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关键词： 轨旁设备限界   激光雷达   自动检测   设备限界模型   嵌入式系统  

摘要： 从新中国建立到“十四五”计划开篇的今天,我国的铁路事业发展迅速,其重心开始向高科技水平、高信息化移动,列车运行时对轨旁设备限界精度的要求比以往更高,亟需一种能高效检测轨旁设备限界的装置来保证列车安全地运行。本文在总结国内外研究成果的基础上,本文完成了以下几项工作:(1)通过对轨旁设备限界自动检测技术的要点进行分析,明确了轨旁设备限界的相关参数以及设备限界检测的精度,完成了对设备的选型,并以此制定了轨旁设备限界自动检测系统的总体方案。(2)根据限界检测总体方案,采用了模块化的设计思路,将硬件平台分为四个模块:载体模块、供电模块、调试电路模块以及功能模块,完成了各个模块的设计任务。进行了PCB设计,利用新型电路板取代现有的学习开发板。(3)软件部分主要是通过自下而上的设计思路,将整个软件部分的功能进行模块化设计。通过模块化的设计实现了检测系统的条理化,同时也便于相关工作人员使用过程中的维护和调试。(4)针对实际轨道线路设备限界标准复杂的情况,建立了生成单个设备限界模型的方法。而且针对一些复杂情况,提出了复数设备限界模型的复合方法。同时针对复数设备限界模型在复合过程中出现的一些退化情况,提出了相应的处理算法,得到了更为准确的设备限界标准。(5)针对铁路设备限界自动检测系统的技术指标,对激光测距雷达及GPS模块进行精度验证及误差分析。通过在模拟环境下的运行情况验证了系统的测量精度,并对系统出现误差的原因进行合理性分析。

关键词： 传感器   嵌入式系统   物联网   教学改革  

摘要： 通过基于Linux的开源嵌入式平台在物联网传感器类课程中的应用,解决了传统嵌入式传感器课程教学平台所存在的,不适应计算机相关专业教学需要的问题。通过Linux下通用IO接口以及C与Python等通用编程语言和工具的使用,较好的实现了物联网传感器类课程的教学与计算机专业先修课程知识的结合,实现了传感器数据的采集、传输和处理的流程化、模块化,在教学中更加聚焦通用逻辑与上层应用,达到了良好的理论和实验教学效果。

关键词： 室内空间测量定位系统   四象限探测器   扫描光   信号处理   嵌入式系统  

摘要： 室内空间测量定位系统(workshop Measuring and Positioning System,wMPS)是一种针对大空间定位测量的新型分布式测量系统,已经被广泛地应用到航天航空、大型船舶等高端装备制造领域。目前随着发射站稳定性提升,系统的性能瓶颈正逐渐由发射站转向前端光电信号接收和处理流程,存在着接收器光脉冲宽度翻转影响测量范围、光电探测器件封装引入误差、转速增加传输压力等问题,难以满足wMPS测量系统的高精度的要求,针对以上现状,本文进行了以下研究工作:1.介绍了光电探测及信号处理的研究现状,分析了现有的接收器和处理器给wMPS测量系统带来的问题。在此基础上利用新型四象限探测器作为光敏单元,结合wMPS测量原理,提出了一种基于扫描光对称性的数字化检测方法来实现扫描光中心的动态检测。2.根据四象限探测器的特性进行了基于四象限探测器的集成式接收器的硬件电路设计,完成了接收单元和处理单元的电路;在此基础上进行了嵌入式系统的设计和软件的设计,设计了总体工作流程和脉冲匹配算法。3.为了满足实验室小环境下对定位系统的算法及性能调试的需求,设计了由实际测量坐标数据结合发射站内外参数推算发射站光平面旋转角度,从而解算模拟信号输入参数的算法,实现了四象限探测器的波形仿真。4.根据软硬件设计,以wMPS测量系统为实验平台,将新设计的四象限接收器和球型接收器进行了实验对比,实验结果表面四象限接收器在转动过程中的稳定性更高,在沿直线导轨移动过程中的测量精度更高,更能满足wMPS测量系统的高精度要求。

关键词： 全景视频   嵌入式系统   视频直播   RTMP协议   图像拼接  

摘要： 随着通信技术的发展,以及虚拟现实技术的兴起,全景视频直播逐步走向了大众和户外。尽管目前图像拼接算法已经发展很久,但针对全景视频的实时拼接还是有很大的局限性。虽然服务器实时拼接可以勉强达到直播标准,但是对于户外直播以及移动全景直播场景,服务器系统往往无法满足要求。因此本文考虑在嵌入式系统中实现全景视频直播系统,以满足直播场景的移动性。本文设计并实现了基于全景视频的嵌入式直播系统。系统以多路鱼眼相机组成的全景相机作为视频采集设备,在基于Hi3559AV100的嵌入式系统中完成视频处理、视频解码、图像拼接、视频编码、视频推送的功能,并针对流媒体服务器并发访问较少的问题,设计直播内容分发网络以满足更多用户的访问需求。本文的主要工作包含以下内容:1、通过FFmpeg获取网络全景相机的视频流,解封装出视频帧。2、基于Hi3559AV100实现多路视频并行解码、全景图像实时拼接、全景图像视频编码,在嵌入式系统中完成实时全景视频的制作。3、在嵌入式系统中完成基于RTMP协议的视频推送。4、针对流媒体服务器,基于服务器集群,设计直播内容分发网络,基于结合集群中服务器的性能数据的加权最小连接算法动态调整调度服务器分发机制。最终测试结果显示,本系统能够处理四路视频的实时拼接且拼接质量良好。全景视频的分辨率可以达到3840X2160,且视频帧率满足25fps,直播时延在2-3s,因此本系统可以满足全景视频直播的性能需求。直播内容分发网络能够完成直播流的转发推送以及用户请求的分发,且当多用户访问时可以保证已连接用户的观看体验。

关键词： 人脸识别   AdaBoost   PCA   嵌入式系统  

摘要： 身份验证的需求由来已久,科学技术的快速发展的同时,验证技术也越发多样,从一般的约定信息、信任物体发展到生物特征识别,对验证技术的要求不再仅满足于安全,在便捷性、高效性、隐私性等方面也提出了要求。而在真实世界,生物特征识别在唯一性、便捷性、安全性等方面具有较大优势,因而得到广泛研究与应用。其中人脸识别技术的优点尤为突出,具有验证方式简单友好、识别速度快、识别准确度高等特点,在移动支付、签到考勤、公共安全等领域得到大量应用。而芯片性能的提升,使得将人脸识别技术部署到嵌入式设备上成为可能,识别设备小型化和便携化,也大大拓展了身份验证技术的使用场景。本文基于实验室智能门禁管理系统中对于身份验证的需求,以人脸识别技术为基础,结合嵌入式开发技术,设计了一个应用在实验室场景下的身份验证系统。并针对PCA算法在训练集中因对象样本较少而识别率偏低的情况,提出使用位平面重构样本来扩充训练集的方法,实验表明,该方法可有效提高PCA算法的识别率。本文先研究了人脸识别技术的原理和实现。人脸识别的过程,可以概括为四个阶段。第一阶段是图像获取,主要由图像传感器完成,为了减少数据的处理量,在将图像用作人脸识别前,一般需要使用算法将采集到的彩色图像转化为灰度图像;第二阶段是人脸检测阶段,从灰度图像中提取出人脸区域,本文研究了Haar特征和Ada Boost训练算法,分析了以Haar特征为基础搭建弱分类器,使用Ada Boost算法构建强分类器进行人脸检测的算法原理,之后又分析了另一进行人脸检测的常用算子LBP特征,并对两种特征搭建的Ada Boost分类器进行的实际测试,实验表明LBP特征性能要优于Haar特征;第三是人脸预处理阶段,需要将获取的人脸图像进行一定的增强处理以提高识别率,本文使用高斯滤波方法减少环境噪声影响以增强图像质量,然后通过直方图均衡化,减少光照环境对图像质量的影响;第四是人脸识别阶段,该阶段主要负责对人脸特征进行降维和在人脸库中进行样本匹配,本文分别分析了PCA特征抽取方法和LDA特征抽取方法的原理,并通过实验对两种特征抽取方法进行了对比,实验表明,PCA算法在训练集中样本数量有限的情况下的表现更加优秀,更适合在嵌入式平台上使用。然后,针对样本数量较少而导致算法识别性能不佳的情况,本文提出了使用位平面重构样本的方法来扩充训练库,实验表明,这种方法能有效提升PCA算法的性能。然后,本文设计并实现了一个嵌入式人脸识别系统,在实验室环境下实际测试了相关算法。本文从硬件系统和软件系统两方面对该系统进行了介绍。硬件系统以***6ULL处理器为核心模块进行控制和数据处理,以摄像头为图像获取设备,通过LCD进行结果显示,搭配电源、调试和存储等模块,共同为软件系统的稳定运行提供支持。软件系统选择以Linux作为操作系统,本文对嵌入式开发环境和Linux系统进行分析,详细介绍了Linux操作系统的移植过程,介绍了Linux环境下嵌入式开发环境的搭建,包括交叉编译环境、Open CV算法库的编译与移植和Qt图形处理框架的编译与移植。本文还对本系统的软件设计进行了介绍,包括软件系统的总体框架和各模块的运行流程。最后对系统进行了实际测试,结果表明在实验室环境下,该系统可以稳定运行,识别速度快,识别准确率高,可以满足实验室门禁管理对于身份验证的需求。

关键词： 遥感图像   舰船检测   卷积神经网络   嵌入式系统  

摘要： 可见光遥感图像舰船目标检测在民用和军事领域都具有重要意义。本文以大幅面高分辨率可见光遥感图像为研究对象,开展星载舰船目标检测系统设计。星载舰船目标检测系统面临算法精度与速度矛盾、资源需求与供给矛盾,针对上述问题,本文从算法设计、部署优化、硬件设计等方面开展研究,本文主要工作如下:算法设计方面,针对遥感图像面临的复杂环境干扰与目标特性变化导致的舰船目标检测任务高虚警与高漏检问题,本文提出基于全卷积神经网络的单阶段舰船目标检测方法,极大地提高了复杂场景下的舰船目标检测算法性能。针对卷积神经网络模型对计算、存储资源需求巨大导致难以处理大幅面遥感图像的问题,提出使用深度可分离卷积与“学习降采样”模块对舰船检测模型特征提取网络进行轻量化优化。优化后的模型相比基准模型计算量压缩49倍,参数量压缩37倍,模型精度损失仅为6%。本文设计的算法在精度与速度之间取得了较好的平衡。部署优化方面,使用浮点数进行存储与计算的舰船检测模型推理计算时需要大量的硬件资源,难以部署至资源受限的嵌入式设备上。本文采用基于“量化感知训练”的模型整型量化方法以及基于计算图优化的算子合并方法,降低模型推理过程中对计算、存储资源的需求。面向嵌入式部署优化后的模型在精度损失小于1%的情况下,模型文件大小压缩53%。硬件设计方面,本文基于异构多核处理器以及卷积神经网络推理单元,设计了面向卷积神经网络推理计算的硬件系统,研制了紧凑、低功耗、高计算资源与高存储带宽的图像处理模件,克服了星载处理机体积、质量与功耗约束。本文设计了基于卷积神经网络推理单元的计算架构与应用软件,开展了系统软硬件测试与验证,实验结果表明:本文设计的舰船目标检测系统对于4096×4096像素的遥感图像,处理速度可达4帧/秒。本文验证了星载舰船目标检测系统可行性,为后续工作奠定了技术基础。

关键词： 人脸性别识别   嵌入式系统   子类知识蒸馏   权值回退  

摘要： 人脸性别识别是人脸属性识别领域最广泛应用的任务之一。它的核心工作就是利用人脸图像进行人脸性别属性的判定。随着深度学习领域的快速发展,在该任务上,基于卷积的深度神经网络已经达到了人类的识别精度。但是在低计算力的嵌入式系统上,神经网络在精度和速度上仍然难以达到可应用级别。为解决上述问题,本文针对人脸性别分类的特点,设计了对应的神经网络模型轻量化方法,提出了针对性别分类拓展的批块子类知识蒸馏算法和性别分类神经网络的无效滤波器权值回退算法,并利用加速推理框架优化神经网络的运行速度,实现了小型神经网络在嵌入式系统的实时高精度性别识别。传统子类知识蒸馏方法将知识蒸馏与性别识别任务特点相结合,利用类别拓展与单样本输出结果拟合来达成知识集成的目的。该方法存在着神经网络训练速度不够快,知识学习不充分的缺点。针对上述问题,本文提出基于性别分类拓展的批块子类知识蒸馏算法并对性别子分类退化监督函数进行了优化,保证了学生网络在性别子分类分布均匀的同时,更快速更充分地学习教师网络知识,提高学生网络的识别精度与训练速度。该方法在Adience数据集和Celeb A人脸性别分类数据集上,使用Res Net18网络分别达到93.71%和97.84%的精度,在加速推理后于Jetson Tx2平台达到73Fps速度,使用Mobile Net V2网络分别达到了94.17%和98.54%的精度,并在加速推理后于小米6手机达到60FPS速度。针对人脸性别分类神经网络知识学习时存在的训练空间较大,神经网络部分滤波器失效的问题,本文提出了性别分类神经网络的无效滤波器权值回退算法。针对训练收敛时用于全局特征抽取的部分滤波器权值退化问题,利用训练初期神经网络滤波器仍然有效的特点,将训练收敛时的神经网络深层无效滤波器的权值回退到神经网络训练初期,并进行重训练。该方法在仅使用单个神经网络模型并不增加任何参数的前提下,提高了神经网络的识别精度。该方法在Adience数据集和Celeb A人脸性别分类数据集上,使用Res Net18网络分别达到93.50%和97.62%的精度,在加速推理后于Jetson Tx2平台达到76Fps速度,使用Mobile Netv2网络分别达到了94.04%和98.31%的精度,并在加速推理后于小米6手机达到70FPS速度。

关键词： 定位   嵌入式系统   ARM   测距  

摘要： 推进“智慧监狱”、“智慧法院”建设是国家信息化体系建设中必不可缺的重要环节。如何构建物防、技防使得监狱与法院迈向信息化、智慧化,对进一步推动安全治理体系的现代化具有重要意义。本文以提高外出押解过程的安全性为背景,针对目前外出押解过程存在的安全隐患,研究设计了一种以定位、测距、远程通信等技术为基础的智能电子脚扣系统。首先,依据模块化设计思想给出智能电子脚扣系统硬件总体设计方案,根据功能需求将系统划分为远程通信及定位模块、近程通信及测距模块、姿态检测模块、报警触发及响应模块。对比现有的远程通信技术、近程通信技术以及测距技术,从性能、成本等方面选择更加适用于本系统的通信及测距技术,给出硬件的芯片选型方案以及硬件电路设计。并针对便携式设备存在电量检测误差较大的问题给出电源管理设计方案。其次,构建了基于FreeRTOS实时操作系统的应用层软件总体架构,完成了远程通信、GPS及LBS定位等应用软件的设计与实现。依据系统对距离测量需求,对TOF距离测量的原理、存在的缺点进行分析,并对RSSI测距技术应用于本系统安全距离测量的可行性进行分析。然后,在测距算法部分,采用了最大似然估计对测距算法进行优化以提升测距精确性。在防重击拆卸检测算法部分,通过三阶巴特沃斯低通滤波器对加速度进行了滤波处理,减小了噪声对于重击行为识别准确率的影响;通过对比分析时序特征设计了基于振动特征的检测算法,提升了系统的安全性。最后,对设计的系统进行硬件测试、功能测试,以及系统的安全性、实时性进行分析测试。测试结果表明本文设计的系统具有较好的稳定性和安全性,提升了外出押解过程中的可控性。

关键词： 卷积神经网络   嵌入式系统   硬件复用   软硬件执行时间平衡   软硬件协同设计  

摘要： 自人工智能发展以来,深度学习算法特别是卷积神经网络CNN在计算、资源、功耗和成本均受限的嵌入式系统上的设计一直是一个比较热门的研究领域。CNN作为一种高性能的人工智能算法,可以广泛应用于人脸识别、行人检测和故障诊断等多个领域。它在嵌入式系统中的部署更是加速了这些应用的落地,使它们脱离服务器的束缚,真正服务于移动端和边缘端市场,具备很高的实用价值。CNN在嵌入式系统中的部署不仅涉及到了硬件设计更涉及到了软件设计,目前大多数研究者主要关注的是基于现场可编程逻辑门阵列FPGA的CNN硬件加速器设计,从系统级的角度去研究基于FPGA的卷积神经网络软硬件协同设计较少。此外,如果过度执着于追求足够快的硬件CNN加速器而忽略一些受限软件的性能,那么很可能会导致系统软硬件处理时间的不平衡,进而降低硬件CNN加速给系统带来的收益,造成了硬件资源的浪费。为了解决上述问题,本文提出了一种面向CNN的嵌入式系统。首先,针对嵌入式系统资源受限和CNN资源占用量大的矛盾,结合CNN的结构相似性,提出了基于FPGA的CNN硬件复用设计方法,以较低的FPGA硬件资源在嵌入式平台上部署CNN模型。然后,基于硬件复用提出了启发式软硬件执行时间平衡设计方法。该方法将系统软硬件执行时间融入进CNN硬件设计中,通过优化系统软件和CNN硬件的并行度来达到系统软硬件执行时间平衡的目标。最后,提出了一种软硬件协同设计方法设计并实现了面向CNN的嵌入式系统。该方法利用模块化思想对系统架构进行抽象,并结合抽象后各个模块的特点对系统进行软硬件划分,随后使用提出的硬件复用和软硬件执行时间平衡设计方法对划分后的模块展开软硬件协同设计,同时结合有效的软硬件数据交互和控制协议,在保证准确率和速度的前提下使系统节省了硬件资源,提升了CNN硬件加速收益。实验结果表明,本文设计的面向CNN的嵌入式系统在保证准确率和速度的前提下达到了接近1:1的软硬件执行时间比,而功耗仅为2.4W左右。相比于同类型的研究工作,系统达到了95%甚至99%的设备利用率,提升了28%～46%,且将能量效率从10帧/W以下提升到了10帧/W以上。更重要的是,硬件复用设计方法节省了系统中宝贵的FPGA资源。软硬件执行时间平衡设计方法提升了系统中软硬件设备的利用率,大大提升了CNN硬件加速的收益。

关键词： 嵌入式系统   测试环境   协议定制   数据模拟   软件测试   仿真平台  

摘要： 电子对抗嵌入式系统在各类电子对抗系统中主要承担信号采集、信号处理、系统控制、设备监视、天线控制等核心处理功能。作为系统的控制及信号处理核心,嵌入式系统与其所控制的设备密不可分,设备中与之有输入输出关系的各种设备及接口,构成了嵌入式系统的外部交联环境。当前嵌入式系统研制、调试、测试过程中,系统运行的真实设备状态环境数据或信号环境数据很难获得,即使具备了环境,也无法对设备实施有效的故障注入,进行异常值测试,而异常值测试是软件测试过程中必不可少的测试内容。为解决上述问题,针对嵌入式系统应用特点和接口特性,设计有效的嵌入式系统外部环境仿真平台,提供测试环境数据模拟和模拟故障注入手段。论文开展的主要工作如下:1)对电子对抗嵌入式系统测试环境数据模拟现状和典型应用特征进行分析研究,依据研究结果对电子对抗嵌入式系统测试环境仿真平台进行需求分析,从总体需求、应用软件需求、接口控制电路需求、接口需求等四个方面详细剖析了测试环境仿真平台的功能及接口需求。2)在测试环境仿真平台需求分析的基础上,对测试环境仿真平台的总体架构进行了设计,仿真平台主要由应用软件和接口控制电路两部分组成,分别对应用软件、接口控制电路的主要功能模块的功能和逻辑流程进行设计。为解决测试环境仿真平台适配性问题,对测试环境仿真平台接口、数据协议格式、测试数据驱动逻辑三个方面的进行针对性设计;为解决不同环境下自动生成高覆盖率测试模拟数据问题,对正常测试数据的生成采取随机性、特定性的设计方式,对异常测试数据的生成采取单一型、组合型的设计方式;为解决数字通信总线数据捕获能力的问题,对FPGA引脚触发模式进行灵活配置,实现对目标系统高速通道多倍数据速率同步采集。3)给出了测试环境仿真平台的实现方法,对测试环境仿真平台的软件、硬件组成进行了阐述,主要包括仿真平台应用软件、接口控制电路主控软件功能模块的实现方式。4)对测试环境仿真平台进行了系统级的功能测试验证,并依托实际电子对抗系统测试工作,对测试环境仿真平台进行案例分析,验证了测试环境仿真平台功能实现的有效性和适应性。