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关键词： 目标检测   图像处理   深度神经网络   嵌入式系统   无人机姿态信息解算   网络模型压缩  

摘要： 计算机视觉技术现如今已经广泛应用于各行各业,如视觉测量、事件监测、目标检测、场景重建等等。其中目标检测技术作为计算机视觉领域的重要研究方向之一,它在军事侦察、智慧城市、智能交通、视频监控等领域有着重要的应用前景。常用的目标检测算法有光流法、帧差法、背景差分法、匹配法等。随着近些年来硬件性能的不断提升以及新的算法的提出,基于深度神经网络的方法通过自主学习目标特征,在目标检测领域中表现出了强大的鲁棒性,甚至一些目标检测算法可以在服务器上实时的进行静态或者动态目标检测。本文尝试在嵌入式平台NVIDIA Jetson TX1上开发一套多功能的硬件系统,用于无人机上的实时车辆目标检测,并且可以通过惯性测量传感器以及GPS传感器,获取当前无人机飞行姿态以及地理位置坐标。全文的主要内容包括:第一章阐述了本文研究的背景以及意义,分析了动态目标检测的国内外研究现状,给出了本文的主要研究内容。第二章分析了移动端动态目标检测系统的需求,给出了系统的总体软硬件方案,完成传感器、嵌入式平台等硬件的选型。第三章对比分析了光流法、帧差法、背景差分法、匹配法、深度卷积神经网络目标检测等算法,选择深度卷积神经网络的目标检测算法用于多种情况下的动态场景目标检测。第四章,主要基于深度卷积神经网络的实时目标检测方法进行了训练,并改进模型,在嵌入式上移植部署。首先制作车辆数据集VOCcar,进行训练;接着对目标检测模型tiny-yolo进行改进;最后将深度学习模型迁移部署在NVIDIA Jetson TX1上,实现了移动端的动态车辆目标检测,其中检测帧率稳定在20帧左右。第五章实现硬件系统与目标检测算法的集成,开发了原型系统。利用Arduino对无人机的姿态信息数据以及地理坐标数据进行采集,并采用卡尔曼滤波算法对数据进行滤波解算,获取无人机更为准确的姿态信息。第六章总结与展望,总结了论文的主要工作和成果,并展望了未来嵌入式人工智能硬件系统的研究以及发展。

关键词： 云计算   计算应用   数据过滤   嵌入式系统   边缘技术   物联网应用  

摘要： 引言云计算几年前非常流行,但是当所有应用落地、海量数据涌入云之后,相应的问题也随之而来,处理速度慢,时延长,所以边缘计算成为新的研究热点。其实边缘计算起源于物联网应用,它的作用体现在物联网应用中云计算的优化设计,其初衷是为了将一些无需上传到云的计算留在远端处理。那么在嵌入式系统应用中,边缘计算会起到哪些作用?嵌入式工程师又该如何利用好这一技术呢?业界声音物联网是边缘计算的推手

关键词： 商用密码   信息安全   密码技术   虚拟化   运维管理   生态圈  

摘要： 密码算法是网络空间的定海神针,密码技术自始至终都是网络空间安全的基石,没有密码技术就没有网络安全。而自主可靠的密码技术是自主可控的网络安全的聚点。当前,无论是密码软件还是硬件,我国均已做到了自主研发。在未来,物联网、工业互联网等领域,有着大量的应用空间,使得我们可以对网络空间密码的应用有崭新的看法。例如,IPv6的大规模启用,使得物联网、工业互联网等将得到飞速发展,但其

关键词： 差速转向移动机器人   增强学习   反应式导航   运动控制   单目视觉   嵌入式系统  

摘要： 随着移动机器人应用领域的拓展,要求移动机器人能适应在未知环境下工作。移动机器人自主导航和轨迹跟踪能力是提高移动机器人适应性关键技术。本文以差速轮式移动机器人为研究对象,以增强学习为理论基础,研究移动机器人在未知环境下自主导航和轨迹跟踪控制器优化方法。应用所提出的导航方法,结合单目视觉技术实现自主设计的移动机器人在障碍物环境中导航。针对移动机器人导航问题,提出一种基于增强学习反应式导航策略。首先分析移动机器人导航环境特点,建立移动机器人导航Markov模型,优化Markov模型中状态空间和回报函数设计,用BP神经网络逼近状态值和策略空间来解决连续状态空间“维数灾难”问题。由于Q-学习算法收敛速度较慢,移动机器人学习训练采用Actor-Critic策略梯度算法,最后设计Matlab仿真实验证明提出的导航方法使得移动机器人可以根据外界传感器获取的环境信息实时路径规划,自主避障,同传统方法相比学习效率更高,具有更强的泛化能力和环境适应力。针对轮式移动机器人轨迹跟踪问题,提出一种基于增强学习算法的移动机器人轨迹跟踪控制方法。首先建立移动机器人运动学模型和动力学模型,分别建立运动学控制器和动力学控制器。在动力学控制器中,通过对移动机器人系统模型分析简化,将增强学习方法和最优控制原理结合形成的HDP(启发式动态规划)控制方法用于轨迹跟踪控制问题之中,实现轨迹跟踪控制器在线学习优化,使用Matlab软件simulink模块进行移动机器人轨迹跟踪控制仿真实验。实验结果表明,所设计的控制器可以有效提高轨迹跟踪精度,并且具有较好的稳定性和鲁棒性。设计移动机器人视觉导航系统。提出了一种单目视觉障碍物深度信息提取的方法,该方法主要利用机器视觉技术中图像分割Kmeans++算法和边缘检测技术提取障碍物边缘特征,然后利用相机成像原理计算障碍物到摄像头距离。设计一种基于嵌入式小型差速转向移动机器人平台,该移动机器人以STM32F103为控制器,设计车体结构和硬件电路,开发软件控制程序。在该平台上进行了视觉导航实验,证明所提出的导航算法可以根据移动机器人单目视觉获取的障碍物信息完成反应式导航。

关键词： 智能家居平台   嵌入式系统   ZigBee技术   主元分析法  

摘要： 二十一世纪以来,现代科学技术的飞速发展使人类由工业化时代迈入信息时代。人们追求更宜居的生活环境和高品质的生活,这种需求催生出了智能家居系统的出现。智能家居系统将各种传感器、电子电气设备通过网络连接起来,组成一个可实现家居环境监测、家居设备自动化以及家居安防报警等功能的综合管理系统。本论文以北京某科技股份有限公司的智能家居系统解决方案为基础,通过对项目背景及意义的探究,分析了国内外智能家居平台的发展现状以及实施案例。目前,基于ARM体系结构的CPU芯片广泛应用在嵌入式系统的应用领域,同时Zig Bee技术在无线传感器网络的应用方面独占鳌头,这两种技术在智能家居领域有着举足轻重的作用。本文设计并实现了基于ARM与Zig Bee技术的智能家居系统。文章首先介绍了智能家居系统的研究背景及国内外研究现状,随后对系统的系统功能需求进行了分析,分别详细介绍了智能家居平台的系统需求和平台的软硬件系统架构,接着对参与的Zig Bee无线自组网技术中节点硬件设计、通讯协议规定以及Z-Stack协议栈的移植开发工作进行了详细介绍。然后对参与的ARM嵌入式网关的搭建以及嵌入式服务器与数据库的移植等工作进行了介绍。最后,将平台中的安防报警模块与基于PCA-BP神经网络的人脸识别技术相结合,通过PCA主元分析法找出人脸中的关键识别因素,并使用BP神经网络识别模型将本地存储人脸数据与摄像头捕捉到的人脸进行对比,从而实现家居设备智能管理以及安防智能报警功能。

关键词： X光图像   图像识别   嵌入式系统   直方图   算法  

摘要： 本课题来自内蒙古物流快递企业提出的一个横向科研项目。随着国家对快递行业安全管理的要求越来越严格,X光安检机成为快递企业必须配备的设备。现有的X光安检机只能提供各类物体的X光图像,是否存在指定违禁物品还需要人工现场核查。随着邮寄物品的增多,这种安检工作效率显然已经无法满足快递时效性的需求,因而开发能有效、快速检测X光安检机下特定物体,并进行报警提示的设备就显得非常有实际意义。本文针对企业提出的需求,研究并设计了一种基于ARM的嵌入式X光图像检测仪,通过嵌入识别算法,能够自动检测安检机X光图像中是否存在某种特定的违禁品,而不需有人值守。根据项目要求,检测对象为机械式移动硬盘。考虑到处理速度要求与X光安检机传送带同步,图像识别算法采用了基于OpenCV视觉库的直方图匹配算法对X光图像处理与识别,并在Windows平台下进行了算法验证。以三星S3C6410处理器为核心的OK6410开发板作为硬件平台,以Linux系统作为软件平台进行专用嵌入式系统的开发。系统移植了Linux系统、OpenCV计算机视觉库和Qt图形界面库,并在宿主机上开发了基于Linux系统的检测应用软件,由图像检测模块和图形界面构成。将该软件移植到嵌入式开发板上后,经测试,所设计的功能基本实现,并且系统运行稳定,识别率达到项目要求,设备通过验收。本设计实现的基于X光图像的特殊物品检测仪,仅需要通过网线与X光安检机接口相连,就可以实现检测物品中是否存在移动硬盘的功能,操作简单、界面友好、准确率较高,有很大的实际应用价值。

关键词： ROS   嵌入式系统   分布式通信   低成本  

摘要： 机器人行业近年来迅猛发展,但机器人产品开发周期较长,与市场对机器人的需求产生了矛盾。机器人操作系统ROS(Robot Operating System)以其实现代码的模块化,提高代码复用率,大大缩短了机器人开发周期的特点,在机器人行业逐渐占据重要地位。ROS是基于Linux内核的,所以对硬件性能有较高要求,低端的低成本硬件平台性能不足以运行Linux也就不支持ROS,因此难以整合到ROS的分布式通信系统之中。本文就是以此为出发点,设计和实现了一个基于STM32的低成本低功耗的兼容ROS通信标准的嵌入式实时机器人通信系统。该系统通过兼容ROS的发布/订阅功能,无缝地整合到ROS的分布式通信系统之中。而且该系统为应用的开发者预留了形式上类似于ROS的开发接口,便于ROS应用开发者快速上手。为了对ROS通信标准实现兼容,本文工作是建立在对ROS工作机制和实现细节充分分析的基础上,对该系统自底向上逐层次设计和实现的。硬件平台选用了低成本低功耗的STM32微控制器;操作系统选择低端嵌入式平台广泛使用的Free RTOS,在考虑到硬件性能的同时保证了系统的实时性;通信协议栈选用LWIP,功能强大且占用资源少。在STM32上移植好Free RTOS和LWIP的基础上,编写兼容ROS的消息中间件以实现对ROS的兼容。考虑到中间件的效率和稳定性,采用Free RTOS消息队列对中间件各部分进行解耦,实现异步;考虑到系统对消息的处理能力和资源利用率,将中间件设计为一个多任务模型实现并发;基于该系统运行完全是由消息驱动这一特点,采用回调机制对消息进行处理。之后对中间件的实现细节进行封装,为应用开发者预留类ROS API。最后基于预留的API编写了两个Demo用于验证该系统功能和测试该系统性能。功能测试中,两个Demo分别实现ROS消息的发布和订阅,并实现了与上位机的ROS通信;非功能测试采用Free RTOS的调试API和专用的嵌入式系统测试工具Tracealyzer,详细测试该系统运行中的堆栈使用和任务调度情况,证明该系统的稳定性,通过测试工具的时间戳对系统实时性进行测试,系统对消息的处理时间在十微秒级,能够满足实时性要求。综上,该系统为低端嵌入式设备提供了一种无缝融入ROS分布式通信系统的解决方案,在有低成本低功耗要求的机器人开发场景下具有很高的实用价值。

关键词： 航天传感网   实时数据采集网关   嵌入式系统  

摘要： 无线传感器网络是一种由大量传感器通过自组织和多跳的方式构成的无线分布式网络。用无线传感器网络替代航天器内部原有的有线传输网络,可以大大减少传输线路,提高飞行器的运载能力。在合理部署传感节点并组建无线传感器网络的前提下,为了实现在同一终端实时高速地采集网络中的传感信息,就需要设计一种具有高可靠性的无线传感器网络网关,这对于航天器内部的数据采集工作具有十分重要的意义。本论文针对航天器内部数据采集工作的功能与性能需求,设计了一种无线传感器网络网关。由于航天器数据采集无线传感器网络对设备的体积和功耗都有较高要求,因此只能采用轻量级低功耗的嵌入式微控制器来进行实现。基于此条件,本论文首先给出了航天器数据采集无线传感器网络网关的总体结构,然后在此基础上,通过采用基于6LoWPAN的数据采集网关协议栈,实现了无线传感器网络到IP网络的接入;通过设计网络层的路由转发机制,实现了传感器节点到网关的路由构建。在网关的性能方面:本论文通过设计基于ContikiOS的汇聚节点多进程通信方案,实现了数据的并发采集并保证了通信的可靠性;通过设计基于FreeRTOS的主控制器多任务调度策略,实现了数据高速传输并保证了调度的实时性。最终设计实现了基于轻量级低功耗嵌入式微控制器的航天器数据采集无线传感器网络网关。网关的功能与性能测试结果表明:在网络接入功能方面,网关与传感器节点之间的连通性良好,网关能够实现WSN与IP网络之间的互联互通;在网关丢包率和吞吐量性能方面,最大传输速率下的丢包率为0.5‰,网关的整体吞吐量为1.6Mbps。网关各项指标达到预期,具备良好的功能与性能。

关键词： UWB   TDOA   室内定位   嵌入式系统  

摘要： 近些年来,人们对GPS信号无法覆盖的室内环境如地下停车场、医院、养老院、仓库、监狱中的位置信息需求越来越大,这类场合用户密度大、对定位精度要求高,发展高密度、高精度的室内定位技术将有助于改善现有的基于位置的服务中室内位置信息缺失的局面。超宽带(UWB)技术因其高分辨率的时间戳、丰富的宽带资源为高精度、高密度的室内定位系统的实现提供了基础,本文使用有线时钟同步的上行到达时间差(TDOA)定位机制,设计并实现基于超宽带的室内高密度移动定位系统。提出包括用户层、锚节点层、定位服务层的三层式拓扑结构,用户层和锚节点层创新性的采用上行通道为UWB、下行通道为低频(LF)的双向通信方式,节约了一次定位用户层所需的带宽和能耗,实现了用户层的低功耗和高密度;定位服务层通过高效稳定的以太网总线收集锚节点层路由转发的定位信息,并解算显示用户层所有目标的位置。本文主要工作包括以下几点:(1)针对高密度、高精度的室内定位技术的应用需求,提出本论文的系统拓扑结构、硬件总体方案以及定位服务器的架构。(2)通过分析TDOA定位系统中影响定位精度的因素,结合UWB收发器DW1000的资源,提出一种复杂度低的基于超宽带帧的脉冲信道响应采样特征值的非视距(NLOS)传输检测算法、一种同步误差学习算法和一种TDOA坐标求解算法。(3)完成系统用户层和锚节点层中的标签节点、锚节点及同步时钟控制器的硬件设计和调试,对各个功能模块进行了芯片选型和电路设计,并实现UWB收发和射频放大功能、超宽带时间同步功能、LF通信功能、以太网通信功能以及USB通信功能。(4)完成锚节点和同步时钟控制器的基于FreeRTOS操作系统的多线程结构和标签节点的前后台嵌入式软件的编写,开发基于.Net框架的多线程定位服务器程序。本文开发了一套高精度、高密度的室内定位系统,经实测,该系统性能稳定、UWB通信距离较远,定位精度较高、能支持较高密度移动标签节点,满足了应用需求并具备推广价值。

关键词： 双目立体视觉   嵌入式系统   v-视差图   可通行区域检测  

摘要： 双目立体视觉技术使用双目相机模拟人眼的视觉功能,通过间接获得同一场景的两幅图像,完成对客观世界三维场景的构建、识别和理解,其本质上是利用三角测量原理计算出左右像点对应在空间物点的真实坐标信息。本文的主要工作是在v-视差图识别特点的基础上,进行了基于双目视觉的室外半结构化路面检测算法研究和系统实现。提出的探测系统的算法体系得到的信息更为丰富,且可塑性强。算法可以将整个图像范围内的区域分为可通行区域和不可通行区域,利用双目视觉自身的测量优势,理论上还能够检测出障碍物与相机的距离。整体系统包括算法框架设计实现和硬件平台搭建两部分,围绕可通行区域检测技术做了以下研究:(1)基于双目立体视觉技术的可通行区域检测系统的算法框架设计和实现。深入研究了基于稀疏匹配的局部特征算法,实现了匹配优化,并与基于稠密匹配的全局算法进行对比;重点研究了v-视差图构建原理,并在此基础上使用随机抽样一致直线拟合算法以及路况阈值分类算法,完成对前方路况信息的分析和反馈;(2)基于嵌入式系统的硬件平台和软件开发环境搭建。主要包括了硬件平台,包括双目立体视觉系统、嵌入式处理平台、反馈系统以及供电系统四部分的选择和连接原理,以及基于Linux操作系统的软件编译环境的搭建方式。所使用的嵌入式平台采用韩国Hardkernel公司的Odroid-xu4处理器,还将程序移植到树莓派3代B型嵌入式处理器,用于测试比较两种处理器的运行性能;(3)对整个系统的户外测试实验。本文所研究的应用环境是室外环境,包括在强光和弱光情况下的走廊、人行道、拐道等可通行区域。本文详细讨论了所使用双目视觉系统的标定误差分析和测距误差分析,以及所提出的算法框架在各种场景下的检测效果,并测试了其分别在电脑和嵌入式平台的运行速度,最后给出了所有的数据分析和图像效果。本文致力于自主搭建一套可以用于室外道路检测的嵌入式系统,并给出了完整的设计方案,包括整体系统设计构架、硬件搭建方式、算法流程框架等,不仅建立了完整的理论体系,还将所设计的系统用于真实环境检测。实验证明,所提出的可通行区域检测技术一定程度上解决了环境适应性不好的问题,在无需样本训练学习的情况下,无论在电脑还是嵌入式平台上都能保证高效的识别准确率,达到实时检测的目的。