融合颜色特征的核相关滤波器目标跟踪

目标特征表示是视觉目标跟踪领域中的一个热点话题。近年来,核相关滤波器因其时效性在目标跟踪中得到广泛应用,但简单的灰度特征表示难以应对复杂环境中的目标跟踪问题。基于此,融合颜色特征提出了一种实时的目标跟踪方法。实验结果表明,颜色信息可以有效提高目标跟踪的整体性能,该方法能够适应姿态变化、光照变化等多种目标外观变化,平均跟踪速度为62.1帧/s,可以满足实时应用的需求。

基于SPCE061A的智能网络监控系统

基于SPCE061A的网络监控系统是通过单片机嵌入一个简化版的TCP/IP内核(lwIP)实现一个web服务器,并加入各种传感器和控制器,用来实时采集到系统所在环境的各种参数,用户通过连入网络的终端进行远程监控。并且系统通过传感器采集到的数据和设定值比较后自动做出响应。本文介绍的系统采用以SPCE061A单片机为核心,以DM9000为网络控制器,系统集成标准化的接口,可连接各种数字传感器和常用用电设备,从而达到远程监控远端设备或环境的目的。本系统通过实现web服务的方式来实现与用户通过网络通信。

夜行车辆的主动防撞预警模型仿真研究

在对夜行车辆主动防撞预警进行研究时,由于周围环境及路面不可预测,使得夜行车辆采集的信息存在模糊性,传统的建模算法,主要采用感知周围事物的方法进行建模,没有考虑到在实际的夜间行驶时车辆的动态制动减速信息对建模造成的干扰,存在建模误差大的问题,提出采用改进卡尔曼滤波算法的夜行车辆的车辆主动防撞预警建模方法。对夜行环境及路面类型进行动态识别,确定所得到的动态制动减速度,分析前后两辆车的精确制动时间和车辆制动的过程,建立不同状态下的夜间临界跟车距离模型,获取模型中关键的夜行车辆行驶信息并进行预处理,再将信息传输至融合中心,利用卡尔曼滤波器对信息进行融合,获取安全距离值,建立精确的夜行车辆的车辆主动防撞预警模型。仿真结果证明,改进卡尔曼滤波的夜行车辆的车辆主动防撞预警建模方法能够准确预报夜间车辆行驶的安全状态。

单片机系统中多处理器协同工作的研究

通过对单片机应用系统中多处理器共享资源和数据传输进行分析,得出结论可以用多个普通处理器代替一个性能较高的处理器。通过对单总线、IIC总线、异步串行数据传输以及并行数据传输的分析和比较,根据其优缺点和应用场合,设计出一个比较适合单片机系统的数据传输协议,以降低应用系统开发成本和周期。

基于PSTN的远程监控系统

本文介绍了采用以SPCE061A单片机和双音多频解码芯片MT8870为核心的远程监控系统。该系统包括:铃流检测电路,摘机挂机电路,双音多频解码电路,SPCE061A单片机,环境温度采集电路,按键输入电路及控制电路。文中着重描述了该系统各模块控制功能的实现。用户用异地的电话机通过PSTN网络拨通本系统,系统检测振铃一定时间后自动摘机,进入密码检测,输入正确密码后,可以查询远端环境温度或选择操作远端设备,完成后自动挂机并返回初始状态;并且系统可自己通过温度传感器在温度超过设定之后,报警后断开继电器。

项目驱动法在实践教学中的应用

本文针对工科学生在学习中对知识的掌握不牢固，对所学的东西不感兴趣以及不知道所学与所用之间如何联系的问题，提出了一种新的以项目为驱动的教学方法，并阐述了该方法的开展方法及方式。利用该方法引导学生掌握知识，能够让学生学会学以致用，达到将知识融会贯通的目的，增强学习兴趣，提高学习效率。

基于神经网络的变压器故障诊断研究

针对变压器故障诊断技术中被普遍关注的故障随机性与不确定性等问题,结合神经网络模型,设计了一种变压器故障诊断系统,改善了常规变压器故障诊断过程主要通过人工经验干预的问题。在分析了变压器常见故障之后,着重分析了神经网络故障诊断方法在该类系统上的应用步骤,并通过仿真平台验证了系统的有效性与先进性。

基于环境信息和颜色特征的作物叶片病害等级识别算法

为了根据作物不同病害程度等级采取不同防治方法,实现作物高产和减少环境污染,提出了一种复杂背景下的作物叶片病害等级分类算法。首先,利用阈值分割法对黄瓜病害叶片图像进行病斑分割;其次,计算病斑区域中像素个数与病叶区域中像素个数的比值;最后用作物病害等级分级标准进行比较来确定病害等级类别。利用该方法在2种作物5种常见病害叶片图像数据库上进行了病害等级分类试验,识别精度高达92.7%。结果表明,该方法对作物病害叶片等级分类是有效可行的。

嵌入式实时系统中劣质数据动态检测方法研究

在嵌入式实时系统中,数据在采集过程中容易出现丢失现象、在传输过程中容易受到外界攻击变成劣质数据,威胁整个系统的安全。当前劣质数据检测方法通过聚类法实现,不仅通信开销大,而且检测性能低下。为此,提出一种新的嵌入式实时系统中劣质数据动态检测方法,建立嵌入式实时系统。介绍自回归模型的构建方法,通过优质数据的变化规律构建自回归模型。为了使构建的自回归模型的误差尽可能地接近0,面对嵌入式实时系统的动态变化对构建的模型进行自适应调整。通过调整后的模型对嵌入式实时系统中劣质数据进行检测,给出检测过程。实验结果表明,采用所提方法对劣质数据进行动态检测,检测精度和效率较高,通信开销较低,整体性能优异。

基于改进LSDA的人体行为识别算法

提出了一种基于改进的局部敏感判别分析(LSDA)的人体行为识别算法。首先,利用样本间的距离信息重置类内最近邻点集和类间最近邻点集的权值矩阵,保证在最大化目标函数时尽可能保持局部线性重构特性,解决小样本难题;然后,通过Gran-Schmidt正交化方法将特征矩阵进行正交化,可有效地保留原始空间中的高维空间,解决图像特征重建难题;最后在Weizmann行为数据库进行实验,平均正确识别率达到98.21%。试验结果表明,该算法具有良好的分类性能,在不同训练样本个数下,该算法均能获得较高的识别率。

LED显示系统的设计与实现

本文介绍了利用VB完成上位机取模软件的设计,通过MSComm串口控件发送数据到单片机系统完成显示,LED点阵采用专用芯片HT1632C驱动,使系统功能增强并且简化了硬件设计,降低了成本。

一种基于模糊C均值聚类的多阈值苹果病害图像分割方法

针对苹果病害叶片的图像分割问题,以斑点落叶病、花叶病和褐斑病为研究对象,提出一种基于模糊C均值聚类的多阈值分割算法。首先,将苹果病害叶片图像进行滤波;然后,利用模糊C均值进行病斑图像的聚类,再滤除病斑图像中的非病斑像素,根据分类结果获得分割阈值;最后,利用多阈值算法对苹果病害叶片图像进行分割,得到病斑图像。通过与其他分割方法进行比较表明,本方法分割出来的苹果病斑,分割准确率达到94%以上,分割效果明显。

管理学在实验教学中的应用

高校实验教学与理论教学在教学管理方面差别很大,主要是因为实验室里仪器设备复杂、散件较多,实验课堂大部分小班上课。本文介绍了如何应用管理学的基本常识来减小实验课管理难度,增加学生实验兴趣,提高实验教学质量。这种方法主要是增加管理层次,减小管理幅度,提高管理效率;应用激励增加学生学习兴趣。这些都是管理学中的基本原理。

磁耦合无线充电器的研究

介绍了一种智能型磁耦合无线充电器的设计方案,它可以通过功率发射端与接收端的通信确定充电状态,并且以Ping命令错误判断功能判别异物及移动设备是否需要充电,减少功率浪费。该文阐述了无线充电系统的原理和结构,通过软件设计使无线充电更加智能、实用、节能。

面向卓越工程师培养的PLC-DCS实训平台研究

根据卓越工程师的培养目标,结合自动化专业的学科背景和知识体系,就如何更好地开展自动化专业核心实践课程等一系列问题,研究并设计PLC-DCS实训平台,将传统可编程控制器课程和过程控制与集散系统课程实践平台进行有机结合,形成工业控制与系统集成方向具有特色的面向工程的实践教学体系。

基于EtherCAT协议的从站运动控制系统设计

针对工业运动控制系统中,传统的现场总线技术实时性差、容量小等缺点,研究了运动控制系统特点,并将EtherCAT通信技术引入其中,利用STM32F427主控芯片、AX58100从站控制器和JY02电机驱动芯片,开发了EtherCAT从站运动控制器的硬件。实验表明,开发的从站控制系统和主站TwinCAT 3通信完全兼容,通信速度和可靠性较传统总线通信技术大幅度提高,可以更好地满足智能化和柔性生产的发展需求。

基于ROS的多功能服务机器人平台的设计

本文主要介绍了一种基于ROS元操作系统的多功能服务机器人平台,该平台主要由上位机英伟达JETSON TX1作为控制系统和下位机STM32作为执行系统,其硬件部分主要由麦克纳姆轮组成的万向轮和激光雷达模块等构成。使用融合了SLAM算法、PID模糊算法调控及多传感器数据整合处理后的激光雷达模块进行距离测量、地图构建,最终可实现多功能服务机器人平台多点定位导航、自主建图、语音交互、自动避障以及实时巡航等多项功能。实验表明,该方案成本较低,设计简洁,而且便于后期的维护和升级,基本达到预期设计要求,有很好的可靠性和稳定性。

基于ROS平台的特定目标自跟随机器人的设计

文章介绍了一种基于ROS平台的自跟随机器人,机器人的主控分为ROS系统运行的大脑树莓派3B和控制底盘运动的小脑STM32,大脑与小脑通过串口通信,ROS系统部分节点根据需要采用Python语言编写,实现话题的发布和订阅。树莓派搭载摄像头和激光雷达;机器人底盘由STM32,超声波模块,电机驱动模块,电机和全向轮组成。被跟随者背后贴有特殊颜色拼块,树莓派通过摄像头采集图像信息,识别采集颜色拼块信息,判断是否为被跟随目标,并根据色块在视野中的坐标发布控制话题,调整机器人行进方向。由于机器人配置的是全向轮,可实现机器人的平移运动,更易于目标的跟随。机器人通过激光雷达判断与目标的距离,防止发生碰撞,并可实现避障,超声波用于透光障碍物的识别。

基于AprilTag的自跟随ROS机器人的设计

文章介绍了一种基于AprilTag标签识别的自跟随机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)机器人。机器人主要有两个主要控制核心,分别为英伟达的JetSonNano和STM32。前者主要用于ROS系统运行,并处理与之连接的激光雷达和摄像头的数据;后者用于控制底盘运动,并处理与之连接的超声波和陀螺仪的数据。两个处理器通过串口通信。ROS系统部分节点根据需要实现话题的发布和订阅。机器人底盘采用两个电机差动驱动,被跟随目标粘贴AprilTag,JetSonNano通过摄像头采集图像信息,识别身份标识号(Identity Document,ID),判断是否为被跟随目标,再根据AprilTag在机器人视野中的坐标调整机器人移动方向。机器人通过激光雷达判断与目标的距离,防止发生碰撞,以达到对特定目标跟随的目的。

真空自耗电弧炉系统优化控制策略研究

为了研究真空自耗电弧炉在特殊钢冶炼过程中偏弧现象的形成原因、检测方法和改善措施,以降低产品的次品率和切除量,针对某电弧炉弧压、熔速和弧位等关键变量,设计了优化控制策略。首先,分析了真空自耗电弧炉的系统结构,基于Biot-Savart定律与数值算例,讨论了偏弧的成因;然后,研究了一种使用四个电磁传感器来检测电弧中心位置的方法;最后,基于“弧位检测—熔速与稳弧线圈修正”思想,提出了一种系统优化策略,并在MATLAB-Simulink平台上进行了仿真。仿真结果表明,偏弧现象与弧压、电流、弧长密切相关,且弧压与熔速相互耦合。因此,所提出的优化策略将弧位检测结果作为反馈量,通过弧压、熔速和稳弧线圈修正以改善偏弧是一种有效方法。