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关键词： 远程监测   4G网络   嵌入式系统   流量测量   BPNN  

摘要： 灌区量水是灌区灌溉用水管理的基础性工作,灌溉用水的合理配置、灌溉水利用系数测算以及按方收费制度的实施等,都离不开灌区量水。目前灌区量水设备和方法种类繁多,流速-面积法、仪表类流量测量法、特设量水设备测量法和水位-流量关系法等都得到广泛的应用,但能同时满足造价低廉、精度较高、水头损失小和测算方便等要求的量水设备却很少,许多灌区仍然难以找到满意的量水设备。为解决上述问题,实现流量测量的自动化、智能化和减少人力成本的投入,本文利用ARM嵌入式处理器,结合4G通信技术、云服务器技术和B/S架构技术等,提出一种新的灌区明渠流量远程监测系统。本文理论分析阶段,对常用的明渠水流测量方法进行了分析和比较,根据系统设计的复杂度和成本因素,选择流速-面积法作为本系统的基本测量方法。由于温湿度对超声波测距精度有较大影响,为提高超声波传感器的测量精度,采用BPNN作为温湿度补偿算法,对超声波传播速度进行误差补偿。系统设计实现阶段,硬件方面设计了系统硬件原理图,并制作相应的印制电路板。软件方面基于RT-Thread操作系统进行多线程设计,将不同的功能按照重要性的不同划分为不同的线程优先级,各线程间通过信号量、消息队列的方式进行线程同步与通信,保障线程的安全。温湿度补偿算法软件实现方面,首先在MATLAB中建立三层BPNN模型,将不同温湿度下所测声速数据作为训练样本用于神经网络训练,验证了BPNN在温湿度补偿方面的可行性;然后导出此BPNN模型参数,通过C语言编程,实现BPNN在STM32F103ZET6微控制器中的移植。系统测试阶段,分别进行了硬件测试、软件测试和系统集成测试,验证系统远程通信功能、数据传输功能、液晶屏幕显示功能和云服务器监测功能的可行性。在实际工作测试阶段,将设计样机的流量测量数据与作为参考的电磁流量计的流量测量数据进行对比分析,结果表明,设计样机的流量测量相对误差低于0.5%,可以满足工业现场的精度要求。

关键词： 中医脉搏信息采集   柔性压力传感器阵列   脉搏采集系统   STM32F407微控制器   嵌入式系统  

摘要： 中医脉诊在中国传统医学当中具有举足轻重的地位,在中医脉诊时需要将三个手指放在患者手腕的寸、关、尺三个位置上,以自适应的方式感受桡动脉的波动,然后根据中医理论和经验分析得出患者的健康状况,由此可见中医脉诊实际上是一种主观推断。中医脉诊智能化是实现中医脉诊客观化的有效途径,而采集完整、客观的脉搏信息是实现中医智能脉诊的首要前提。 本论文依据传统中医脉诊理论设计了一种基于柔性压力传感器阵列的便携式脉搏采集系统,该采集系统可以满足中医脉诊的实际需求,实现中医脉诊理论中以“浮、中、沉”三种脉压对“寸、关、尺”三个位置的脉搏采集。论文主要工作如下: (1)采集传感器研究。本论文采用了特殊设计的柔性压阻式阵列传感器,该传感器阵列点密集,可以采集详细的脉搏信息。 (2)采集系统硬件设计。根据传感器的特性设计了基于STM32F407微控制器的脉搏采集电路,包括多路信号选择开关、模拟信号采集电路、模拟信号滤波电路、模数转换电路、气囊控制充放气电路、TTL转Type-C电路、蓝牙传输电路和供电电路等。同时,采集装置结构设计考虑了人体手腕部位形状特征以保证舒适度,外嵌了三个仿照手指指腹设计的硅胶凸柱,使用时需要将三片柔性压阻式阵列传感器安置在上面,并且通过充气气囊改变采集部位外加压力,实现对人体桡动脉处寸、关、尺三个位置的浮、中、沉脉搏信息采集。 (3)采集系统软件设计。在下位机软件中进行了嵌入式实时操作系统内核植入、SPI驱动设计、脉搏波信号噪声处理、DMA传输设计和机械操作设计;以C#为编程语言开发了配套的上位机程序,通过串口线与下位机连接可以在电脑端实时显示多路脉搏波信号,同时可以通过指令对下位机进行浮、中、沉的控制操作。 (4)采集系统测试与分析。对采集系统的软件和硬件进行了多次总体测试,采集分析了脉搏信号波形的特征点,并且结合MATLAB仿真软件进行了详细的脉搏信号分析,证实采集系统采集脉搏信号的准确性,并且运行稳定。

关键词： SQLite   可信执行环境   嵌入式系统   数据安全  

摘要： 随着物联网逐步走向智能化,SQLite作为嵌入式系统广泛使用的轻量级数据库,其关于数据安全保护的缺陷也日益突出。常用的安全技术手段往往采用加密算法对数据库进行加密,但此类方式无法保证数据在内存中动态处理过程的安全性,潜在的安全问题依然会导致隐私数据的泄露;而配合可信执行环境的安全机制虽然可以进一步提升SQLite的安全性,然而过度的安全设计往往导致SQLite的性能大打折扣。为此,本文基于可行执行环境Keystone的资源隔离机制,设计并实现了一个符合嵌入式应用场景对安全,性能等需求的可信安全SQLite数据库系统,以保护用户隐私数据的存储和处理过程。 系统设计上,本文首先在原始的SQLite上扩展了认证加密算法AES-GCM用于保护数据静态存储时的机密性和完整性。为了进一步提高系统的安全性,本文结合了可信执行环境Keystone提供的远程认证和内存隔离机制,为系统提供了程序的身份真实性认证和处理重要数据的安全环境。结合RISC-V的PMP机制所带来的内存优势,本文还介绍了SQLite处于IN-MEMORY及TEMPDB模式与Keystone相结合的系统设计以应对实时任务中性能不足的缺陷。 为了同时满足系统的安全性和实用性,本文提出了一种结合缓存机制的MT(Merkle Tree)算法,有效减少可信空间中的内存需求并提高了系统的数据采集性能。此外,为了减少MT扩充的时间开销,本文提出了一种约定式的MT扩充协议,在不破坏安全性的前提下避免了该过程中用户与系统之间的通信开销。 本文利用QEMU搭建了以RISC-V架构为基础的虚拟平台,在该平台上完成了系统的性能测试,其中包括数据查询和插入以及MT扩充的执行时间开销。测试结果表明,系统在TPC-H测试基准中数据查询性能仅比扩展加密后的SQLite平均高出了11%,而系统在IN-MEMORY及TEMPDB模式下的查询能力,数据插入和MT扩充测试上都表现出较好的性能。最后根据系统的具体执行流程证明了系统安全性。

关键词： 嵌入式系统   短波红外   长波红外   图像融合   目标检测  

摘要： 信息融合是经由多传感器获取自然界环境信息,并通过特定融合准则以及优化方法,合理利用多信息源场景信息,最终获得更好的场景理解。低信噪比下的目标检测技术研究近几年来广泛用于安防监控、军事侦察等领域中。不同于传统的单一波段成像技术,多波段图像融合技术增强了对目标以及场景的理解。目前,绝大部分图像融合技术都是基于可见光与长波红外图像融合,将可见光图像的细节信息注入到红外图像中。但在恶劣天气和低能见度的条件下,短波红外相比于可见光更容易识别目标。对此,本论文将信息融合概念引入到目标检测领域,内容围绕短波与长波红外图像融合目标检测技术研究展开,主要工作如下:(1)阐述短波与长波红外图像融合目标检测意义以及相关技术研究现状;介绍融合目标检测系统总体设计,并自主设计信号处理核心板,制定软硬件设计方案。(2)结合系统需求,进行视频信号处理电路设计,给出核心处理器件FPGA与Hi3519;合理搭配外围器件,并进行相关电路设计;分析系统各模块电源需求,完成了电源设计;结合系统复杂度以及尺寸要求,完成PCB设计。(3)对图像融合理论概述,针对常见融合算法的局限性,将引导滤波器引入到多尺度图像融合算法中,对融合算法进行改进。以系统采集的短波与长波红外图像对图像融合算法进行对比仿真分析,以及客观评价。结果证明本文算法在场景理解以及目标显著性增强有较好的提升。(4)为了满足系统实时性要求,以及进一步探究融合图像对目标检测的影响,选择合适的卷积神经网络模型并进行优化,对融合后的图像进行目标检测研究。验证模型的优化以及融合图像对目标检测性能的贡献。实验结果表明,我们优化的网络模型在满足实时性的同时,检测性能有了很大提升,融合后的图像更容易检测到目标,可以有效的提高目标检测性能。(5)完成融合目标检测系统的软件设计,将本文所研究的融合算法以及目标检测算法部署在自主设计的图像处理板中。主要对短波/长波红外图像融合目标检测系统的软件实现流程进行介绍,并对最终的系统功能进行验证测试。实验结果表明,图像融合效果以及目标检测效果良好,检测速度符合实时性要求。

关键词： 摆渡飞船   单目视觉   位姿识别   对接控制系统   嵌入式系统  

摘要： 本课题组提出一种“微型航母”的概念:被称为摆渡飞船的新型水上无人飞机,主动与陆地飞机对接成复合体,复合体在陆地飞机起飞后自行分离,实现仅需少量改造陆地飞机结构即可在水面起降,同时保留陆地飞机的气动性能,具备低成本、增加隐蔽性和独立性等优点。本文针对双机在空中主动对接导航系统进行研究。提出一种基于特征点识别的EPn P单目视觉位姿测量算法。根据透视投影模型推导物理-像素坐标系之间的关系式,使用基于张正友标定原理的Camera Calibration工具箱获取摄像头内部参数和畸变参数,设计实验验证内部参数准确性。设计符合EPn P算法的标靶结构,标靶结构由红外光灯和安装高通滤光片的摄像头组成。对图片预处理获取特征光斑像素坐标,将坐标代入EPn P算法获取位姿信息。设计并实现基于Linux系统和Python语言的程序,实现视觉识别位姿导航功能。提出一种多线程和多进程组合的优化方法,最大化利用微型处理器的多核并行计算能力,解决图像数据缓存区堆积问题。提出一种地面智能摆渡小车对接实验模拟摆渡飞船空中对接的二维情形,验证系统整体可行性的方法。推导并搭建智能摆渡车运动学模型,设计基于PID理论的偏航纠正控制方法,并在Simulink中搭建模型进行模拟实验。解决实验中眩光问题,采用像素尺度替代物理尺度的方式达到增稳效果。为了验证本项目提出的基于嵌入式摆渡飞船主动空中对接方案是否具备可行性,设计并完成单车偏航纠正实验和双车自主对接实验。本文的研究结果,为基于单目视觉的位姿识别与控制方法提供了可行性验证,为下一步的双机空中交会对接实验研究奠定了硬件和软件基础。

关键词： 心肌细胞   嵌入式系统   电传感   电刺激  

摘要： 心肌组织芯片在药物筛选、个性化用药等方面将发挥革命性作用。其利用人源诱导多能干细胞分化为心肌细胞的技术,可实现在片上大规模构建人工心脏组织。但由于缺乏对组织成熟的诱导与电生理信号的采集,使得心肌组织芯片无法完成药物评价功能。因此需配套构建电生理传感装置以采集组织信号和电刺激装置以诱导组织成熟。电生理传感/刺激装置可为心肌组织芯片赋能,使其成为合格的药物评价平台。本文基于STM32嵌入式系统实现对心肌细胞电生理信号的多通道高速采集、传输、显示功能,以及可调脉冲信号发生的电刺激功能。论文主要研究工作和结果如下: (1)基于心肌细胞电生理场电位检测原理,建立了电生理传感的等效电路模型。总结心肌细胞场电位与动作电位的关联,以及场电位的价值和特征。对建立的电生理等效电路模型进行仿真分析。使用COMSOL对碳电极多种情况下电刺激的电场进行仿真以选出最优刺激设置。总结心肌细胞成熟的评价标准。 (2)光刻加工微电极阵列器件,并搭建了配套的多通道高速采集系统。分析了心肌组织芯片检测系统的噪声来源,针对心肌细胞场电位信号检测设计制作微弱信号处理电路,噪声有效值低至约0.66 μV。使用STM32开发板作为下位机实现8通道10kHz信号采集,同时基于TCP通信完成与上位机的数据传输,传输速率最高可达512kB/s。上位机使用LABVIEW开发人机交互界面。对微电极阵列、微弱信号处理电路、高速采集与传输进行测试。完成了细胞实验并采集到了心肌细胞场电位信号,信号尖峰幅值约200 μV。 (3)使用STM32开发板设计电刺激脉冲信号发生器。协助电刺激脉冲波形发生制作电压驱动电路。设计制作了基于碳片的孔板电刺激器件。对电刺激装置进行多项测试。最后进行了小鼠心肌细胞(HL-1)电生理刺激训练,验证电刺激装置对心肌细胞的训练作用。

关键词： 医疗设备   嵌入式系统   物联网   远程升级  

摘要： 随着生活水平的提高,人民对社会医疗服务质量提出了新的要求。为满足人民的医疗需求,医疗机构引入各种功能的医疗设备提高疾病检测和诊断能力,大量设备的引入给设备的管理维护带来了巨大的挑战。尤其对于不具备联网功能的老式设备,其状态监测、管理和升级维护都需要人工进行。为解决此问题,可为该类设备增加物联网功能,实现数字化远程管理,降低管理成本。本文针对病理科中老款的生物细胞染色机,提出了一套软硬件协同设计方案,使得该染色机在不进行重大结构性修改的基础上接入物联网。本文设计实现了一套由通信协议、硬件平台和软件程序组成的物联网接入设备,染色机可利用该设备接入腾讯物联网云平台。系统采用串口和MQTT作为物联网设备与染色机、云平台间的底层通信协议,并在两个底层协议之上制定了两套上层通信协议,实现数据的准确封装和解析。为保证数据传输的安全可靠,协议还加入了校验重传功能。本文选用STM32F103ZET6作为主控芯片设计了硬件平台电路,绘制了原理图和PCB图,并完成电路板的打板、焊接工作。主控芯片移植了嵌入式实时操作系统,本文在操作系统之上完成软件部分整体架构设计,实现定制通信协议的数据收发、校验、解析和封装,同时解决了网络原因导致的数据丢失问题。为降低设备的后期维护成本,系统加入了远程升级功能,其包括升级文件获取、染色机程序升级和物联网接入设备自身程序升级三部分。系统采用文件切割、拼接以及MD5校验的方式保证升级文件传输的完整性。升级文件获取后,分别使用在系统中编程(ISP)和在程序中编程(IAP)的方式完成染色机和物联网接入设备的程序升级。最后本文对软硬件整体进行了功能测试,保证系统可以正常运行。本文针对病理科中老款的细胞染色机设计了一套物联网软硬件系统,在较低成本下实现了染色机的物联网功能,方便了设备的管理维护,具有较高的实际意义和应用价值。

关键词： 仿落猫机器人   气动肌肉   嵌入式系统   姿态解算   动力学仿真  

摘要： 随着机器人技术的发展,机器人立体作业、高空作业等情况逐渐增加,对机器人高空坠落及安全着陆方面的研究愈发显示出其重要性和必要性。猫从高空坠落却能安全着陆的能力一直为学者们所关注,它具有动作灵活、翻正速度快、落地轻、对自身伤害小等特点。因此本文对落猫的翻正原理进行研究分析,设计出一种基于双气动肌肉并联关节的柔性仿落猫机器人,为腿式机器人高空坠落的安全着陆问题提供了可借鉴的解决方法。本文的主要内容如下:1.基于“弯脊柱论”模型和“四肢开合论”模型对落猫翻正原理进行了研究,提出了双气动肌肉并联关节的仿落猫机器人原型结构。在此基础上,对仿落猫机器人进行正逆运动学和正逆动力学的建模,通过两组气动肌肉的协调控制,该机器人可实现一定角度的翻正效果;2.对仿落猫机器人的嵌入式软硬件系统进行了设计,根据机器人要在空中自动翻正的功能需求,设计了整体的电路原理图,编写相应的软件功能,并通过实验验证了本文方案的可行性;3.对仿落猫机器人空中姿态解算方法进行了研究,分析线性互补滤波算法和非线性互补滤波算法的工作原理,进行姿态监测实验,并与传感器自身的硬件单元解算方法进行对比。实验结果显示,非线性互补滤波算法的解算效果较优;4.建立气动肌肉仿落猫机器人的虚拟样机模型,并在虚拟物理环境下进行翻正实验,结果显示与机理模型的仿真结果较为接近,说明了机理模型的有效性。对仿落猫机器人的机理模型进行开环控制的仿真实验,分析影响机器人翻正角度的主要因素。

关键词： 交通标志识别   深度学习   嵌入式系统   Yolov5s   协调注意力   通道轻量化   树莓派  

摘要： 交通标志是保障城市交通畅通运行的基础。交通标志识别(Traffic Sign Recognition,TSR)作为智能交通系统中的重要一环,通过自动识别交通标志来提醒驾驶员规范驾驶或反馈给其它智能交通系统,能够降低交通事故发生概率、提升交通运行效率,在交通辅助安全、无人驾驶等领域有良好的应用前景,对于数字城市建设具有重要意义。深度学习(Deep Learning)提供一种先进、智能的目标检测识别方法,相较于传统的目标检测方法具有学习特征能力强、适应性好、能够处理复杂场景等优势,因而在交通目标识别领域备受研究者关注。同时,小型嵌入式设备由于成本低、体积小的特点被车载终端、交通路边单元等广泛应用。嵌入式交通标志识别系统能与现有的云端检测应用形成互补,有助于交通标志识别的应用普及。但由于现有研究的高性能深度学习模型网络结构复杂、运行效率低,部署到资源有限的通用型嵌入式平台,依旧面临挑战,因此研究嵌入式交通标志智能识别系统十分必要。本文针对深度学习目标检测模型在嵌入式应用中的模型轻量化、检测速度、识别精度之间的性能平衡问题,结合国内外技术调研,提出一种高精度、轻量化交通标志智能识别算法,并在树莓派上实现了嵌入式实时交通标志识别系统。主要研究内容及创新贡献如下:(1)首先,针对现有轻量化Yolov5s模型特征提取能力不足、识别准确率低,不能很好适应交通标志小目标识别的问题,提出了一种基于协调注意力(Coordinate Attention,CA)的交通标志识别算法SC-Yolov5s。通过引入CA机制、Stem block结构、检测尺度优化,优化网络结构,提高交通标志检测准确率。(2)进一步,针对嵌入式交通标志智能识别模型轻量化过程中的内存占用、检测速度、识别精度之间的性能平衡问题,设计提出了一种通道轻量化交通标志识别算法SC-Yolov5s-lite,通过通道变换引入Fire module轻量结构和精简Bottleneck残差模块,有效地压缩模型,在保持识别精度的同时提升了检测速度,使模型更好地适用于嵌入式设备部署。(3)最后,构建树莓派嵌入式交通标志智能识别系统并开展实验。首先,基于开放的TT100K源进行交通标志数据集的构建与标定,完成对新模型的训练优化、消融实验和性能比测;然后,在树莓派(Raspberry Pi 4B)平台上搭建系统环境与Torch(版本1.8.0)深度学习运行环境,移植模型,实现树莓派嵌入式交通标志识别系统,并逐步开展对交通场景图片、动态交通视频和摄像头实时采集的测试。结果表明:SC-Yolov5s-lite模型内存占用为7.7M,m AP识别精度为79.7%,在树莓派上的推理延时为2.9s,对交通图片5类场景18种情况的平均识别率达83.3%,系统实测的检测识别效果良好。综上,本文提出的新模型兼顾了轻量化、识别准确率高和检测速度快的综合性能优势,具有识别准确、适用性好、小型化、成本低的特点,为交通标志智能识别系统提供了科学的设计依据,具有良好的应用前景。

关键词： 嵌入式系统   图形用户界面   通信机制   树形数据结构   轻量级  

摘要： 图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)是实现人机交互中必不可少的一部分,在嵌入式设备中被广泛应用。汽车液晶仪表界面中图形元素丰富且关系紧密,在对大量具有强结构化关系的图形元素进行属性调整时效率极低,所以需要图形界面开发框架辅助开发。而常见的GUI开发框架由于受嵌入式系统硬件资源的限制,或其自带的控件多余,通信机制与图形绘制接口耦合性过高难以拆分单独使用等原因不满足要求,所以设计一种独立于GUI开发框架的图形框架通信机制,配合不同平台的图形绘制接口使用,更加高效地开发此类图形用户界面有着十分重要的工程意义。针对如何轻量化地解决对大量图形元素高效控制问题,详细分析了此类嵌入式系统图形用户界面中图形元素间拓扑关系及开发需求,采用树形数据结构描述图形元素间关系。一般实现树形数据结构的方法是通过动态申请内存机制创建队列进行存储及访问,但在硬件资源有限的单片机中,考虑到这种方法会存在因内存泄漏或产生内存碎片而致使系统崩溃的风险,提出了一种无需动态申请内存创建树形数据结构的方法:采用XML语言描述图形元素间拓扑关系,使用Python脚本解析XML文件将拓扑关系转化为C语言对应的数据,通过遍历数组在单片机中实现层序遍历,在XML文件中增加元素实现树节点的添加。同时利用Python脚本解析XML文件的方法实现了基于XML格式的可缩放矢量图形(Scalable Vector Graphics,SVG)和Open VG 2D矢量图形之间的转换,对于嵌入式系统2D矢量图形的开发提供了有力支持。为便于开发人员更快速、直观地建立图形元素的树形结构模型,设计了基于Qt的可视化界面来建立树形结构模型,并自动实现XML文件的生成,可有效提高代码开发效率,规范编码风格。经多平台实际测试,验证了嵌入式系统图形框架通信机制具有良好的兼容性和较强的移植性,调整大量强结构化的图形元素属性时效率提升了90%左右。