课程文献中心 更多>>

关键词： 塔式起重机   嵌入式系统   防碰撞   安全监控   LoRa  

摘要： 近年来随着建筑行业规模的增长和生产自动化水平的提高,塔式起重机作为现代建筑施工中不可或缺的大型起重吊装机械被广泛应用。同时由于施工现场环境复杂和安全监控设备智能化程度欠缺等因素,致使塔机安全事故频繁发生,造成人员伤亡和财产损失。在上述背景下,为有效减少塔机在作业过程中事故的发生以及提高塔机各项安全系数,本文针对塔机作业过程中存在的安全隐患问题对塔式起重机安全监控系统进行研究,主要研究内容如下:(1)针对本系统应用场景,分析塔机安全监控系统的监测参数方案与功能需求,设计了一种基于物联网三层体系架构的塔机安全监控系统。对监控终端的软硬件进行详细设计,在硬件方面,采用STM32F103RCT6作为主控单元,完成了信号调理电路、电源电路和存储电路等关键硬件电路的设计,通过远距离低功耗的Lo Ra无线通信技术完成塔机间数据交互,利用4G无线模块将塔机作业状态数据传输至远程监控中心;在软件方面,移植Free RTOS实时操作系统进行多任务调度,根据系统功能完成任务的划分与设计,通过监控终端的图形化交互界面的设计满足了人机交互的需求。(2)针对塔式起重机实际作业过程中可能发生的碰撞情况进行分析,设计了一种基于动态位置信息的防碰撞算法,实现了对塔机交叉作业过程中的碰撞危险实时判断和有效预警。针对塔机负载的定位防摆控制问题,采用拉格朗日方程建立了塔式起重机动力学模型,提出一种基于改进差分进化算法优化的控制策略,并基于Matlab/Simulink仿真平台进行验证分析,结果表明,该方法能够提升塔机的运输效率,有效抑制负载摆动。考虑到塔机复杂的作业环境会对监控系统的信号采集造成干扰,提出一种限幅滤波与递推加权平均滤波相结合的数字滤波算法,提高了监控系统的稳定性和可靠性。(3)为验证塔式起重机安全监控系统的性能,对数字滤波算法和Lo Ra通信质量进行测试,测试结果表明所设计的监控系统通信稳定可靠,数据采集的平稳性与准确性高。综合系统开发过程和最终测试结果,本文所设计的塔式起重机安全监控系统实现了对塔机工作状态的实时有效监控,运行可靠稳定,具有良好的实用性和推广价值。

关键词： 目标检测   Inception-YOLOV3   数据增强   流水线处理   嵌入式系统  

摘要： 计算机视觉技术随着深度神经网络的出现得以飞速发展,交通、医疗、军事等领域都在享受着人工智能带来的便利。传统未爆手雷的探测方式大多依赖人工手持式电磁探测器,这样的探测方式速度较慢,且探测人员的人身安全难以得到全面保障。本文旨在探索一种基于深度神经网络的未爆手雷目标检测算法,并将该算法移植到基于无人机平台的嵌入式系统中去,以替代传统的人工探测方式。本文首先对YOLOV3和Faster R-CNN两个最具有代表性的目标检测器的检测原理进行详细的分析,由于YOLOV3目标检测网络实现了真正意义上的端到端检测,且在通用数据集上识别率不低,所以选择其为基础网络结构。其次制作了手雷数据集,根据K均值聚类算法分析数据分布情况,推理计算出与手雷目标数据集相匹配的候选框尺寸。在手雷目标数据集上对原算法进行验证后,发现原算法存在对手雷小目标检测率较低的问题。针对出现的问题以Inception网络结构设计思想为指导,从网络结构角度对原算法加以改进,在YOLOV3网络入口添加了类Inception结构,同时增加网络整体的深度和宽度,避免某一维度的卷积冗余,得到Inception-YOLOV3网络。除传统图像数据增强外,还运用了Mosaic数据增强方法以提高手雷数据多样性,提升网络的鲁棒性。经验证,改进后算法相比于原算法提升了对手雷小目标的检测能力。本文根据改进算法的执行流程及卷积运算规则,在FPGA内部利用并行流水线处理思想加速卷积运算过程,并以FPGA和DSP为核心,据实际需求选择合适的传感器及驱动,搭建了基于无人机平台的嵌入式目标检测系统。系统主要包括:可见光手雷成像模块、手雷目标检测模块、手雷目标抓取模块、可视化人机交互模块以及无人机平台模块。最后在搭建好的嵌入式平台植入改进后的目标检测算法,并在实际野外环境下对系统进行了测试。

关键词： 目标检测   嵌入式系统   无人机   小目标   知识蒸馏  

摘要： 目标检测是计算机视觉领域的重点任务,面向无人机的嵌入式系统的目标检测是计算机视觉技术在实际工程中应用的重要场景。该场景下面临的小目标检测、嵌入式设备部署的问题,对实际应用造成了很大挑战。因此,如何设计一个能够更加精准的检测无人机数据集中的小目标,同时便于在计算能力偏弱、内存空间紧张的嵌入式设备上部署的模型,成为了人们研究的热点。为了解决面向无人机的嵌入式系统的目标检测任务,本文提出了一个针对小目标检测的轻量化模型,并对模型进行了压缩,使之能够对无人机数据集有很好的检测效果,同时又能很好的在嵌入式系统上部署。具体内容如下:针对主干网络计算量大、学习能力弱的问题,本文提出了一种跨阶段部分残差模块。残差结构能够解决梯度消失的问题,跨阶段部分连接结构能够减少网络的计算量、提高网络的学习能力。将该模块作为主干网络能够加快网络的推理速度,提高检测的精度。针对小目标检测效果差的问题,本文提出了一种多尺度路径聚合模块。该模块通过多个不同尺度的特征图进行预测,同时能够将深层特征图的语义信息融入到浅层特征图中,将浅层特征图的定位信息融入到深层特征图中。充分利用神经网络各层特征图的细节信息,丰富网络的多尺度特征,提高对小目标的检测精度。为了解决嵌入式系统的计算能力偏弱、磁盘和内存空间紧张的问题,本文提出了一种基于通道剪枝和知识蒸馏的模型压缩方法。其中通道剪枝能够剔除掉权重占比很低、对模型精度几乎没有影响的通道,有效减少模型的参数量,进而压缩模型的体积。知识蒸馏作为一种指导训练的策略,将剪枝之前的模型作为教师网络,指导训练剪枝后的学生网络,能够有很好的效果。

关键词： 能量收集   嵌入式系统   能量管理   任务调度  

摘要： 随着实时嵌入式系统的应用越来越广泛,延长系统的使用寿命是目前研究人员一直努力的目标。目前实时嵌入式系统主要由电池供电,电池的使用寿命在很大程度上决定了系统的使用寿命。当系统电池电量耗尽就需要及时地更换电池或者对其进行充电。但在实际应用中,对于部署在偏远地区的设备,对其充电或换电池不可行或会产生很大的成本。使用能量收集技术为设备供电,对延长设备的运行时间提供了一种解决方案。本文将这种采用能量收集技术的嵌入式系统称为能量收集嵌入式系统(Energy Harvesting Embedded Systems,EHES)。EHES的能量源相较于电池供电,是不可靠、不稳定的,电池供电嵌入式系统能量管理技术不能充分适应EHES,因此针对EHES需要发展新的能量管理方法。本文将调度理论与能量管理技术相结合,在保证系统可调度性的前提下,展开EHES电池初始容量,能量使用效率方面的研究工作。本文的主要工作体现在以下三个方面。1.针对EHES由于局部能量不足而影响系统可调度性的问题,本文首先提出总体能量评估算法(HEE),在250组任务集合中,HEE过滤出2.8%的不可调度任务集合。然后提出两种电池初始容量计算算法:最坏响应时间电池初始能量计算算法(WCRT-IELB)和精准循环电池初始能量计算算法(AC-IELB)。在最大电池容量为50、100、200、300和400的场景下进行了 250组实验。当电池容量设置为400时,WCRT-IELB使“尽量推迟”策略(ALAP)和“尽快执行”策略(ASAP)的成功率分别提高了17.2%和26.8%。AC-IELB使ALAP和ASAP的成功率分别提高了 18%和26.8%。实验结果表明,设置合理的电池初始能量水平可以有效提高任务集的可调度性。2.针对ALAP调度策略存在的过度推迟任务执行,造成能量浪费和ASAP调度策略存在的尽早执行任务,造成能量水平过低的能量效率问题。本文提出一种基于Q-learning的电池能效优化调度策略。在能量浪费方面,该策略在任务数为4时减少了 94.35%的能量浪费,在任务数为6时减少了 29.23%的能量浪费。在能量效率问题方面,该策略将优化目标设置为保持电池电量维持在20%-80%这一健康范围,在三种不同任务数的实验场景中,该策略在一个超周期内保持能量在这个范围内的时间比例分别为85.12%、29.91%和20.64%。3.为实现提出的电池初始容量计算算法以及基于Q-learning的电池能效优化调度策略,本文在Yartiss工具上进行了二次开发,设计开发符合本文需求的系统。

关键词： 深度学习   目标检测   嵌入式系统   MobileNetV2-SSD  

摘要： 深度学习目标检测算法近年来在自动驾驶、工业质检和智能安防等领域得到了广泛的应用。但是,相关算法存在神经网络层数较多、网络参数量与计算量很大等问题,造成其在硬件资源受限的嵌入式系统中要完成实时地对目标进行检测具有很大的挑战性,无法很好地适应时间敏感类业务的需求。因此,本文面向嵌入式系统,基于MobileNetV2-SSD实时目标检测算法对算法进行优化设计与实现。首先,为了从网络结构对目标检测算法进行加速与轻量化,本文分析了 MobileNetV2-SSD目标检测算法的网络结构,并提出采用深度可分离卷积完全替换MobileNetV2-SSD目标检测算法中标准卷积的结构优化方案,对该方案压缩的计算量与参数量进行定量分析。其次,为了在推理过程中加速模型计算,本文对训练后的模型结构进行调整,对卷积层与批归一化(Batch Normalization,BN)层进行融合设计,将需要两个步骤进行的卷积计算和BN层计算融合为只需一个步骤的矩阵乘法。然后,本文从网络参数方面入手,来压缩模型大小,加速模型推理。首先,对模型参数进行优化设计,在模型推理阶段采用无符号整型8位量化方案缓解嵌入式系统计算资源与存储资源不足的问题,分别对卷积层与激活层进行矩阵乘法的量化设计。其次,为进一步加速目标检测,本文提出了卡尔曼滤波预测与目标检测算法融合的优化方案,即采用卡尔曼滤波算法直接预测物体检测框,从而降低目标检测算法模型推理的频次,获得了更低的物体检测平均时延和功耗。同时,通过仿真验证了该算法能够在良好的检测准确率下完成目标检测。最后,为验证本文设计的嵌入式目标检测优化算法,本文设计并实现了实时目标检测嵌入式系统。该系统的硬件基于迅为iMX6处理器和Google张量计算单元,软件依赖GStreamer流媒体框架和嵌入式模型推理APITensorFlow Lite。在该系统中,本文分别对优化算法进行了性能测试。测试结果表明,本文提出的算法优化设计能够在该嵌入式系统中实现低功耗、低时延和高性能的实时目标检测。

关键词： 医学超声图像   嵌入式系统   数字图像处理   无线传输   图形用户界面  

摘要： 超声检查是一种无创诊断技术,随着医用超声设备的小型化和便携化发展,超声诊断技术在急救现场、地震和新冠肺炎疫情等紧急公共卫生事件和军事野战救援等特殊环境下发挥着越来越重要的作用。但由于院前急救医生是非专业的超声诊断医师,无法对患者的超声图像进行快速准确地判读分析并指导治疗,该问题亟需解决。同时,由于成像原理和人体结构各异性,超声图像易产生噪声污染、边缘和细节不清晰等问题,需要进行质量改善。本文设计实现的移动超声动态图像传输与处理系统,可将急救车或急救现场的超声动态图像通过无线通信网络传输到医院内超声医学科,医生利用本系统对图像进行处理后,再判读分析并给出诊断报告以指导治疗,提高院前急救成功率。首先,本文设计实现了移动超声动态图像传输部分。选用嵌入式Hi3531D开发板和嵌入式Linux搭建了软硬件开发环境。编译移植了专用的U-boot和内核,制作了相应的根文件系统,实现了动态图像的压缩编码和无线通信网络内的传输。其次,为更好地帮助医生诊疗,本文对传输后医学超声图像进行数字图像处理以提高其可读性和利用性,选用MATLAB实现了对超声图像的质量改善及突出医生重点关注部分,主要包括图像增强、图像滤波、图像分割、边缘检测四部分,并完成了相应的算法实现与效果比较。然后,本文选用MATLAB GUI完成了系统的集成和呈现。对系统的层次结构、设计原则、设计流程进行了规定,具体实现了主界面(动态图像播放显示)和各子界面(图像处理)。最后,搭建了完整的测试验证环境,并布置在重庆市急救医疗中心/重庆大学附属中心医院院前急救车上进行了真实场景测试。以迈瑞M9型便携式彩色多普勒超声系统为信源,通过HDMI接入移动超声动态图像传输部分,实现了超声动态图像的无线传输;接收端以PC为平台,利用MATLAB完成了数字图像处理;基于MATLAB GUI为医生提供友好的人机交互界面,实现了将动态图像传输、播放显示和图像处理为一体的系统。

关键词： 库尔勒香梨   机器视觉   嵌入式系统   外部缺陷检测   在线检测  

摘要： 外部缺陷的存在,会直接影响水果的品质,降低其附属的商品价值,使消费者对水果的消费欲降低,对水果产业造成损失。为了解决这个问题,需对水果的外部缺陷进行检测,剔除含有外部缺陷的水果,提高水果的商品质量。在对水果外部品质进行检测时,若使用人工进行评判,会受检测人员的经验水平影响,其主观性太大,使得检测结果参差不齐,难以形成规范。基于机器视觉采集的库尔勒香梨图像,对其表面缺陷进行研究,以获取不同缺陷间的区别,为建立快速检测方法提供依据。同时,相较于传统机器视觉系统,嵌入式机器视觉系统的功耗和成本更低,精准度合理,可有效降低水果生产成本。因此,基于嵌入式机器视觉系统对水果的外部缺陷实现自动检测是重要且具有实际意义的。本文以南疆特色水果—库尔勒香梨为研究对象,对其外部缺陷的在线检测进行研究。研究的主要内容如下:(1)对嵌入式机器视觉系统的关键硬件进行选择,并自行开发配套软件,搭建库尔勒香梨外部缺陷检测研究平台。选择STM32f103ZET6作为系统主控和处理核心,选择CMOS摄像头OV7725作为图像采集模块,移植Free RTOS为实时操作系统高效利用处理器资源。(2)香梨外轮廓与缺陷区域识别算法研究。通过对图像灰度化和图像增强,凸显香梨和缺陷特征,减少冗余图像信息。结合双峰阈值法改进过的阈值分割、边缘检测和形态学处理研究了一种区分香梨外轮廓和缺陷区域的识别算法。(3)缺陷特征和分类算法研究。分别对缺陷的几何特征、颜色特征和纹理特征进行研究分析。依据研究结果,优选出圆形度、S分量、灰度平均值和能量4个特征,结合决策树构建香梨缺陷识别分类算法。另在研究过程中,发现基于形态学处理检测香梨是否有果梗的算法和基于圆形度特征识别畸形梨的算法,其识别准确率分别为90%和88%。(4)测试缺陷分类识别算法和嵌入式机器视觉系统的性能。结果表明,其对库尔勒香梨外部缺陷的识别分类准确率为90.5%,说明基于嵌入式机器视觉系统对库尔勒香梨外部缺陷进行在线检测是可行的。

关键词： 呼气检测   气体分离   嵌入式系统   模糊PID   微型气相色谱芯片  

摘要： 人体呼出气体中包含的多种挥发性有机物(Volatile Organic Compounds,VOCs),它们的浓度变化与人体的健康状况有着紧密的联系,通过检测这些VOCs气体,可以发现人体早期疾病并实时跟踪其变化,对保证人体的健康具有重要意义。传统大型气相色谱仪,具有检测精度高、重复性好等优势,已经广泛用于气体检测领域,但因其价格昂贵、操作复杂、体积巨大,限制了其在人体呼气现场检测中的应用。随着MEMS技术的发展,基于微色谱芯片,开发具有体积小,功耗低,检测快速的便携式气相色谱仪,成为气体分析与检测技术的研究热点。本文针对人体呼气的检测需求,研制基于集成微型色谱芯片的便携式呼气检测仪,可用于人体疾病特征VOCs气体的分离与检测,主要研究工作如下:根据呼气检测功耗低、便携性好、多组分检测精度高的应用需求,提出嵌入式测控系统方案,以STM32作为主控芯片,设计了稳压电路、电磁阀驱动电路、温度采集电路和模数转换电路,并通过电磁屏蔽等抗干扰设计,将探测器噪声控制在0.1mV以内,电源噪声控制在1mV以内。基于STM32开源库,开发了便携式呼气检测仪的测控软件,并开发了RS232串口通信、SPI通信协议、串口显示屏的刷新与显示软件,使检测仪满足了呼气检测的应用需求。针对金属氧化物气体传感器基线噪音大的问题,通过滤波算法分析比对,采用滑动平均滤波算法有效地降低气体传感器的基线噪声,使仪器具有更高的气体检测限。为提高集成微色谱芯片的分离特性,研究了集成微色谱芯片的模糊PID温度控制算法,通过参数优化,实现集成微色谱芯片±0.05℃温度控制精度,达到了商用色谱柱温箱的温度控制精度。通过微型色谱芯片、泵、电磁阀、传感器等关键元件的组装与调试,完成了便携式呼气检测仪的研制。使用检测仪对多种呼气特征VOCs进行了测试,结果表明:该仪器能够有效检测出异戊二烯、正戊烷、正壬烷、乙醇等气体。同时,通过调节芯片温度与载气压力,得到了温度与压力对异戊二烯和正壬烷等混合气体分离特性的影响规律。进一步测试表明,检测仪具有准确的气体识别能力、良好的气体定量分析能力和重复性。所研制的便携式气体检测仪体积仅35cm×25cm×15cm、功耗仅30W、检测时间在15分钟以内,能够检测出多种与人体疾病相关的VOCs呼气特征气体,检测限达到1ppm,并且具有良好的重复性、定性、定量分析能力。该仪器的研制,为人体呼气POCT检测技术发展打下坚实的基础。

关键词： 可编程控制   嵌入式系统   CANopen主站   Modbus RTU/TCP从站  

摘要： 随着物联网、总线通信、智能控制等高新技术不断发展进步,对工业控制系统实施智慧监控、远程操控、自动化控制要求不断提高。针对远程控制、分布式控制、控制网络类型单一等问题,本文将PLC技术与互联网技术、现场总线技术进行联合,设计一种基于工业控制网络的可编程控制系统。本文设计的可编程控制系统同时支持工业控制网络主站与从站功能,能够实现双向通信,并支持多种总线通信,能够灵活地实现分布式远程控制以及有效节约开发成本。首先,针对可编程控制问题,本文使用嵌入式实时操作系统,设计一个完善的PLC内核运行系统。系统功能包括与上位机编程软件通信、用户程序解析执行、IO拓展,完整实现了用户程序的下载、解析、控制等功能,达到可编程控制的目的。然后,针对系统工业控制网络主站控制,本文采用CAN/CANopen通信技术,设计了CANopen主站功能模块及相关PLC用户控制指令和方法,并给出了相关理论基础与功能设计及实现方式。可编程控制系统通过CANopen主站连接从站设备,能够灵活地组建控制局域网,实施对从站功能模块的管理及控制。其次,针对系统工业控制网络从站功能,本文采用RS485/Ether NET通信技术与Modbus协议标准,设计Modbus RTU/TCP从站功能模块,将Modbus与PLC内核系统联合起来。外部主站设备能够实现对可编程控制系统的数据采集及控制,有效提高系统的灵活性。文章给出了相关理论基础与功能设计及实现方法。最后,对整个系统功能进行测试实验,主要分为PLC内核运行系统功能测试与工业控制网络主从站功能测试两部分,包括扫描周期、指令解析、通信功能等。实验结果表明本文所设计的可编程控制系统是可行的,完成了本文要达到的研究设计要求。末尾进行了工作总结与展望,以期进一步优化系统,将应用更广泛、稳定,功能更完善。

关键词： 全功能线网读写器   嵌入式系统   射频识别技术   轨道交通AFC  

摘要： 宁波轨道交通AFC系统现有读写器存在软硬件不统一,不具备兼容互换性,以及对技术标准规范执行不彻底等问题,对AFC系统的新线接入以及新票种、新业务、新应用的升级改造带来一定的影响。本文在分析宁波轨道现有读写器应用的现状和宁波轨道AFC技术标准规范的基础上,提出适合宁波轨道线网级应用的读写器的软硬件需求,自主研发设计了一种基于ARM CORTEX A9的全功能线网级的智能读写器,并对所设计的智能读写器进行软硬件测试,验证了设计的可用性和可靠性。