基于深度語(yǔ)義分割的無(wú)人機(jī)多光譜遙感作物分類方法基于深度語(yǔ)義分割的無(wú)人機(jī)多光譜遙感作物分類方法
標(biāo)簽： 無(wú)人機(jī)
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標(biāo)簽： linux
上傳時(shí)間： 2022-08-10
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低壓電器電弧運(yùn)動(dòng)過(guò)程三維成像理論及運(yùn)動(dòng)機(jī)理研究在國(guó)內(nèi)外取得了一定的進(jìn)展，但作為一種新型電弧研究方法，特別是對(duì)電弧運(yùn)動(dòng)可視化方面的研究尚處于起步階段，其技術(shù)涉及到電器學(xué)、數(shù)值計(jì)算、圖像處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)等眾多學(xué)科領(lǐng)域，加之電弧復(fù)雜的非線性特性及其瞬時(shí)特性，導(dǎo)致測(cè)量研究的困難，在電弧機(jī)理、性能分析和模型設(shè)計(jì)等方面都還不夠成熟、完善。所以，在電弧模型理論研究、電器電磁機(jī)構(gòu)的三維有限元分析、電器的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、電弧動(dòng)態(tài)特性研究等方面，存在大量的工作要做。對(duì)這些問(wèn)題的深入研究，可以更好地認(rèn)識(shí)電器觸頭在整個(gè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中極其復(fù)雜的電、熱、磁、機(jī)械等一系列現(xiàn)象。 為了從不同角度觀察分析電弧在滅弧室中的動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)過(guò)程，本文在研究開(kāi)關(guān)電器電弧圖像增強(qiáng)及運(yùn)動(dòng)過(guò)程三維可視化的基礎(chǔ)上，分析電弧形成機(jī)理、電弧特性和運(yùn)動(dòng)形態(tài)的基本理論，進(jìn)一步考慮其模型特性和電弧等離子體磁壓縮效應(yīng)，建立其運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型。電弧圖像需要的處理主要有：圖像數(shù)字化、圖像平滑、圖像分割、圖像邊緣檢測(cè)、圖像增強(qiáng)。本文提出一種基于小波變換的圖像增強(qiáng)和直方圖的圖像增強(qiáng)算法，在保留電弧弧柱強(qiáng)特征的同時(shí)，突出顯示電器動(dòng)觸頭圖像特征使增強(qiáng)后的電弧圖像適合人類的視覺(jué)特征，為電弧動(dòng)態(tài)過(guò)程分析和電弧可視化模型的構(gòu)建提供有效的分析基礎(chǔ)，并取得良好的電弧圖像增強(qiáng)效果。本文構(gòu)造了基于比色測(cè)溫原理的電弧輻射拾取、圖像采集、同步控制、數(shù)據(jù)處理等硬件裝置，對(duì)試驗(yàn)采集裝置進(jìn)行了標(biāo)定；將醫(yī)學(xué)上成功應(yīng)用的計(jì)算機(jī)層析成像理論，應(yīng)用于對(duì)電弧進(jìn)行三維溫度場(chǎng)重建的研究，構(gòu)造可單面陣CCD采集三組六路投影輻射強(qiáng)度的實(shí)驗(yàn)裝置，通過(guò)對(duì)觸頭邊緣檢測(cè)的手段精確定位于不同光路中電弧的位置，對(duì)輻射拾取光路進(jìn)行校準(zhǔn)，編制了系統(tǒng)軟件，實(shí)現(xiàn)電弧三維溫度場(chǎng)的重建。研究數(shù)學(xué)模擬計(jì)算方法，提出了適合低壓電器電弧數(shù)學(xué)模型計(jì)算的方法。用計(jì)算機(jī)求解獲得以前依靠實(shí)驗(yàn)才能獲得的開(kāi)斷波形及運(yùn)動(dòng)過(guò)程，將理論分析、試驗(yàn)研究和計(jì)算機(jī)仿真有機(jī)結(jié)合起來(lái)，使產(chǎn)品設(shè)計(jì)更加科學(xué)和準(zhǔn)確，可以大大減少設(shè)計(jì)周期，減少試驗(yàn)的盲目性和費(fèi)用，有利于提高電器產(chǎn)品的技術(shù)性能，對(duì)于新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，優(yōu)化滅弧室設(shè)計(jì)及模擬實(shí)驗(yàn)，具有十分重要的意義。
標(biāo)簽： 低壓電器 仿真研究 開(kāi)關(guān)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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印刷電路板( PCB)是集成各種電子元器件的信息載體，在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。近年來(lái)隨著印刷電路板生產(chǎn)復(fù)雜度和產(chǎn)量的提高，傳統(tǒng)PCB缺陷檢測(cè)方式因接觸受限、高成本、低效率等因素，已經(jīng)逐漸不能滿足現(xiàn)代檢測(cè)需要，因此研究實(shí)現(xiàn)一種PCB缺陷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)具有很大的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值。 @@ 本論文根據(jù)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)理論，運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)，構(gòu)建了一套PCB缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)方案。該系統(tǒng)主要由光照、CCD攝像機(jī)、圖像采集卡、運(yùn)動(dòng)控制臺(tái)及計(jì)算機(jī)圖像處理軟件組成。其中圖像處理軟件部分作為本論文的核心，著重研究了其關(guān)鍵功能模塊包括圖像預(yù)處理、閾值分割、圖像識(shí)別幾個(gè)部分算法的選擇與設(shè)計(jì)，并在MATLAB 7.0的環(huán)境下進(jìn)行仿真。 @@ 運(yùn)用現(xiàn)代成熟的數(shù)字圖像處理技術(shù)，本文實(shí)現(xiàn)了PCB缺陷的軟件檢測(cè)方案。在預(yù)處理模塊中，結(jié)合PCB板的特點(diǎn)運(yùn)用圖像預(yù)處理手段得到高質(zhì)量的PCB圖像。在閾值分割模塊中，實(shí)現(xiàn)了四種當(dāng)前成熟的閾值分割算法，以得到特征清晰、低噪聲的PCB二值圖像。在識(shí)別模塊中結(jié)合電路板的短路、斷路、毛刺、缺損、空洞五大缺陷的特征，設(shè)計(jì)相應(yīng)算法并予以實(shí)現(xiàn)，并提示缺陷信息。 @@關(guān)鍵詞：缺陷檢測(cè)；圖像預(yù)處理；圖像分割；圖像識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-06-23
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圖像是人類智能活動(dòng)重要的信息來(lái)源之一，是人類相互交流和認(rèn)識(shí)世界的主要媒體。隨著信息高速公路、數(shù)字地球概念的提出，人們對(duì)圖像處理技術(shù)的需求與日劇增，同時(shí)VLSI技術(shù)的發(fā)展給圖像處理技術(shù)的應(yīng)用提供了廣闊的平臺(tái)。圖像處理技術(shù)是圖像識(shí)別和分析的基礎(chǔ)，所以圖像處理技術(shù)對(duì)整個(gè)圖像工程來(lái)說(shuō)就非常重要，對(duì)圖像處理技術(shù)的實(shí)現(xiàn)的研究也就具有重要的理論意義與實(shí)用價(jià)值，包括對(duì)傳統(tǒng)算法的改進(jìn)和硬件實(shí)現(xiàn)的研究。仿生算法的興起為圖像處理問(wèn)題的解決提供了一條十分有效的新途徑；FPGA技術(shù)的發(fā)展為圖像處理的硬件實(shí)現(xiàn)提供了有效的平臺(tái)。 @@ 本文在詳細(xì)介紹鄰域圖像處理算法及其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、遺傳算法和蟻群算法基本原理的基礎(chǔ)上，將其應(yīng)用于圖像增強(qiáng)和圖像分割的圖像處理問(wèn)題之中，并將其用FPGA技術(shù)實(shí)現(xiàn)。論文中采用遺傳算法自適應(yīng)的確定非線性變換函數(shù)的參數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，在采用FPGA來(lái)實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中先對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行模塊劃分，主要分為初始化模塊、選擇模塊、適應(yīng)度模塊、控制模塊等，然后利用VHDL語(yǔ)言描述各個(gè)功能模塊，為了提高設(shè)計(jì)效率，利用IP核進(jìn)行存儲(chǔ)器設(shè)計(jì)，利用DSP Builder進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算處理。時(shí)序控制是整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心，為盡量避免毛刺現(xiàn)象，各模塊的時(shí)序控制都是采用單進(jìn)程的Moore狀態(tài)機(jī)實(shí)現(xiàn)的。在圖像分割環(huán)節(jié)中，圖像分割問(wèn)題轉(zhuǎn)換為求圖像的最大熵問(wèn)題，采用蟻群算法對(duì)改進(jìn)的最大熵確定的適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并對(duì)基于FPGA和蟻群算法實(shí)現(xiàn)圖像分割的各個(gè)模塊設(shè)計(jì)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。 @@ 對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析表明遺傳算法和蟻群算法在數(shù)字圖像處理中的使用明顯改善了處理的效果，在利用FPGA實(shí)現(xiàn)遺傳算法和蟻群算法的整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程中由于充分發(fā)揮了FPGA的并行計(jì)算能力及流水線技術(shù)的應(yīng)用，大大提高算法的運(yùn)行速度。 @@關(guān)鍵詞：圖像處理；遺傳算法；蟻群算法；FPGA
標(biāo)簽： FPGA 數(shù)字圖像處理
上傳時(shí)間： 2013-06-03
上傳用戶：小火車?yán)怖怖?/p>
隨著ASIC設(shè)計(jì)規(guī)模的增長(zhǎng)，功能驗(yàn)證已成為整個(gè)開(kāi)發(fā)周期的瓶頸。傳統(tǒng)的基于軟件模擬和硬件仿真的邏輯驗(yàn)證方法已難以滿足應(yīng)用的要求，基于FPGA組的原型驗(yàn)證方法能有效縮短系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)周期，可提供更快更全面的驗(yàn)證。由于FPGA芯片容量的增加跟不上ASIC設(shè)計(jì)規(guī)模的增長(zhǎng)，單芯片已無(wú)法容納整個(gè)設(shè)計(jì)，所以常常需要對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行邏輯分割，將子邏輯塊映射到FPGA陣列中。 本文對(duì)邏輯驗(yàn)證系統(tǒng)的可配置互連結(jié)構(gòu)和ASIC邏輯分割算法進(jìn)行了深入的研究，提出了FPGA陣列的非對(duì)稱可配置互連結(jié)構(gòu)。與現(xiàn)有的對(duì)稱互連結(jié)構(gòu)相比，該結(jié)構(gòu)能提供更多的互連通道，可實(shí)現(xiàn)對(duì)I/O數(shù)量、電平類型和互連路徑的靈活配置。 本文對(duì)邏輯分割算法進(jìn)行了較深入的研究。針對(duì)現(xiàn)有的兩類分割算法存在的不足，提出并實(shí)現(xiàn)了基于設(shè)計(jì)模塊的邏輯分割算法，該算法有三個(gè)重要特征：1)基于設(shè)計(jì)代碼；2)以模塊作為邏輯分割的最小單位；3)使用模塊資源信息指導(dǎo)邏輯分割過(guò)程，避免了設(shè)計(jì)分割過(guò)程的盲目性，簡(jiǎn)化了邏輯分割過(guò)程。 本文還對(duì)并行邏輯分割方法進(jìn)行了研究，提出了兩種基于不同任務(wù)分配策略的并行分割算法，并對(duì)其進(jìn)行了模擬和性能分析；驗(yàn)證了采用并行方案對(duì)ASIC邏輯進(jìn)行分割和映射的可行性。 最后基于改進(jìn)的芯片互連結(jié)構(gòu)，使用原型系統(tǒng)驗(yàn)證方法對(duì)某一大規(guī)模ASIC設(shè)計(jì)進(jìn)行了邏輯分割和功能驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用改進(jìn)后的FPGA陣列互連結(jié)構(gòu)可以更方便和快捷地實(shí)現(xiàn)ASIC設(shè)計(jì)的分割和驗(yàn)證，不但能顯著提高芯片間互連路徑的利用率，而且能給邏輯分割乃至整個(gè)驗(yàn)證過(guò)程提供更好的支持，滿足現(xiàn)在和將來(lái)大規(guī)模ASIC邏輯驗(yàn)證的需求。
標(biāo)簽： FPGA ASIC 邏輯 驗(yàn)證技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-06-12
上傳用戶：極客
本文研究了在復(fù)雜背景下紅外圖像的背景和噪聲抑制算法，并且完成了硬件實(shí)現(xiàn)，主要包括以下內(nèi)容： 1.通過(guò)對(duì)實(shí)際紅外圖像的背景和噪聲特性的研究分析，設(shè)計(jì)改進(jìn)了一種基于加權(quán)廣義次序統(tǒng)計(jì)濾波器的背景抑制的算法。紅外圖像的噪聲通常為脈沖噪聲，具有高頻特性；而紅外圖像的背景變換比較緩慢，其頻譜成分多集中在低頻區(qū)域，所以本文在對(duì)圖像特性分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)改進(jìn)了基于加權(quán)廣義次序統(tǒng)計(jì)濾波器的背景抑制的算法。在對(duì)采集的起伏背景紅外圖像進(jìn)行背景抑制后，用全局門限可以有效的分割出目標(biāo)信息，輸出包含目標(biāo)信息的二值化圖像，為后續(xù)處理提供數(shù)據(jù)。但是出于更復(fù)雜背景條件下算法有效性的目的，深入討論了局部自適應(yīng)門限分割算法的設(shè)計(jì)。 2.在實(shí)時(shí)信號(hào)處理系統(tǒng)中，底層的圖像預(yù)處理算法目前難以用軟件實(shí)現(xiàn)；但是其運(yùn)算結(jié)構(gòu)相對(duì)比較簡(jiǎn)單，適于用FPGA進(jìn)行硬件實(shí)現(xiàn)。本文對(duì)算法的FPGA設(shè)計(jì)作了較為深入地研究，同時(shí)介紹了算法的VHDL實(shí)現(xiàn)，利用模塊化的優(yōu)點(diǎn)對(duì)算法分模塊設(shè)計(jì)，對(duì)各個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)作了詳細(xì)介紹。 3.完成了紅外成像制導(dǎo)系統(tǒng)的預(yù)處理部分硬件電路設(shè)計(jì)，對(duì)FPGA中預(yù)處理算法的處理結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。通過(guò)算法在硬件上的實(shí)現(xiàn)，證明了算法的有效性。
標(biāo)簽： FPGA 紅外成像 制導(dǎo) 數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2013-07-02
上傳用戶：釣鰲牧馬
本論文將在對(duì)MPEG-4解碼中的幾種關(guān)鍵技術(shù)的充分理解和算法分析的基礎(chǔ)之上，結(jié)合FPGA的靈活性，采用VHDL語(yǔ)言對(duì)幾種關(guān)鍵技術(shù)在應(yīng)用層面上進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)并仿真驗(yàn)證。 本文討論了一種高吞吐量流水方式構(gòu)建的MPEG-4可變長(zhǎng)解碼器的設(shè)計(jì)。在這種解碼器中，我們采用了基于PLA的并行 解碼算法，這種算法能夠?qū)崿F(xiàn)每個(gè)時(shí)鐘解碼一個(gè)碼字。同時(shí)，為了提高解碼的效率，降低操作的延遲，我們?cè)谠O(shè)計(jì)中還引入了流水線操作方式、碼表分割等技術(shù)，這些技術(shù)有利于并行操作的實(shí)現(xiàn)。 本論文的設(shè)計(jì)充分利用IDCT算法對(duì)稱性，用高度的并行結(jié)構(gòu)來(lái)加速處理，采用一維IDCT單元復(fù)用的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)二維IDCT運(yùn)算，并提出一種基于加法操作的結(jié)構(gòu)來(lái)取代乘法操作，實(shí)現(xiàn)了一種高效二維逆DCT變換處理器。
標(biāo)簽： MPEG FPGA 解碼 關(guān)鍵技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-06-02
上傳用戶：MATAIYES
隨著移動(dòng)終端、多媒體、Internet網(wǎng)絡(luò)、通信，圖像掃描技術(shù)的發(fā)展，以及人們對(duì)圖象分辨率，質(zhì)量要求的不斷提高，用軟件壓縮難以達(dá)到實(shí)時(shí)性要求，而且會(huì)帶來(lái)因傳輸大量原始圖象數(shù)據(jù)帶來(lái)的帶寬要求，因此采用硬件實(shí)現(xiàn)圖象壓縮已成為一種必然趨勢(shì)。而熵編碼單元作為圖像變換，量化后的處理環(huán)節(jié)，是圖像壓縮中必不可少的部分。研究熵編解碼器的硬件實(shí)現(xiàn)，具有廣闊的應(yīng)用背景。本文以星載視頻圖像壓縮的硬件實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目為背景，對(duì)熵編碼器和解碼器的硬件實(shí)現(xiàn)進(jìn)行探討，給出了并行熵編碼和解碼器的實(shí)現(xiàn)方案。熵編解碼器中的難點(diǎn)是huffman編解碼器的實(shí)現(xiàn)。在設(shè)計(jì)并行huffman編碼方案時(shí)通過(guò)改善Huffman編碼器中變長(zhǎng)碼流向定長(zhǎng)碼流轉(zhuǎn)換時(shí)的控制邏輯,避免了因數(shù)據(jù)處理不及時(shí)造成數(shù)據(jù)丟失的可能性，從而保證了編碼的正確性。而在實(shí)現(xiàn)并行的huffman解碼器時(shí)，解碼算法充分利用了規(guī)則化碼書帶來(lái)的碼字的單調(diào)性，及在特定長(zhǎng)度碼字集內(nèi)碼字變化的連續(xù)性，將并行解碼由模式匹配轉(zhuǎn)換為算術(shù)運(yùn)算，提高了存儲(chǔ)器的利用率、系統(tǒng)的解碼效率和速度。在實(shí)現(xiàn)并行huffman編碼的基礎(chǔ)上，結(jié)合針對(duì)DC子帶的預(yù)測(cè)編碼，針對(duì)直流子帶的游程編碼，能夠?qū)D像壓縮系統(tǒng)中經(jīng)過(guò)DWT變換，量化，掃描后的數(shù)據(jù)進(jìn)行正確的編碼。同時(shí)，在并行huffman解碼基礎(chǔ)上的熵解碼器也可以解碼出正確的數(shù)據(jù)提供給解碼系統(tǒng)的后續(xù)反量化模塊，進(jìn)一步處理。在本文介紹的設(shè)計(jì)方案中，按照自頂向下的設(shè)計(jì)方法，對(duì)星載圖像壓縮系統(tǒng)中的熵編解碼器進(jìn)行分析，進(jìn)而進(jìn)行邏輯功能分割及模塊劃分，然后分別實(shí)現(xiàn)各子模塊，并最終完成整個(gè)系統(tǒng)。在設(shè)計(jì)過(guò)程中，用高級(jí)硬件描述語(yǔ)言verilogHDL進(jìn)行RTL級(jí)描述。利用了Altera公司的QuartusII開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)行設(shè)計(jì)輸入、編譯、仿真，同時(shí)還采用modelsim仿真工具和symplicity的綜合工具，驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的正確性。通過(guò)系統(tǒng)波形仿真和下板驗(yàn)證熵編碼器最高頻率可以達(dá)到127M，在62.5M的情況下工作正常。而熵解碼器也可正常工作在62.5M，吞吐量可達(dá)到2500Mbps，也能滿足性能要求。仿真驗(yàn)證的結(jié)果表明：設(shè)計(jì)能夠滿足性能要求，并具有一定的使用價(jià)值。
上傳時(shí)間： 2013-05-19
上傳用戶：吳之波123
射擊訓(xùn)練是基本的軍事訓(xùn)練科目，改善訓(xùn)練環(huán)境、改進(jìn)訓(xùn)練質(zhì)量，在現(xiàn)代軍隊(duì)建設(shè)中具有重要的意義。本文首先從國(guó)內(nèi)外自動(dòng)報(bào)靶技術(shù)的研究現(xiàn)狀出發(fā)論述了自動(dòng)報(bào)靶技術(shù)的發(fā)展，在此基礎(chǔ)上提出了基于嵌入式機(jī)器視覺(jué)的智能報(bào)靶系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。 本文討論了基于機(jī)器視覺(jué)的嵌入式報(bào)靶系統(tǒng)終端硬件組成、相關(guān)圖像格式和Linux操作系統(tǒng)，分析了嵌入式Linux操作系統(tǒng)、Qt/E和開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)OpenCV關(guān)于ARM9處理器的移植，研究了圖像校正、圖像灰度化及二值化、圖像分割與裁剪和識(shí)別判靶的相關(guān)算法，提出了顏色模板判靶的理論，并通過(guò)以ARM嵌入式圖像處理識(shí)別模塊為核心，采用功能模塊設(shè)計(jì)理念的實(shí)現(xiàn)方案，從底層的操作系統(tǒng)及相關(guān)軟件的移植入手到圖像采集傳輸、圖像處理、識(shí)別判靶等步驟，解決了依托ARM處理器結(jié)合USB攝像頭完成自動(dòng)圖像識(shí)別報(bào)靶的問(wèn)題。文中給出了報(bào)靶系統(tǒng)的詳細(xì)硬件組成方案，并在嵌入式Linux操作系統(tǒng)下依托Qt庫(kù)和開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)（OpenCV）解決了軟件組成與具體實(shí)現(xiàn)，最終在此基礎(chǔ)上論述了本課題設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)裝置及詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
標(biāo)簽： ARMLinuz 機(jī)器視覺(jué) 軍用 自動(dòng)
上傳時(shí)間： 2013-07-18
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