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关键词： 嵌入式系统   目标跟踪   深度学习  

摘要： 深度学习技术的应用使得包括计算机视觉在内的人工智能领域得到了极大的发展。目标跟踪是计算机视觉的一个重要的研究方向,在智能视频监控、自动驾驶和无人机侦察等民用、军用领域有着重要的应用。不同于图片分类、目标检测,目标跟踪应用深度学习技术较晚。近期,一些达到顶尖精度的研究成果证明了深度学习在目标跟踪领域同样具有优势,但是这些方法的速度远远达不到实时,暂时仅能停留在理论阶段。而工程上,人们大多还在使用非深度学习的传统方法。本文将深度学习引入到目标跟踪工程中,在带有GPU的低功耗英伟达Jetson TX1嵌入式平台上完成了基于深度学习的目标跟踪系统的设计与实现。我们的系统提供三种工作模式,本地视频的目标跟踪、实时视频的目标跟踪和实时视频的目标检测与跟踪。目标跟踪方法是整个系统的核心。顶尖精度的跟踪方法计算量较大,而Jetson TX1平台的计算资源有限,不能一味追求高精度,必须对精度与速度做出权衡取舍。我们借鉴了图片对比与回归网络的思想,设计了网络的结构并使用大量的视频序列与图片对网络进行了训练,得到了系统核心的目标跟踪模型。该模型在OTB2013数据集上AUC指标为0.508,优于一些工程上经常使用的传统方法。在完成了核心方法的实现之后,我们进一步设计并实现了系统的全部模块,包括输入输出模块、在Pascal VOC2007数据集表现达54.9mAP的实时目标检测检测模块、以训练好的目标跟踪方法为基础的实时目标跟踪模块,并将各个模块整合成了完整的系统。最终我们的嵌入式目标跟踪系统在测试中实现了预期效果,在跟踪时速度达到了每秒钟47帧,满足了实时性,并且功率仅为10.6w,具有较好的能源效率。

关键词： 超声提取机理模型   软测量建模   AO-BBO算法   温度补偿   嵌入式系统  

摘要： 超声波自1830年被发现至今,在各方面上都有着很广的应用和发展潜力,尤其是与中药提取相关的领域。与其他传统的中药提取方法相比,超声波提取方法具有操作简便、耗时短、效率高、污染少等特点,是一种省时高效的提取方法。首先本文以超声波提取葛根中葛根素的提取过程作为研究对象,分析了基于超声波萃取机理的热力学特性和提取过程动力学特性,并通过分析超声提取中溶液升温对提取速率的影响,对建立的动力学模型进行温度补偿,使得模型准确性更高。其次,为解决智能优化算法(如粒子群算法、遗传算法等)在软测量模型参数寻优过程中,存在陷入局部最优解、搜索后期搜索动力不足的问题,提出一种基于自适应反向学习的BBO优化算法。同时,将初始温度作为影响模型精度的因素,对以提取时间、提取温度为辅助变量的软测量模型进行修正。最后,针对目前提取率的检测主要采用人工化验的问题,本文建立了提取率的软测量模型,并设计了基于树莓派的嵌入式检测系统,完成了提取率在线检测系统的搭建,实现对超声波葛根提取过程进行在线检测。主要研究内容如下:(1)超声波中药萃取主要依靠空化作用,本文基于能量守恒定律,对空化作用下提取过程的热力学特性进行分析,并根据Fick第一定律建立了提取率与超声作用时间、提取温度之间的超声提取动力学模型。通过将提取时溶液的初始温度对动力模型进行修正,使模型精度进一步提高。(2)分别使用不同的智能方法对葛根素提取过程进行软测量建模。针对BBO算法存在寻优后期搜索动力不足的问题,提出一种基于自适应反向学习的BBO算法,并将改进后的算法与其他方法进行比较,表明了改进算法的优越性。(3)与以往的超声波萃取工艺相比,本文将初始温度作为辅助变量,对原先的软测量模型进行修正,建立了以超声作用时间、提取初始温度、提取温度为辅助变量的葛根素提取软测量模型。与只考虑超声作用时间、提取温度作为辅助变量的软测量模型相比,进行修正后的模型,可得到更准确的结果,且适用于初始温度不同的提取情况。(4)在建立葛根素软测量模型后,搭建了基于嵌入式架构的葛根素提取率在线检测系统。本文用Python进行下位机软件的开发与调试,实现了在线实时温度数据采集、提取率计算、数据发送和结果三维显示等功能。使用Qt开发环境进行上位机软件的开发与调试,实现了软测量模型更新、数据包解析、数据存储、历史数据显示、三维坐标系显示提取效果等功能。

关键词： 语音情感识别   语音特征提取   卷积神经网络   梅尔频率倒谱系数   深度学习   嵌入式系统   机器人  

摘要： 近年来,随着人工智能技术迅速的发展,人与机器的语音交互越来越智能化。人机交互中的语音情感识别已是目前人工智能领域研究热点,使机器人拥有人一样的情感状态,这也是未来发展的一个必然趋势。本文主要研究基于卷积神经网络的语音情感识别算法。在卷积神经网络算法方面,本文先介绍了卷积神经网络的基本理论,随后针对卷积神经网络训练过程中的卷积核权值的更新算法进行改进,使卷积核权值的更新算法与迭代次数有关联,提高卷积神经网络的表达能力。在语音情感特征提取方面,本文介绍了常用的语音特征提取方法,选择提取语音特征应用最广泛的梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)方法进行实验,同时为了增加情感语音之间的特征差异性,将语音信号经过预处理后得到的梅尔频率倒谱系数特征数据矩阵做变换,提高语音情感识别率。对上述改进卷积神经网络的语音情感识别模型进行实验分析,实验表明,改进后的语音情感识别算法的错误识别率比传统算法减少约7%。除此之外,本文还在基于ARM(Advanced RISC Machines)的服务型机器人实现语音情感识别,设计了语音情感识别系统。根据嵌入式系统独有的特性,完成语音情感识别模块的移植。

关键词： 网络安全   国家安全   人工智能   政协委员   军民融合   网络信息安全   密码技术  

摘要： 今年的两会,网络安全领域的代表委员较往届有了大幅增加,周鸿祎、肖新光、谈剑锋都是行业中的翘楚,分别从不同的角度发出网络安全之声。我刊对这些代表委员进行了专访,包括地方两会代表委员,请他们讲述参会的感受、会上其他代表对网络安全的看法,以及对政策、技术的展望。周鸿祎:协同合作应对大安全问题全国政协委员、360集团董事长兼CEO

关键词： 包装瓶智能回收   结构设计   嵌入式系统   图像识别  

摘要： 近年来,随着我国经济的高速发展和城市化水平的推进,中国的塑料制品生产和消费量逐年提高,而塑料包装瓶是其中重要的一部分。废旧塑料包装瓶中含有大量可再生资源,对废旧塑料瓶的回收和再利用不仅能节约能源、变废为宝,带来良好的经济效益,同时还能减少二氧化碳的排放,保护生态环境。为了实现对废旧塑料瓶的有效回收,本文针对现有的塑料包装瓶回收机构的缺点和不足,通过对条形码识别、称重、材质识别以及图像识别等子系统的研究和集成,研发了一种基于嵌入式系统的智能塑料包装瓶回收装置。本文在设计的回收装置机构的基础上开发了一套特殊的光学系统,在有限的空间尺寸条件下,实现了对待测塑料包装瓶横截面轮廓图像的有效获取,避免了待测对象轮廓的失真。同时对目标塑料包装瓶所在区域的图像进行分割,快速确定轮廓曲线特征并与模板库进行有效匹配,实现对瓶体形状特征的识别。论文的主要研究工作有:(1)针对现有的废塑料瓶回收装置存在操作不便、识别速度缓慢等问题,对回收装置的机械结构进行创新设计,使其能够针对不同直径和高度的塑料瓶,实现传输、检测、识别所需的平移和旋转两个自由度的运动。具体来说,本文首先对回收装置机械结构进行机构设计和三维建模,继而采用3D打印等快速成型方法,制作样机进行功能验证。最终通过结构分析与优化方法提高了该装置对塑料包装瓶识别的传输速度和稳定性。(2)为实现塑料包装瓶传输与识别系统的智能控制,基于嵌入式系统设计了硬件控制电路并编制了相关智能控制程序,使得传输过程中的塑料包装瓶能够快速、准确定位与识别。(3)为了对塑料包装瓶进行精确的图像识别与智能匹配,开发了一套基于光学系统的图像识别系统。设计了一套由高清摄像头、光源、光学镜片等组成的光路系统,获取到对比度高,图像变形小的瓶身图像,继而通过微处理器对采集的图像进行灰度化、二值化、边界增强及提取、轮廓采集等处理手段,实现了塑料包装瓶与已知瓶身轮廓数据的智能匹配。

关键词： 嵌入式系统   抗干扰   稳定性  

摘要： 在近几十年以来,随着电子技术的飞速发展、计算机技术和网络技术的逐渐普及,自动控制技术已经得到了人们越来越广泛的重视和应用。嵌入式系统的稳定性由多种因素共同影响,其中,系统的抗干扰性能是系统稳定性的重要指标之一。本文将从软件和硬件这两方面简要研究嵌入式系统的抗干扰技术。

关键词： 减摇鳍   嵌入式系统   自抗扰控制   Altium Designer   S3C2440  

摘要： 船舶在航行时受到海浪、海风等外界扰动,不可避免会产生多自由度摇荡运动。由于船舶横摇阻尼小,使得船舶发生横摇的几率更大,因此,船舶减摇装置成为船舶在海上安全航行必不可少的设备之一,且减摇装置操纵性能的好坏直接影响船舶在复杂海洋环境下的稳定性。减摇鳍作为一种主动式减摇装置,由于其减摇效果良好,被广泛应用于船舶减摇。减摇鳍工作主要依据海浪信息作有规律的变化,但由于海浪具有不可预测性,减摇鳍始终处于被动状态。为提高船舶减摇的效率,研究关于减摇鳍控制系统的实时性具有重要意义。因此,本文以减摇鳍控制系统为研究背景,提出将自抗扰控制应用于减摇鳍控制系统中。另外,控制器作为控制系统的核心,其性能直接影响控制系统的控制效果。因此,设计具有稳定性好、实时性强的控制器对减摇鳍控制系统的性能具有重要意义。同时为验证自抗扰控制在减摇鳍系统中的可行性,进行了减摇鳍控制器实物开发。本文主要从以下几方面做了研究:首先,在分析国内外减摇鳍的发展状况,对船舶在海浪中的受力进行分析,引出基于“力矩对抗”的控制原理,讨论了控制系统各部分组成情况,并参照实船模型对减摇鳍控制系统各部分参数就进行设置,同时对海浪、海浪谱以及横摇运动进行建模及仿真分析。其次,对自抗扰控制进行了研究,简介了ADRC的基本框架。介绍了ADRC主要由跟踪微分器、扩张状态观测器以及非线性状态误差反馈控制律组成,建立了相应的数学模型。根据相应的数学模型搭建合适的Simulink仿真框图,对整个ADRC系统进行仿真,反复验证得到合适的ADRC控制参数。然后,根据设计要求选择了S3C2440处理器。根据实际控制器需求设计了硬件整体结构设计。然后依次设计了系统电源电路、复位电路、时钟电路、系统存储器设计电路、数模转换接口电路、JTAG调试接口设计和SD卡接口电路等主要外围电路。最后,在硬件电路设计完成的基础上,依据实际需求,对控制器系统进行软件开发。设计高质量的启动代码,配置合适的驱动程序,为应用程序的运行创造了良好的运行环境。并通过台架试验验证设计的可靠性。研究结果表明:针对自抗扰控制在减摇鳍中的应用进行了仿真分析,仿真结果表明自抗扰在减摇鳍应用中取得了理想的结果,具有较好的减摇效果。以自抗扰控制为控制算法,设计研发的ARM减摇鳍控制器,更能突出减摇鳍控制的智能化,所以具有很好的研究价值。

关键词： 智能除草系统   嵌入式系统   Android   田间杂草识别  

摘要： 农业大棚中田间的杂草会和农作物争夺生长资源,所以除草是农业生产过程中必要的工作之一。为节省劳动力、减少除草剂的使用,使农业用户能够利用碎片化时间随时随地的除草,远程管理自己的农业大棚,本文设计了基于Android平台的智能除草系统。智能除草硬件系统通过图像采集模块对农业大棚中作物行间的图像进行采集,控制模块利用提取位置特征的方法对采集到的图像进行杂草识别,通过对作物行间图像进行灰度化、直方图均衡化、滤波去噪以及canny边缘提取等预处理之后,再进行阈值分割、滤除作物行来获取到杂草的位置坐标。通过3G模块将该坐标发送到Android用户端,Android用户端通过操作界面发送远程指令给除草执行模块,除草执行模块根据接收到的指令,生成PWM信号,从而驱动舵机运动,使机械手臂完成除草动作。Android用户端使用eclipse软件进行应用程序的开发,通过使用JSON数据转换格式进行数据交互,能够实时查看作物行间杂草识别的标定,发送指令实现机械手臂自动除草,并且在Android客户端的操作界面上可以通过拖动滑动条控制机械臂的运动,使农业用户能够随时随地远程除草。

关键词： 立体车库   小区停车   存取策略   嵌入式系统   PLC   控制系统  

摘要： 城市居民人均乘车拥有量的不断攀升以及泊车位数量有限,在生活中造成了严重的停车问题。立体车库的研究与应用则缓解了集中区域的停车难问题,但现阶段城区中老旧小区停车问题仍然十分突出。受小区地理位置与环境因素影响,对应立体停车产品应用较少。因此,针对老旧小区或者类似环境的立体停车研究尤为重要。本文分析了老旧小区环境特点,同时参考现有立体停车方式,提出一种适用于老旧小区环境下实现立体停车的方案,并设计了停车库控制系统。文章分析了老旧小区的环境特点和停车现状,以及目前常用立体停车设备的优缺点。介绍了巷道堆垛式、平面移动式立体车库停车方法,参考以上两种停车方案,提出并详述了适用于小区的立体停车存取方案。讨论了停车系统的功能需求,提出控制系统框架以及结构方案。其次,通过选取学校老旧小区做实例分析。根据该小区实际环境情况做车库布局方案,为提高车库存取效率,设定了车库存取运行各阶段耗时参数,使用Matlab软件仿真计算了车库在存车优先、取车优先、原地等待三种策略下的存取耗时,并由仿真结果选择了应用于不同时段的策略。同时统计小区车辆总数以及上午7:30-9:30期间的车辆出入数据,使用排队论的方法确立了小区排队模型,并评价了应用立体车库后的效果。然后,选择STM32F407微处理器作为主控制器芯片,设计了其外围电路,并绘制了PCB。选用μC/OS-III作为操作系统并编写车库系统存取车程序,选用em Win平台编写了交互界面。执行系统选取PLC作为控制器,编写了执行系统存取车的PLC程序。最后,对设计的控制系统进行软硬件测试。通过PCB板制作焊接,主控板与PLC调试,在实验室环境下实现了存取车所需功能。

关键词： 物联网   单片机   嵌入式系统  

摘要： 随着当代计算机技术的不断发展,我国在单片机的研发方面也取得了巨大的进步,特别是在单片机嵌入式系统的开发应用方面,其功能的多样化和智能化具有推动我国经济快速发展的作用。