案。围绕方案实施,设计了动态配气系统、并验证其配气误差。设计了气体实验箱,通过对实验箱内气体速度场和浓度场的仿真,确定了进气方向和进气流量。并对船舶典型多人舱室进行建模仿真,确立了末端典型舱室监测点的分布。以此建立了前置实验平台。2.为解决典型舱室二氧化碳超限问题,利用经验模态分解,对部分本征模态重新融合过滤监测数据,通过门控循环神经网络预测变化趋势。设计了二氧化碳趋势预测算法,解决了高人员密度典型舱室的二氧化碳控制问题。3.结合二氧化碳趋势预测算法,设计、实现了一套分布式物联网监测系统,对末端舱室的氧气、二氧化碳、温度和湿度进行实时监控。4.通过分析交叉干扰实验数据,实现了气体检测交叉干扰线性矫正算法。并结合交叉干扰矫正算法设计了一套并联入送风管道的多组分监测系统,监测风道内气体中7种组分的含量。指示船内气体回路参数,使反馈控制回路闭合,指导船舶空气调节系统。以上研究结果可对船舶密闭空间舱室气体参数实时监测,达到实时监控船舶舱室气体组分的目的。为船舶气体成分控制提供了参考方案。

关键词： 嵌入式系统   QEMU   仿真平台   虚拟化设备  

摘要： 目前嵌入式系统在各个领域方面得到广泛的应用,跟嵌入式系统相关的行业以及应用场景都是越来越多的,使其对软件以及硬件的需求标准更加严格了,硬件上是需要有一直在进步的计算能力,除此之外外部设备的种类也变多了,软件上则要实现更复杂的跟原来不一样的功能,这些情况导致嵌入式产品在开发的过程中成本变高。再加上嵌入式产品的开发在调测过程中本来就需要较大量的硬件设备和特定的场地,而物理设备需要较大成本投入,并经过生产、加工、装配、调测等多个环节后才能交付使用,最终给到研发和测试的设备数目有限,总体上是不够用的,对产品的交付时间和交付质量影响巨大,为了减少这种客观因素对软件开发以及测试人员在开发和测试时的影响,设计一种虚拟化设备供其开发测试使用。目前嵌入式领域的虚拟化技术产品有很多种,本论文里设计的虚拟化设备仿真平台是利用QEMU这个虚拟化平台搭建的,QEMU是一种开源虚拟化技术产品,具有跨平台、高速度、可移植等优点。虚拟化设备仿真平台同时利用KVM加速技术使模拟处理器的CPU和内存直接使用宿主机的硬件资源进行加速,使其性能可达到物理机的水平。然后虚拟设备的实现还要利用重定位共享库技术模拟设备仿真平台外围硬件,屏蔽一些具体的硬件访问操作,以使上层软件不感知硬件的缺失,解决硬件功能逻辑模拟的问题,从软件层面实行上层软件所预期的硬件数据结果。最终的实验实现在虚拟化平台上CPU处理器和内存等的正常模拟,可以实现虚拟平台的运行,虚拟设备可以正常的在仿真平台中运行,可以完成一些真实设备运行时具有基础功能,还可以完成虚拟设备之间的通信,使设备可以正常上网管,让测试人员便于通过网管管理设备,研发人员可以不受设备的限制调试业务功能。但是目前对于一些特殊功能芯片的硬件虚拟化可能不能实现,只能以上层预想达到的结果作为返回以实现具体业务功能的实现。未来要研究的方向就是对于设备中具体芯片的仿真,模拟特殊功能芯片的行为,使虚拟设备更加接近真实设备。

关键词： 超声导波   钢轨裂纹检测   嵌入式系统   FPGA   裂纹检测算法  

摘要： 铁路是我国的重要的交通基础设施,钢轨是铁路基础设施重要组成部分。随着我国高速和重载铁路的快速发展,列车运营密度不断增加,钢轨承受载荷越来越大。钢轨长期受到列车冲击会逐渐形成疲劳裂纹,成为影响行车安全的重大隐患。基于超声导波的钢轨裂纹检测方法具有检测距离远、效率高和无轨底角检测盲区等优点,因此本论文在北京交通大学轨道交通智能检测研究所前期理论研究的基础上,设计研发了一套钢轨裂纹超声导波集成检测系统,实现了钢轨超声导波的激励、采集、存储、分析和远程传输,针对不同应用场景研究了导波信号异常监测算法和轨底裂纹检测算法,并通过实验室实验验证了系统检出钢轨裂纹的准确性,对于提升铁路现场钢轨裂纹检测的效率、保障列车行车安全具有重要的意义。论文根据基于超声导波技术检测裂纹的需求,提出了基于异构双核处理系统的钢轨裂纹超声导波检测系统总体方案。研究了钢轨超声导波激励源与钢轨中传播的超声导波的时频域特征,基于其特征设计了导波激励和采集硬件电路,实现钢轨超声导波的激励与采集。设计了基于FPGA与ARM的异构双核处理硬件系统,为实现远距、高速超声导波信号的采集、缓存、分析和传输提供了硬件平台。根据钢轨裂纹全天候在线监测场景和便携式检测场景的系统特点,基于设计的双核超声导波激励与采集系统集成了远程钢轨裂纹超声导波在线监测系统和便携式钢轨裂纹超声导波检测系统。针对钢轨长距离超声导波的高速采集对系统采样速率、内存容量和数据处理速率要求高的问题,论文研究了基于FPGA的超声导波高速采集与缓存机制,ARM端可灵活的向挂载大容量内存的FPGA请求不同激励脉冲、不同采集时间与速率以及缓存和共享任意地址和长度的超声导波信号,从而实现了远距离钢轨超声导波的高速、大容量采集与缓存,为钢轨裂纹超声导波检测软件系统提供灵活的数据支持。根据钢轨裂纹检测系统的现场应用特点,设计了ARM端软件系统,实现了钢轨导波信号的灵活采集、存储、轻量分析和以太网传输。针对钢轨导波信号变化周期长,正常信号重复上传的问题,研究了轻量钢轨超声导波异常信号监测算法,监控异常导波数据,节省了通讯带宽和缩短了监测周期。针对传统钢轨探伤方法的轨底检测盲区,基于设计的钢轨裂纹超声导波检测系统,研究了基于超声导波的轨底裂纹检测算法,并部署于便携式钢轨裂纹超声导波检测系统,实现了轨底裂纹的识别与定位。最后通过设计实验验证了系统性能、钢轨裂纹超声导波信号监测算法和轨底裂纹检测算法。系统性能验证实验完成了系统激励与采集的功能测试、激励电路和采集电路性能评估,证明系统能够实现窄带导波激励和远距离导波信号采集,其中激励导波信号可以传播1000米,采集存储深度最高达60M,满足铁路现场的钢轨裂纹检测的需求。通过实际尖轨裂纹监测,证明系统导波信号监测算法可以实现尖轨质量块模拟裂纹的检出。通过轨底裂纹检测实验,验证了轨底裂纹识别与定位算法的准确性,定位相对误差小于5%,满足检测要求。

关键词： 特征提取   流式架构   同步定位与地图构建   专用集成电路   嵌入式系统  

摘要： 视觉同步定位与地图构建（Visual Simultaneous Localization And Mapping,VSLAM）技术是机器人在未知环境中利用图像传感器采集图像信息以进行定位导航、姿态估计和地图绘制的重要技术手段。其中,图像的特征提取作为VSLAM前端视觉里程计中重要环节,其提取特征点的效率和质量将直接影响整个系统的性能和表现。而特征提取算法复杂、计算密集导致其很难能满足嵌入式场景下高实时性、高能效、低成本的需求。因此本文重点研究效率较高的ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征提取算法,并基于此提出一款高性能、低成本的特征提取专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit,ASIC）,从整体硬件架构和硬件单元设计两个层面对其进行优化。论文的主要内容和创新点如下:1.本文对特征提取算法研究现状进行了深入的分析,对ORB特征提取算法进行了详细介绍。基于硬件设计的思想,分析ORB特征提取算法的算法规律,提取计算密集、不利于硬件实现的部分,指出可以优化与改进的地方。2.本文提出一款基于流式架构的特征提取专用集成电路,针对流式架构的资源利用过多、功耗过大两个问题,分别从硬件架构和硬件单元设计两个方面解决。在硬件架构方面,提出多层图像金字塔共享计算资源的架构,可以在不丢失或少量丢失精度的情况下减少计算单元的份数;基于桶的数据流使得图像特征点分布更为均匀,也简化了部分算法的实现。在硬件单元设计方面,对FAST特征检测和Harris角点评分等单元进行算法改进,保证特征点数量的稳定且减少了后续计算单元的激活次数;对图像金字塔、图像一阶矩、特征点主方向等单元中的复杂操作进行优化,有效减少了硬件的面积成本和功耗损失。3.针对流式架构的特征提取电路中行缓存面积占比过大的问题,利用DPCM图像压缩技术,大大减少了行缓存的数据位宽。同时,提出DPCM解压与线性运算可置换定理,并将其分别应用于图像金字塔、图像滤波和图像一阶矩单元中,减少了硬件单元的数据路带宽,也削减了DPCM压缩带来的误差累积。并且该思想不仅能应用于此电路,还可以推广至其他以线性运算为主的流式架构电路之中。4.对特征提取算法改进和硬件实现效果进行模块级和系统级的验证与实验。结果证明其功能稳定,表现优秀,整个系统能够保持良好的追踪性能。使用TSMC 28nm工艺,对电路进行综合分析和后端版图实现,本文提出的特征提取专用集成电路总面积约2.225mm,等效门数1823.7k,在500MHz的工作频率下,可以以241.1FPS的帧率和90.1mW的功耗处理1920×1080的全高清图像。