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关键词： 列车通信网络   EtherCAT-MVB网关   嵌入式系统   以太网   通信测试  

摘要： 随着列车通信网络(TCN)技术在列车通信领域的发展,TCN已经成为了列车行业发展过程中必不可少的产物,是保证列车控制有效性、安全性及旅客舒适性所必需的部分。然而,随着对网络控制技术的不断深入研究,生产TCN高端产品设备的局限性开始凸显出来,特别是在TCN网关的自主研发和生产上,我们还与国外的先进技术存在一定的差距。因此,研究一种多样化、高性能、低成本、易运维、且具有自主产权的列车通信网关对发展我国列车通信网络技术有着重要意义。同时,近年来工业以太网在控制网络中的优势越来越明显,工业以太网技术与现场总线技术无缝对接,成为了列车网络控制系统新的发展方向。因此,本文研究并设计了一种基于嵌入系统的工业以太网EtherCAT与多功能车辆总线(MVB)的列车通信网关。本文提出了一种EtherCAT与MVB总线数据之间互联互通的方案,实现了EtherCAT与MVB总线数据包的转换。在设计过程中,对EtherCAT-MVB网关的具体实现进行了分析。本文首先详细介绍了MVB总线和EtherCAT工业以太网协议及其工作原理;提出了将智能优化算法应用到工业以太网协议,有效提高了以太网数据报文在链路层的传输率;搭建了列车以太网拓扑网络结构模型,分析了不同扩展网络模型下的性能;提出了基于AM3358为核心处理器的EtherCAT-MVB网关设计方案,将整个网关硬件系统分为多个模块,其中包括嵌入式核心模块、外围电路模块、MVB总线模块,并对外围电路模块进行电路图设计,通过对网关软件的总体设计,实现了EtherCAT与MVB之间数据转发和转换功能;最后对EtherCAT-MVB网关硬件系统进行通信测试,分别对EtherCAT模块和MVB模块进行数据通信测试,验证了方案的可行性和合理性。

关键词： 嵌入式系统   物联网时代  

摘要： 网络正在改变人类社会,近30年,我们经历了互联网、移动互联网时代,正进入万物互联的物联网时代。物联网给嵌入式系统带来了巨大的机遇,同时也提出很多挑战。物联网系统是一个多层架构的应用系统,智能传感、数据采集、实时控制、边缘计算等都与嵌入式系统相关,它们对嵌入式处理器的计算性能、功能、功耗、实时响应等的要求有很大差异,需要不同特性的处理器来满足各种应用的个性化需求。尽管处理器内核种类不会很多,但各种嵌入式MPU、MCU会百花齐放。

关键词： 隧道管理   嵌入式系统   CAN总线   路面凝冰  

摘要： 当前,我国公路建设随着经济建设进入快速发展的阶段,公路隧道作为公路的重要组成部分,其数量也在不断增加,因隧道相对狭小封闭的环境,隧道内行车状况相较露天环境更为复杂,隧道行车路面状况变化对隧道行车安全性的影响更大。在传统的公路隧道运营中,管理中心无法实时得知隧道口的环境变化,无法根据隧道路面行车状况以及隧道内车流量进行自动调控。本文通过对传统公路隧道运营管理方式进行分析,结合国内外对公路隧道运营管理以及对路面凝冰状态与温度条件关系的研究,提出了智慧隧道车道管理系统的设计技术方案。该系统包括上位机隧道现场管理单元及下位机智能车道指示器、雷达车检器和能见度仪,其中智能车道指示器由基于STM32的单片机最小系统、CAN/RS485通讯子系统、路面温度采集单元、环境温湿度采集单元、LED点阵屏显示单元组成。隧道现场管理单元运行上位机控制软件,通过有线通讯总线与下位机各设备进行信息交互,控制设备的运行及获取多项隧道数据。智能车道指示器运行在自动模式下时,可通过将采集的环境参数输入路面凝冰风险等级模型,确定路面凝冰风险等级,自动切换指示器显示的限速图形来提高隧道行车的安全性。隧道现场维护人员还能通过红外遥控对指示器进行参数设置及功能检验。本文根据系统的功能及需求对有线通讯的通讯协议进行了移植,对STM32单片机最小系统电路、电源供电电路、LED点阵屏显示控制电路、CAN总线和RS485总线通讯电路、路面温度采集电路、环境温湿度采集电路、红外遥控电路进行了硬件设计与软件设计,给出了电路设计原理图及程序设计流程,并进行了Free RTOS嵌入式操作系统的移植。最后对本系统功能进行了测试,根据测试结果显示,本系统能够稳定运行,达到了设计要求。

关键词： 跌倒检测   嵌入式系统   图像处理   轮廓特征  

摘要： 随着嵌入式系统技术和机器视觉技术的不断发展,人体跌倒检测系统正在向智能化和实用化的方向发展。研究表明老年人发生跌倒容易导致严重伤残甚至死亡,并且超过半数的跌倒发生在室内环境下。针对老年人独居存在的隐患,如果可以及时检测老年人跌倒并及时发送报警信息给监护人员,那么将大大降低老年人由于跌倒受到的伤害。以此为目的,本文以嵌入式开发板EAIDK-310和Open CV库分别为硬件和软件基础,结合图像处理技术,设计并实现了适用于室内环境的人体跌倒检测系统,实现了智能检测跌倒并及时报警。本文所述系统无需人体佩戴,能够实时监控老年人活动,从而降低由于跌倒给老年人带来的伤害。本文的研究工作总结为以下方面:(1)分析常用运动目标检测方法,如背景差分法、帧差值法和光流法等;针对系统设计需求,提出基于混合高斯模型实现的运动目标检测,并加入抗干扰处理以提高运动目标检测鲁棒性;通过实验验证所述方法能够获得清晰完整的前景轮廓。(2)设计基于多参数综合评价的跌倒检测方法。分析人体多种行为特征,使用宽高比、质心高度和倾斜角三种轮廓特征表征人体姿态,提出基于多参数综合评价的跌倒检测算法。在实验分析多种轮廓特征在不同场景中的变化的基础上,通过轮廓特征阈值选取算法设定阈值,使得跌倒检测达到较好的检测效果。(3)以嵌入式开发板EAIDK-310为硬件平台,以Open CV计算机视觉库作为软件开发环境设计并实现了该跌倒检测系统,本系统能够有效区分跌倒行为与非跌倒行为,系统平均每秒处理10帧左右的图像,能够达到实时检测跌倒的目的。最后,通过多组对比实验分析系统性能,实验结果验证系统能够达到设计目的,及时检测出人体跌倒,并且具有较高的检测准确率。

关键词： 危险驾驶   机器学习   人脸检测   神经网络   嵌入式系统  

摘要： 近年来,汽车数量的急剧增长使得交通事故的发生频率越来越高,给人民生命安全和社会经济发展造成了很大威胁。相关研究表明,驾驶员因素在交通事故发生的起因中占据主导地位,因此对驾驶员危险驾驶行为检测的相关技术进行研究具有重大的科研意义。本课题的主要目标是设计出一个监控驾驶员危险驾驶行为并实时预警的检测系统。论文在分析了国内外危险驾驶检测技术发展现状的基础上,研究并设计了一个基于机器视觉的危险驾驶行为检测系统。首先简要阐述了系统中涉及的相关理论和关键技术,分析了几种常用人脸检测算法的基本概念和优缺点,重点研究了基于Ada Boost的人脸检测算法,从Haar特征的提取和Ada Boost分类器的设计两方面对该人脸检测算法的工作原理进行了设计与研究。针对利用神经网络实现分心驾驶识别的问题,根据卷积神经网络实现图像识别的原理,设计了基于Alex Net网络模型的分心驾驶识别方法。针对人眼这一最能反映疲劳程度的特征,分析了人眼定位和跟踪的相关算法,研究并设计了将Hough变换和灰度投影相结合的算法来实现驾驶员眼睛的准确定位,对比试验表明该方法的定位准确率得到了提高。根据系统的功能和性能要求,设计了以DSP芯片TMS320C6748为核心处理器的硬件开发平台,并将系统分为图像采集、CPU处理、外部存储、电源、语音报警五大模块进行硬件设计,硬件设计主要从关键芯片选型和电路设计两方面实现。根据系统的软件设计目标,从疲劳驾驶检测和分心驾驶识别两方面进行了软件设计。针对疲劳驾驶检测的软件实现流程,研究并设计了以图像预处理、人脸检测、人眼定位与跟踪以及疲劳驾驶判定四个步骤为基础的检测方法,着重研究了眼睛状态判断的实现算法,利用MATLAB和Open CV函数库对相关算法进行仿真,验证了软件实现流程的可行性。针对分心驾驶识别的软件实现问题,根据Alex Net神经网络的运行原理,设计了使用大量图像数据对网络进行迁移训练以识别样本图像中分心驾驶行为的方法,并在实验过程中对网络进行了优化。最后,在综合了硬件和软件设计的基础上搭建了基于DSP的危险驾驶检测系统,并在DSP/BIOS操作系统中实现了软件程序的编写。针对系统的性能要求设计了实验,实验结果表明本系统在正常环境下对于驾驶员的危险驾驶行为检测准确率达到82%左右,且系统运行时具有良好的实时性。

关键词： 辅机设备   状态监测   嵌入式系统   云平台  

摘要： 在汽轮机组设备状态监测与评估方面,机组辅机设备在监测手段和监测系统上都有所欠缺。同时,面对辅机设备数量多、种类多、分布广,设备监测周期长、监测数据量大等特点,传统的监测评估系统在辅机监测方面存在一定的局限性。本设计以汽轮机组辅机设备为研究对象,将云平台技术与传统的设备监测评估技术相对接,提出了一种基于云平台的辅机设备状态监测与评估系统的设计。为电厂辅机设备的状态监测提供了一种新的解决方案。本文主要从以下几个方面开展了设计研究:1.分析了机组辅机设备常见的故障类型、故障机理及故障特征。从理论上阐述了振动信号的时域、频域、时频分析方法,探讨研究了这些方法在设备振动信号分析中的应用原理、应用场景和应用特点等。2.对基于云平台的辅机设备状态监测与评估系统的设计要求进行了分析。在此基础上,确定了系统的整体设计架构以及具体的实现方案,并分析了云平台的搭建部署。3.采用ARM架构,设计了以AM3354微处理器为核心的嵌入式数据采集器的整体结构。设计并实现了数据采集器的硬件平台,并对相关模块硬件电路、接口进行了设计说明。对监测数据的采集、发送传输以及接收的实现进行了设计,对数据库的实现进行了研究设计。4.对状态监测评估应用进行了设计,实现了设备的状态监测与样本分析功能。同时,设计研究了基于模糊专家系统的故障诊断模型,以及两种基于大数据技术的辅机设备状态运行评估模型。

关键词： 遥控消防水炮   嵌入式系统   火焰识别   OpenCV  

摘要： 火灾具有燃烧猛烈、蔓延迅速的特点,对人民生命财产安全构成极大威胁。因此,如何有效灭火一直是人们关注的重点之一。消防水炮喷射量大且射程远,因而在室外空旷灭火场合使用较多,但传统的消防水炮需要人力控制,对人员的体能消耗提出挑战,同时其数十米的射程尚不足以在诸如油库和森林火灾的场景下保障消防作业人员的安全。本文总结分析了现有消防水炮系统设计和火灾探测技术,结合运用嵌入式系统和图像识别等多项技术,设计提出了一种具备轨迹模式和图像辅助模式自摆功能的遥控消防水炮控制系统。本文设计搭建了消防水炮控制系统硬件平台。硬件选用STM32F1 MCU和树莓派3B+为处理核心,实现了电源供电、模块间通讯、电机驱动和图像采集等系统硬件功能,并通过控制盒灌胶等措施满足防水需要。软件部分包括主控器、遥控器和图像处理三大部分,分别实现了水炮运动控制、远距离控制、火焰识别控制等主要功能以及电池电量指示、自动休眠等辅助功能。而其中的火焰识别算法利用了RGB色彩信息进行图像分割,并结合了形态学运算和轮廓筛选,然后提取疑似区域中色彩、轮廓等多方面特征,最后由SVM分类器输出识别结果。本文算法优化了火焰区域提取不完整和过分割的问题,并排除较多干扰场景。本文对所设计系统进行了的工程实现与测试。测试结果表明,系统基础控制功能完善,控制效果符合预期,两种自摆模式工作状态良好,降低了人员体能消耗,其图像处理部分的火焰识别有效性得到验证。测试无线遥控距离大于300m,可有效保障操作者的安全。

关键词： 嵌入式系统   数字全息显微   卷积神经网络   微生物分类  

摘要： 随着人们对保护生态环境愈发重视,水中微生物失衡造成水生态污染的现象也更加普遍,微生物识别对于水质检测及污水处理领域具有重要意义。传统微生物识别方法效率低下,成本高昂,需要大型仪器、人工干预。针对上述问题,本文设计了基于卷积神经网络的微生物数字全息显微图像分类系统。本文使用数字全息显微镜采集微生物图像,引入卷积神经网络进行分类计算,利用Tengine架构在国产嵌入式平台RK3399上部署精简的Goog Le Net-Lite神经网络算法,实现对微生物全息图像数据集的分类检测。对比传统方法,本系统在识别精度与速度上具有优势,并具有便携化、低成本的特点,满足人们的需求。论文首先分析了全息显微原理、全息成像光路和全息模拟算法等基础理论知识,并介绍了卷积神经网络算法和嵌入式相关原理技术。然后对系统的硬件平台、软件架构和卷积神经网络分类算法进行了设计。接着,本文设计了系统硬件平台,并实现了嵌入式平台下微生物全息图像的卷积神经网络分类算法。最后对系统整体运行指标进行了测试与分析。本文的主要工作和成果如下:(1)全息显微图像分类系统设计:首先介绍全息显微图像分类系统基本工作流程。然后设计系统硬件平台,包括系统结构、光路与图像采集、计算处理核心及用户信息交互四个方面。接着设计系统软件架构,说明其软件运行规则。最后对系统核心算法即卷积神经网络分类算法进行了分析,其中包括数据集的建立、光学显微图像全息化计算、经典网络模型的对比分析及精简优化Goog Le Net网络四个方面。(2)全息显微图像分类系统实现:首先设计系统整体运行框架。然后进行系统硬件平台搭建,包括全息显微光路与主控制器两部分。之后详细说明嵌入式系统软件平台搭建,包括系统固件烧写,系统环境配置,嵌入式平台Tengine网络框架构建及ACL加速库移植。然后训练PC平台下卷积神经网络算法。最后设计了嵌入式平台移植卷积神经网络算法的具体方法。(3)系统指标测试及结果分析:主要测试了不同环境下算法运行指标、嵌入式平台算法运行效率、系统自采数据集。在不同环境的测试下,Goog Le Net-Lite网络模型获得了较高的准确率与运算速度。在嵌入式平台下Goog Le Net-Lite达到准确率94.15%的同时保证了高帧率,满足系统需求。最后对比传统方法,本系统在识别速度、便携性与成本控制上具有优越性。

关键词： 目标跟踪   多特征   嵌入式系统  

摘要： 目标跟踪是计算机视觉研究领域的一个热点问题,目标跟踪技术在军事侦察、精确制导、火力打击、自动驾驶等方面有广泛的应用。近年来许多性能出众的目标跟踪算法被提出。与此同时,围绕着这些算法衍生的相关技术与产品层出不穷,算法的跟踪精度也越来越高。但这些算法的优异表现受限于测试集的局限性,并不适用于包含各种复杂干扰因素的现实场景,并且运算平台一般都是高性能高功耗的计算芯片例如GPU、CPU等,增大了部署在低算力低功耗嵌入式平台上的开发难度。本课题提出一种能够应对多种复杂环境、跟踪精度高、运行速度快的多特征目标跟踪算法,同时设计嵌入式硬件系统,实现实时的目标跟踪系统。本研究在软件算法方面利用特征对算法性能的巨大影响,提出了融合多种图像特征的目标表示模型。算法以能够高速运行的相关滤波跟踪算法构建基本跟踪器,然后基于集成跟踪思想构建多个跟踪器对同一目标进行跟踪,不同的跟踪器采用不同特征的组合,从中选取跟踪效果最好的一个。最后采用自适应更新策略对跟踪结果进行更新。算法在标准测试集上进行实验,验证了算法的鲁棒性和有效性。在硬件平台方面,以FPGA作为主控制芯片,DSP作为主处理芯片,设计实现一套嵌入式硬件系统。其中FPGA作为主控制器,它的主要功能是控制与DSP之间的图像和指令传输,并且通过RS422总线与外部进行通信。DSP作为主处理器,它的主要功能是是实现目标跟踪算法的运算,并且通过SRIO总线与FPGA进行信息交互。在算法的移植优化方面,设计搭建了适配DSP的高性能图像函数处理库、信号处理函数库和矩阵运算函数库,合理分配计算单元的高速缓存和存储资源。以上函数库底层采用C66x的SIMD指令集进行优化,并在以上函数库的基础上,对所提出的目标跟踪算法进行多线程并行实现。本研究设计实现的目标跟踪系统具有单目标跟踪、目标尺度检测更新和其他一些辅助功能。实验表明不管是在标准测试集上还是在实际的测试场景中都有很好的表现,上下位机能够和嵌入式硬件平台实现良好的通信交互,系统能够在多种复杂场景下实现实时稳定的目标跟踪。

关键词： FDM技术   3D打印   嵌入式系统  

摘要： 随着现代加工技术的不断发展,以及市场需求的多样化,制造业已从单纯的传统制造向全球化时代的绿色、智能型先进制造业转变。3D打印技术(添加制造、增材制造或增量制造)在这种情况下应用而生,它是以三维CAD模型数据为基础,运用粉末状金属或塑性材料,逐层增加材料的制造方式。目前已广泛应用于工业设计、模具制造等领域,并在建筑、生物、航空航天等领域进行了验证性应用。其中熔融沉积制造(FDM)凭借其操作简单,成型速度快等诸多优点,成为应用最为广泛的3D打印技术,但它仍然存在很多不足之处,比如成型精度低,智能化程度低,操作不方便等。本课题从FDM打印机智能化、打印精度方面入手,自行研发一套桌面打印控制系统。本课题首先通过比较选择一套稳定的机械结构,并选取打印所需的电子元器件,然后针对FDM的技术要求对控制系统做了设计,将传统的单一控制系统功能进一步细化,分为指令分析系统与人机交互系统。对指令分析系统的设计主要是运动部分和温度部分,运动部分本文运用的s曲线算法,提高了打印机的精度。在人机交互系统里,本文针对调平提出了5点调平算法,简化了打印机的操作。最后根据设计制版印刷出电路板进行上机测试,检验控制系统的性能。