课程文献中心 更多>>

关键词： 嵌入式系统   坐姿识别   OpenCV   图像识别  

摘要： 随着社会的发展与进步,我国的城市化进程不断推进,这使得越来越多的人选择进入城市中工作、学习和生活。可以预见,久坐将会成为一种日常生活中的常态。而医学研究表明,长时间保持不良的坐姿会损害身体健康。例如,我国青少年近视率不断升高,职业人群肩颈问题日益突出,其根源很大程度上在于长时间的不良坐姿,所以在日常学习、工作中保持正确坐姿对保持健康、预防疾病有着重要作用。但是人们在专注的学习工作中,很难时时刻刻注意保持良好的坐姿,特别是对于自觉性并不特别强的青少年来说。为此,本文设计了一种基于计算机视觉的嵌入式人体坐姿识别装置,在监测到使用者坐姿不正确时给出语音提示,帮助其保持正确坐姿,同时在使用者长时间的学习、工作间隙提醒其运动休息,以达到保护眼睛、预防近视,保持身体健康的目的。本文的主要研究工作如下:(1)设计并实现了一套基于Optor双目摄像头的坐姿识别系统,通过双目摄像头采集人体各种坐姿的三维图像信息,人工手动标记好对应的动作,进行训练,得到一个人体坐姿数据库。将数据库中的信息在应用中与实时采集到的图像进行对比,并结合相应的阈值,来判断使用者的坐姿状态。(2)对基于三维图像信息的人体坐姿识别算法进行了研究,并针对嵌入式系统的特点,对算法进行修改适配后移植到了嵌入式系统上。研究了影响算法识别准确率和运行效率的因素,并在二者之间取得了一个应用效果较好的平衡。(3)实现了嵌入式处理平台与图像采集系统的集成,使得整个设备能够不依赖计算机运行,方便携带移动、在多种情景中都能使用。

关键词： 红外图像   目标识别   FPGA   嵌入式系统  

摘要： 本文以战场环境下反坦克作战的打击目标识别问题作为研究背景,着眼于红外图像的模式识别领域,开展针对战场典型坦克目标的识别方法研究。目前,针对目标识别这一问题国内外已经开展了大量的研究,但普遍是基于可见光图像进行目标识别方法的研究,基于红外图像的研究尚不算多,且目标识别算法的计算量大,难以在嵌入式系统中实现集成。本文选择Xilinx Zynq SoC异构平台作为开发平台,对算法进行优化设计,实现嵌入式红外图像目标识别系统的搭建。在识别算法的研究方面,本文对特征提取结合机器学习的目标识别方法进行深入研究。在目标的特征描述上,分析研究局部二值模式特征(LBP)、Hu不变矩特征、梯度方向直方图特征(HOG)三种特征,对比三种特征的特点后,针对本文所要识别的红外图像中的坦克目标,重点研究了基于梯度强度和梯度方向来表征目标的形状和轮廓的梯度方向直方图特征(HOG);机器学习方面,重点研究自适应增强算法(AdaBoost),构建Logistic回归分类器作为弱分类器,迭代训练得到强分类器,并在PC平台下开展实验验证,对算法的可行性进行分析。在算法的优化上,本文结合FPGA平台的计算特性,提出一种HOG特征提取算法的优化设计,优化后的算法将FPGA难以实现的除法运算改进为移位运算,能够更好地适应FPGA的计算特性,发挥FPGA的计算优势,提高系统的性能。在嵌入式系统的搭建上,本文采用软硬协同设计方法,硬件上利用Vivado HLS高层次综合工具将优化的HOG特征提取算法封装为IP核,在Vivado开发环境下进行Block设计,构建嵌入式系统硬件工程;软件上采用PetaLinux工具移植嵌入式Linux操作系统,通过交叉编译的方式移植QT、OpenCV库函数,编写VDMA IP核驱动程序,完成嵌入式红外图像目标识别系统的搭建,并对所搭建的目标识别系统开展实验,根据实验结果对系统的性能进行分析与评价。

关键词： 嵌入式系统   伺服控制系统   现场总线技术   数控技术  

摘要： 本文以运动控制系统中的运动控制器为研究对象,对比分析传统的集中式运动控制器结构复杂、各环节之间耦合度高、抗干扰能力差及不易维护的特点,设计、验证和分析了一种具有易于维护、系统柔性强且能够实现分布式控制和远程控制的嵌入式运动控制器。借鉴于国内外运动控制器的发展与研究现状,本文所提出的运动控制器设计方案将计算机网络和现场总线技术应用于运动控制器中。首先,使用以太网将运动控制指令传送到嵌入式运动控制器;其次,嵌入式运动控制器与伺服驱动系统之间通过搭载有开放式应用层协议CANopen的CAN现场总线进行相互通讯,从而实现伺服驱动系统的控制。本文的主干部分介绍了运动控制器的硬件平台及固件程序的设计流程和设计思路。硬件设计部分介绍了基本硬件环境和外围接口的实现;软件设计部分则按照数据传递的流程,层次化地介绍了网络通讯接口的实现、交互响应过程、数控代码解析与处理方法、基于时间分割法的圆弧插补方法、轨迹连续和速度规划方法以及基于CANopen开放式协议和CAN现场总线的运动控制方法。文章的最后,使用以立式铣床为代表的三轴直角坐标系数控装置作为实验对象,对本文的设计思路和方案进行了可行性实验验证及误差和精度分析。实验结果表明,按照本文介绍的硬件和软件方案设计的嵌入式运动控制器能够对数控程序中常用的指令代码进行解析并能够较为精确地控制伺服驱动系统进行圆弧和直线轨迹的运行,运行过程中速度稳定、运动轨迹较为精确。

关键词： 银纳米线   加热膜   温度控制   模糊PID   嵌入式系统  

摘要： 针对目前纯电动汽车节能、轻量化的电气应用需求,本文研究了柔性透明电加热薄膜系统来替代汽车空调的除霜除雾系统,它具备更高的电能利用率,能够有效增加纯电动汽车的续航。本论文将从三个方面对该系统进行设计与实验研究。首先,提高加热膜上银纳米线导电网络的稳定性。通过采集加热膜工作时的电压、电流和温度等信息,建立银纳米线导电网络的简易模型,分析出导电网络崩溃的原因,并据此提出利用银纳米线与氧化锌复合来提升透明导电薄膜的稳定性。由于透明氧化锌的高导热性,它将加热膜表面局部的高温传递到温度相对较低的区域,保护了银纳米线网络不被高温熔断。其次,优化柔性透明电加热薄膜的温度控制算法。鉴于银纳米线网络的稳定性较差,供电时应该尽量减少温度超调量和振荡,而传统PID的控温过程中容易出现这些问题。这种电压不稳定且温度持续变化的情况将使得银纳米线网络崩溃的几率增加,因此本文提出了模糊PID控制算法来调节加热膜的温度。该算法能够实时调整PID控制的三个参数,可以降低控制过程中的超调量和振荡。通过MATLAB对两种控制方法进行的仿真结果表明,模糊PID控制的超调量更小、调节时间更短且稳态误差较小。最后,为柔性透明电加热膜设计嵌入式控制系统。采用ARM Cortex-M3内核的微控制器STM32F103C8T6为主控单元,设计相应的硬件电路和软件系统。该系统具备温度采集、温度显示、温度控制、按键输入和故障检测的功能,通过LCD液晶显示屏实现与用户的人机交互。实验结果表明,通过模糊PID算法进行温度控制的柔性透明加热膜从19.5°C上升到65°C的调节时间约20s,没有出现明显的超调量,稳态误差为±1%。该系统在较大的范围内都能保持良好的控制性能,满足其用于除霜除雾时的温度控制要求。

关键词： 深度学习   视频结构化   嵌入式系统   神经网络压缩  

摘要： 视频是人们日常生活、工业生产以及安防领域的重要信息来源,视频结构化是计算机视觉的重要研究领域之一。视频结构化技术,就是打破视频文件的空间与时间维度,将关键信息提取出来进行扁平化展示的技术;视频结构化的过程,就是跨时间维度提取关键信息并归类的过程。在嵌入式环境下实现初级的视频结构化功能,可以在视频采集端对视频进行分析,筛选掉视频中无分析价值的时段与内容,并将筛选出的关键信息回传至后端服务器,与传送原视频相比,可以大大减少占用的网络带宽以及减轻后端服务器的运算与存储压力。近年来,随着深度学习技术的迅猛发展,一大批基于深度卷积神经网络的图像识别、目标检测、轨迹跟踪、人脸识别等算法被提出,在检测速度与准确率上相较于传统的图像处理算法有着巨大提升。同样,随着嵌入式设备与卷积神经网络加速设备的快速发展,人们可以将在GPU(计算机图形处理器Graphics Processing Unit,GPU)上训练出的大型深度卷积神经网络部署在低功耗嵌入式设备上,这使得在嵌入式平台上部署视频结构化系统成为了可能。本文首先分析了本系统所涉及深度学习相关基础理论以及卷积神经网络的构成,通过对比分析Alexnet、VGG、Resnet等主流图像分类网络以及Faster RCNN、Yolo等主流目标检测网络的算法原理、运行速度、参数体积、准确率以及嵌入式设备适用性等因素之后,选择SSD300作为视频结构化算法的目标检测网络,并探讨了不同基础网络对SSD300性能的影响,最终选用Mobilenet作为基础网络构成Mobilenet-SSD,在几乎没有精度损失的前提下,将网络的体积从105MB缩减至22MB,并采用迁移学习神经元裁剪的方法,修改了 MobileNet-SSD的网络结构,在保证准确率的前提下将网络体积再减小至Mobilenet-SSD的63.2%,进一步降低网络的参数数量与计算量。此外,为提高系统在高空俯视角度下的准确率,本文针对应用场景构建了专用数据集,对所选网络进行了适应性训练,提升了系统在应用场景下的准确率。最后,选用英特尔Up Core开发板+神经计算棒(NCS2)的硬件环境,在OpenVINO开发框架下实现了基于深度学习的嵌入式视频结构化系统,可对前端摄像头传回的视频画面进行分析,提取视频中出现的人员、车辆等物体,实现车辆颜色与种类等高级属性分析、敏感区域检测功能。经实验测得,本系统可以在在嵌入式平台实现对1080P分辨率输入视频源的20FPS的实时结构化解析,并支持将检测结果传输至后端服务器。

关键词： Petri网   抑止弧   嵌入式系统   保性化简   活性   有界性  

摘要： 嵌入式系统广泛应用于无人机、智能家居、医疗设备等领域。对可靠性,正确性和实时性的高要求是嵌入式系统的基本特征。伴随着嵌入式技术的发展,嵌入式系统的复杂程度不断提高且对时间的依赖性不断增强。为了保证系统的正确性和有效性,需要在嵌入式系统的设计中采用形式化的建模方法。Petri网是一种使用直观的图形方式和形式化的证明方式对系统进行建模和分析的数学模型。但是经典Petri网缺少时间特性和数据表达能力,不能对嵌入式系统的实时性要求和数据流进行很好地描述。基于Petri网表示的嵌入式系统PRES+(Petri net based Representation for Embedded Systems)网可以描述实时嵌入式系统,但是对复杂嵌入式系统建模较为繁琐且不直观。针对经典Petri网和PRES+网的这些缺点,本文将抑止弧加入PRES+网中,得到基于带抑止弧的Petri网表示的嵌入式系统PIRES+(Petri net with Inhibitor arcs based Representation for Embedded Systems)网。PIRES+网提高了建模和验证复杂嵌入式系统的能力,但是在建模和验证复杂嵌入式系统的过程中存在状态空间爆炸问题。为了缓解这一问题,对PIRES+网进行化简操作,提出多种PIRES+网的性质保持化简规则,使得简化后的PIRES+网与原网具有相同的可达性、实时性、功能性,活性和有界性。给出PIRES+网完全等价性概念和两个PIRES+网具有相同的可达性、功能性和实时性的条件。提出基于串联库所的化简规则、基于串联变迁的化简规则、基于具有相同输入输出库所的化简规则、基于特定变迁和库所的化简规则、基于T型子网的化简和基于P型子网的规则。在某些约束下,化简后的PIRES+网与原PIRES+网具有相同的可达性、功能性和实时性。通过对3个应用实例的化简说明了化简规则的有效性。提出PIRES+网的状态概念,给出PIRES+网的活性和有界性的形式化定义。分别证明基于P型子网和基于T型子网化简规则对活性和有界性的保持性。对基于嵌入式系统的报警实例进行分析和化简,说明了基于P型子网和基于T型子网化简规则的可行性和有效性。最后,将6种化简规则系统地应用于多参数监护仪系统,在性质保持的前提下减少库所和变迁的数量,在一定程度上缓解了网系统的状态空间爆炸问题。

关键词： 智能终端   嵌入式系统   换热站   模糊PID   人机交互  

摘要： 近几年来,集中供热行业蓬勃发展,已经成为我国北方城市主要的供暖方式。但供热行业在造福人类的同时,也在快速地消耗能源和污染环境。换热站作为集中供热的核心部分,承担着热源与热用户的热量交换,换热站控制器的优劣直接影响这个供暖系统的供暖效果和热用户的体验。因此如何实现换热站的自动调节和节能控制并保证供暖系统的高效率,低成本和高可靠性运行成为供热系统的研究重点。本文以小区换热站控制器改造为背景,设计了一款可全面监控小区供热管网运行工况并且能够根据供热管网运行状况,对管网中水泵或阀门等器件进行控制的换热站智能终端。采用嵌入式系统设计主控制器、分控制器、输入输出模块,通信模块和摄像模块,采用组态软件设计人机界面,将主控制器与人机界面集成在一起,实现包括人机交互、参数设定、数据存储、策略控制、数据显示及查询功能。分控制器实现与主控制器和下层采集板通信和配置以及对供热管网的控制。输入输出模块包括数字接口扩展板和模拟接口扩展板,每种扩展板均包括输入和输出,通过RS485总线与主控器通信。通信模块采用以太网和RS-485通信模块实现数据传输。软件设计方面使用功能模块化思维实现主控模块,分控模块,输入输出模块,通信模块以及控制算法的程序设计,并使用组态软件对人机交互界面进行设计。换热站智能终端控制算法采用模糊算法实现对传统PID算法的优化,并使用MATALAB软件中SIMULINK仿真验证优化后的算法相比传统算法的优越性。仿真结果表明系统采用的模糊自整定PID算法对温度变化有较强的适应性和鲁棒性。本文所设计的换热器智能终端基于嵌入式系统实现了对供热机组的智能控制,相对市场上现有产品对控制终端的结构进行了优化设计,增加了远程通信传输及摄像拍照功能,在控制成本的前提下,实现换热站终端的各种功能。本换热站智能终端已投入小区换热站正常使用,该系统经过一个供热季的试运行,经历升温、恒温、调整、降温整个周期,目前运行情况良好,满足换热站实际供热和节能需求。

关键词： 嵌入式系统   光电传感器   溶液浓度检测技术   丁达尔现象   智能仪器  

摘要： 科学技术发展伴随着对自然资源开发,其中浓度检测在水资源勘探、环境监测和科学研究等领域具有重要的意义。目前,国内外液体浓度测量技术已较为成熟,但这些方法及设备因环境限制大都适用于实验室,难以带到野外进行实地考察测量。本课题来源项目中涉及到性质不稳定胶质溶液的浓度测量,实地取样后无法长时间放置携带到实验室进行测量,因此需要设计一款便携式胶体溶液浓度测量仪器,满足野外实地测量需求的基础上,提高户外测量的时效性以及准确性。此研究主要针对野外胶体溶液的浓度测量,胶体溶液具有丁达尔现象,并且丁达尔现象会随胶体溶液浓度的改变而发生变化。光源信号恒定的条件下,丁达尔现象光路光强度与胶体溶液浓度呈现一定的相关性,因此可通过检测丁达尔光路的光学特性计算出丁达尔强度,从而获得胶体浓度参数。项目组前期成员以图像传感器为元件测量丁达尔强度,计算胶体溶液浓度,并取得一定研究成果。为提高仪器测量精度以及实用效果,本文使用光电传感器进行丁达尔强度测量,通过记录大数量不同浓度胶体溶液的丁达尔强度,建立其与胶体溶液浓度之间的关系模型,并使用一定范围内梯度稀释试样对模型系数进行校正确定,最终通过丁达尔强度计算出胶体溶液浓度;根据项目需求设计便携浓度自动测量仪器:仪器可在步进电机的控制下将待测量试样运作到适当测量工位,半导体激光光源在驱动控制电路下,输出波长650nm、功率10m W的红色激光源照射试剂瓶,使用2DU6硅光电池传感器与OV5640图像传感器在与光路垂直方向上采集丁达尔光路信息。此次研究完成了“便携式胶体溶液浓度测量仪器”的设计与制作,使用STM32H743ZIT6为核心处理器,采用USART HMI显示屏,并在STM32H7**库函数支持下独立编写仪器软件。最后,本文利用所设计仪器进行胶体溶液浓度测量实验,验证测量方法的可行性及准确性,并使用两种不同的胶体溶液分别对两种方法测量结果进行比较。实验样本选择浓度为5.518×10-5g/ml的纳米金胶体溶液与浓度为2.230×10-2g/ml的氢氧化铁胶体溶液,定量梯度稀释后得到20种不同浓度试样。针对因操作引起的误差,实际测试时,独立配置5组溶液,分别测量丁达尔强度后利用最小二乘法对数据进行回归分析,建立丁达尔强度与浓度之间的关系模型,并用所建立模型计算浓度。实验结果表明,该仪器能够实现实时胶体溶液浓度的测量,不受外部环境影响,满足实地取样后即取即测需求。并且在所选定浓度范围内,相对于图像传感器,使用光电传感器时测量精度得到提升,测量误差稳定控制在预期范围内。

关键词： 单边带相位噪声   嵌入式系统   快速傅立叶   频谱校正   赤池信息准则   伯格算法  

摘要： 频率源是交通工具雷达系统和卫星导航系统中的关键组件,其性能直接影响雷达、卫星导航各项指标好坏,因此,进行短期频率稳定度(即相位噪声)测量是射频微波设备研究和开发中不可忽视的重要环节。现有相位噪声测量系统存在设备体积较大,成本较高且测量效率较低等问题,针对以上问题,本文设计了一种基于嵌入式技术的相位噪声测量系统,支持多路输入,小型便携,成本较低,满足大工业生产测试需求。主要研究内容如下:(1)相位噪声测量依据。提出时间间隔转化为噪声电压的方法,将相位起伏变化转化为电压信号进行处理,利用噪声电压进行功率谱估计,并根据单边带噪声定义实现相位噪声测量。为验证时间间隔转化为噪声电压方法的可靠性,本文利用MATLAB进行仿真分析,采用快速傅立叶和自回归模型对噪声电压进行功率谱估计,其中,快速傅立叶算法估计功率谱时产生严重的频谱泄露,为提高方法准确度,本文采用FFT+比值法和FFT+FT细化法进行频谱校正,对于100k Hz的输入信号,两种频谱校正方法分别将幅值误差降低了14%和13.87%,频率误差达到0.0049%和0.0072%,分辨率大大提高。用自回归模型进行功率谱估计时,采用赤池信息准则确定模型阶数,避免虚假谱峰影响,并利用伯格算法提取模型参数,实现相位噪声功率谱估计。(2)相位噪声测量系统设计。硬件采用FPGA+ARM结构,对电源模块、时间间隔测量模块、数据传输模块以及显示模块进行设计,实现高速实时数据采集及缓存;软件采用Qt Creator信号与槽机制设计显示界面,通过C++语言编程实现相位噪声测量功能。(3)相位噪声测量实验。采用中直检测法剔除异常时间间隔数据,根据时间间隔--噪声电压转换方法获取噪声电压,再采用FFT+比值法和自回归模型法分别估计相位噪声功率谱,实现单边带相位噪声测量。此外,单次测量往往存在随机性,多次测量虽会导致系统响应时间长,但精度更高,综合考虑,本文对不同偏载频范围进行5～80次阶梯测量并取其平均值为测量结果。利用本系统和PNT8010A相位噪声分析仪分别对恒温晶体振荡器进行相位噪声测量,分析测量结果可得:PNT8010A从偏载频1Hz到1k Hz下降53d Bc,FFT+比值法与自回归模型测得的相位噪声从1Hz到1k Hz分别下降了51d Bc和50d Bc,误差范围在5d Bc以内,验证方案了的可靠性。

关键词： NB-IoT技术   安防   环境监测   嵌入式系统   异常报警  

摘要： 随着社会经济的发展和生活水平的提高,人们对居住环境的安全性要求越来越高,对小区环境实施安全监测刻不容缓。传统的小区安防和环境监测系统多采用4G、3G、WLAN等通信技术,但存在功耗较大,通信距离有限、过多占用小区基站资源等缺点。随着通信技术的发展,NB-IoT(窄带物联网)技术由于具备低功耗、广覆盖、大连接等特点可以在小区安防监控得到广泛应用。因此本文设计一种基于NB-IoT的小区安防与环境监测系统,这对提高小区群众生活质量和提升居民幸福指数有着重要的意义。本论文针对当前城市小区内的安防与环境监测问题,结合目前安防与环境监测技术的发展状况,在研究了系统的功能和性能需求分析、整体结构设计和服务器端功能设计之后,采用嵌入式系统开发技术、人脸识别技术、NB-IoT通信技术以及应用程序开发技术等,设计并实现了基于NB-IoT的小区安防与环境监测系统。系统在设计时采用基于S3C6410处理器的人脸识别模块,采取仅上传识别结果的方式来防止业主隐私的泄漏;选用STM32F103处理器和各种环境信息传感器进行硬件设计从而对温湿度、有害气体浓度、PM2.5浓度等进行实时采集,并通过NB-IoT模块进行数据传输;经过云平台的数据转发之后,通过使用SpringBoot+Maven+Eclipse Mars2+MySQL的架构对服务器端进行设计,实现对数据信息的实时接收、显示和异常报警功能;移动手机终端采用基于Android系统进行开发,实现对服务器端的数据信息接收和显示等功能。通过不同时间段、不同的天气状况下对系统进行测试,测试结果显示,安防与环境监测系统能够长时间稳定运行,并能够实现对各项环境参数数据的实时采集与传输。通过对系统采集到的环境信息数据与仪器测量值对比,温湿度数据误差均在3%以内,烟雾浓度和PM2.5浓度数据误差均在5%以内。通过测量系统采集和传输数据的时间,平均响应时间均在2s以内。