基于差分特征的多视角人脸检测

针对真实环境下的多视角人脸检测问题,提出了一种基于差分特征的多视角人脸检测算法。它综合运用2种不同的差分特征:一阶NPD特征与二阶Laplace特征,结合Gentle Adaboost算法与分类回归树(CART),分别训练基于一阶和二阶差分特征的人脸检测器,再将这2种差分特征的检测结果进行融合,得到最终的人脸检测结果。本文的差分人脸检测器充分利用了2种差分特征的互补性,结合了一阶特征对光照的鲁棒性和二阶特征对旋转的鲁棒性,从而更好地实现了复杂环境下的多视角人脸检测。在CMU-MIT和FDDB两大公开人脸检测数据集中对提出的方法进行验证,结果证明了本文提出的差分人脸检测器的有效性,能够较好地检测复杂环境下的多视角人脸。     

基于DSP平台的AVS实时编码系统设计

针对DM642的特点优化了AVS编码器,实现了Dl格式视频25 f/s(帧/秒)的实时压缩和网络传输.同时.编码器符合TMS320DSP算法标准XDAIS具有很好的移植性.     

基于PNX1500平台的人脸检测系统实现

在PNX1500 DSP平台上实现了基于Adaboost的人脸检测系统,可以稳定、正确地检测出视频流序列中的多个正脸图像.经过优化后,对于352×288的视频序列的检测可以达到5 f/s(帧,秒),可满足近实时检测和跟踪的需要.     

基于边缘辅助极线Transformer的多视角场景重建

基于深度学习的多视角立体几何(MVS)旨在通过多个视图重建出稠密的3维场景。然而现有的方法通常设计复杂的2D网络模块来学习代价体聚合的跨视角可见性,忽略了跨视角2维上下文特征在3D深度方向的一致性假设。此外,基于多阶段的深度推断方法仍需要较高的深度采样率,并且在静态或预先设定的范围内采样深度值,容易在物体边界以及光照遮挡等区域产生错误的深度推断。为了缓解这些问题,该文提出一种基于边缘辅助极线Transformer的密集深度推断模型。与现有工作相比,具体改进如下：将深度回归转换为多深度值分类进行求解,在有限的深度采样率和GPU占用下保证了推断精度;设计一种极线Transformer模块提高跨视角代价体聚合的可靠性,并引入边缘检测分支约束边缘特征在极线方向的一致性;为了提高弱纹理区域的精度,设计了基于概率成本体积的动态深度范围采样机制。与主流的方法在公开的数据集上进行了综合对比,实验结果表明所提模型能够在有限的显存占用下重建出稠密准确的3D场景。特别地,相比于Cas-MVSNet,所提模型的显存占用降低了35%,深度采样率降低约50%,DTU数据集的综合误差从0.355降低至0.325。     

基于全局最小冗余的多视角数据分类研究

在数据挖掘研究领域,特征选择已经成为一个重要的研究课题,这是因为现实的数据集常常含有高维的特征,尽管这可以使信息更加充分,但对分类器的设计也提出了更高的要求。随着特征维数的增加,特征中的不相关信息和冗余信息也会相应增多。针对这个问题,文章采用一种基于全局最小冗余的特征选择算法并将其应用到多视角数据分类中,在实验中与传统的多视角分类算法比较,具有更高的分类准确率。     

基于DSP的海上红外小目标检测系统设计

针对海天背景下红外小目标检测实时性低的问题,文中结合DSP硬件特征、算法需求和系统要求,提出一种以多核DSP为核心处理器的红外小目标检测系统实现方案。区别于常规的串行处理方式,该方案采用DSP双核流水处理的软件架构,将海天线检测算法和红外小目标检测算法分别运行在DSP的核1和核2,实现两套算法的并行处理;并通过核0主程序的调度实现海上红外小目标检测功能。在此基础上,采用查找表替代实时计算系数、优化计算过程最大化减少指令流水被打断、软硬件并行处理减少软件负载等方法对软件进行优化,提高软件效率。最后,在红外检测跟踪系统中对实时性和准确性进行应用验证。结果表明,所设计系统处理640×512的红外图像耗时小于25 ms,满足海上红外小目标实时检测的要求。     

基于NiosⅡ的人脸检测系统设计

基于FPGA内嵌的NiosⅡ处理器,设计了一个实时人脸检测系统。介绍了基于Haar 特征的AdaBoost人脸检测算法,描述了依据AdaBoost算法的人脸检测软件实现过程,最后在以Altera公司CycloneⅡ系列EP2C70为核心芯片的DE-2 开发平台上,对检测系统进行了整体设计。测试结果表明,系统有较高的检测率,可以满足实时人脸检测的要求。     

基于DSP的瓦斯检测系统设计

论述了基于DSP的瓦斯检测系统的设计,给出了瓦斯检测原理,以传感器和A/D技术,把采集到的数据进行分析和处理,当瓦斯浓度达到安全线以上时,可进行报警。     

基于DSP的谐波检测系统设计

随着铁道电气化高速发展以及各工业部门中电力电子设备的大量应用,谐波问题的影响越来越严重,谐波检测越来越重要。通过分析谐波检测的基本原理和算法,选择了DSP芯片TMS320F2812来实现谐波检测设计的方案。论述基于DSP技术的谐波分析算法的选择,并就系统的主要硬件电路设计原理和软件流程图进行了分析说明。     

基于Adaboost算法的人脸检测系统实现

在嵌入式平台上用软件实现、软硬件协同、全硬件实现三种实现方法,全面考察了Adaboost算法在嵌入式平台的性能.在Xilinx XUPV2P开发板上,软件实现的检测速度是0.5fps,软硬件协同是1fps,而全硬件实现获得了80fps的检测速度,完全达到实时需求.     

基于OPENCV具有眨眼侦测功能的人脸检测系统

随着社会智能化程度的提高,视频图像凭借其直观优势将逐渐取代文字的地位。本文在基于OPENCV的基础上,提出一个具有眨眼侦测功能的人脸检测系统,其中利用相对比较成熟的开源计算机视觉库opencv开源函式库对摄像头实时输入的图像进行采集,对采集图像做前期处理;Adaboost算法由于它特殊的算法模式,可以进行快速的目标检测,因此采用Adaboost算法做人眼定位检测,本文提出的眨眼侦测功能可以为系统提供防伪功能,为人脸识别技术提供一道安全的屏障,实验结果表明,本系统实验了人脸检测,人眼定位,眨眼侦测等功能,检测效率高,效果好。     

基于DM6446的人脸检测与跟踪系统设计

将Adaboost人脸检测算法与Camshift跟踪算法相结合,以Adaboost人脸检测算法作为人脸的初始定位,以Camshift作为后续帧的跟踪,实现对视频序列的自动人脸检测与跟踪。系统所有算法均使用C和汇编语言混合编程并在TMS320DM6446上开发实现。实验结果表明,系统的算法简单、快速、鲁棒性强。     

基于DSP的光电编码器自动检测系统

传统的光电编码器的精度检测利用平行光管和多面体,其缺点是检测时间长,需要有经验的师傅;编码器误码检测则通过旋转编码器,使二进制灯排逐次进位,同样监测效率低,且容易错判。文中设计了一套光电编码器自动检测系统,基准编码器、电机和被检编码器同轴连接,其中24位基准编码器作为精度检测基准和位置反馈元件构成闭环系统,以DSP为核心的控制器控制自动检测系统工作在两种模式下,精度检测工作在位置模式下,错码检测工作在速度模式下,可以检测精度的同时对错码进行判别。采用该系统对两台14位编码器进行检测,实验结果表明精度检测数据与采用平行光管精度检测数据一致。该系统可提高检测效率,缩短编码器设计周期,可以推广到其他型号编码器调试与检测中。     

Adaboost人脸检测算法在嵌入式平台上的优化与实现

由于嵌入式平台的计算能力弱、内存空间小,为了能够将高复杂度的Adaboost人脸检测算法移植到嵌入式平台并能够高速运行,主要在算法方面进行了优化,其中包括:级联分类器的训练方法优化、浮点定点化、检测窗口SCALE处理等.优化后的级联分类器体积减小为未优化时的1/10,在基于PowerPC处理器的验证平台上,取得了15fps的检测速度.     

基于DSP的机车柴油机检测系统设计

针对目前机车柴油机检测系统复杂、精度低、昂贵的现状,基于Motorola 16位DSP 56F807和LabVIEW8.2语言设计了一种新的机车柴油机的检测系统。该系统将传感器和外围电路探测到柴油机的各系统参数,通过DSP数据处理芯片进行多通道采集,再由接口电路传入PC,由LabVIEW程序进行数据处理和转换,并通过人...     

基于DSP的智能温度检测系统设计

为实现农业的智能化管理,本文基于DSP技术利用节点可扩展的温度传感器DS18B20芯片设计了一款具有GPRS远程报警功能,经济、实用型温度检测系统。结果证明,该系统可实时检测环境温度,报警灵敏,可广泛应用在农业及其他领域。     

基于FPGA与DSP的车轮踏面擦伤系统的研究

为了实时监测高速列车的安全性,介绍了基于FPGA和DSP的多通道数据采集系统,该系统利用安装在钢轨上的加速度传感器采集列车在行进过程中踏面与钢轨产生的振动信号,并利用Xilinx公司FPGA芯片SP3xc3s1000和TI公司的TMS320C6713的DSP芯片作为核心控制模块,实现对振动的信号采集和传输,并对现场采集到的数据进行处理和分析。经过现场实验的结果表明,本系统能够准确检测出有擦伤的车轮,有效地保障了列车的安全运行。