基于FPGA的全自动定位捡乒乓球机器人系统设计

对现有电子辅助的运动器材行业进行分析可以发现,目前市场上应用于场馆训练的大量散落乒乓球主要依靠人力或者简单的工具拾捡,而已有的捡乒乓球机器人很多智能化程度不高、识别不够精确。为此,提出一种基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的全自动定位捡乒乓球机器人的系统设计方案,利用摄像头采集机器人前方的图像数据实现乒乓球定位,利用超声波传感器实现机器人的自动避障,利用机械臂完成抓取乒乓球动作。图像识别乒乓球的部分创新性地将Hough变换算法硬件化,有效提高识别率和捡球速度。测试结果表明,机器人在定制测试条件下可以达到97.8%的识别准确率,具有自动寻球、自动捡球、自动避障以及手机蓝牙便捷开关机的功能。系统可以快速方便应用到乒乓球球馆中,市场潜力很大。     

基于SPIDER法测量飞秒脉冲的数值计算与模拟

为了测量飞秒脉冲的振幅和相位,采用光谱相位相干电场重构法(SPIDER)的光谱图数值分析公式,对高斯强度分布的线性啁啾脉冲、立方相位啁啾脉冲进行数值计算与数值模拟,并重构出飞秒脉冲的光谱相位,其模拟的结果与理论符合较好,光谱相位相干电场重构法能完全测量飞秒脉冲的振幅和相位.     

一种基于分数傅立叶域图象盲水印方案

利用分数傅立叶变换级次的任意性,提出了一种基于分数傅立叶域图象水印方案。对载体图像进行p级的二维离散分数傅立叶变换,将原始水印图像用LSB算法,嵌入到载体图像的p级分数域的低频系数矩阵中,再进行逆变换得到水印图像。提高了水印安全性,缓解了水印的不可见性与鲁棒性之间的矛盾。仿真试验结果表明该水印具有良好的不可见性和抗噪声攻击性。     

基于FMQL的双通道局部重构技术研究

针对双通道通信设备多波形同时独立运行的复杂需求,研究并提出了一种基于FMQL的双通道局部重构架构,该架构设计了多组件通信机制、重构波形加载流程、逻辑资源分配方法、波形接口和标识、重构解耦机制、时钟管理以及组件管理方法等。项目应用结果表明,双通道局部重构波形加载和卸载功能正常,相较于传统方法,所提方法的波形支持能力、波形加载速度、逻辑资源利用率均大幅提升。目前,该技术已在航空通信多型设备中得到应用,具有较强的实用性。     

无人机自主编队飞行控制的技术问题

从未来无人机的性能需求出发,详细描述了无人机编队飞行的功能特点和核心技术。根据无人机的任务要求,将编队飞行分为作战编队、侦察编队和混合协同编队,同时研究了编队飞行控制的关键技术,并对无人机编队重构技术进行了探讨和分析。     

基于庞加莱截面的语音基音检测

提出了利用庞加莱截面检测语音信号基音的方法,通过延时重构语音信号的相空间,在相空间内计算通过某点的庞加莱截面,根据相轨迹穿过截面上初始点邻域交点进行基音检测;实验表明,基于庞加莱截面的语音信号的方法,描述语音信号的非线性特性具有较高的准确性和时间分辨率。     

基于声学心理模型的固定门限音频水印方法

提出了一种基于声学心理模型和小波包变换的的音频水印算法,适用于立体声音频信号和单声道音频信号。对于立体声音频信号,在左右声道加入不同的水印信号;对于单声道音频信号,在奇偶帧加入不同的水印信号。左声道水印通过源信号包络与一个只有版权拥有者持有的随机序列加权生成水印信号,并且通过对得出信号进行小波包和声学心理模型分析控制水印信号的强度;右声道水印信号为幅度限制在可听门限的白噪声,用来控制检测门限。得到的水印信号在时域嵌入,水印的检测无需原文件。该方法能够将检测门限控制在事先设定的范围内,具有较好的隐秘性;嵌入的水印信号能够抵抗时域的切割、加噪攻击和一般的音频变换算法。     

基于H.264低比特率视频流的半脆弱盲水印算法实现

本文提出一种基于H.264低比特率视频流的半脆弱盲水印方法,通过在H.264特有的的帧内预测和运动向量预测中分别嵌入鲁棒水印和脆弱水印,达到版权保护和内容完整性认证的双重目的.通过在嵌入强度和预测模式选择的拉格朗日乘子中引入H.264量化因子,增强了水印对重量化编码的抵抗力,取得更好的率失真平衡,减小水印嵌入对视频流比特率的影响.该算法可以实现水印的快速嵌入提取,满足视频实时处理的要求,实验结果证明了该算法的有效性.     

一种图像自嵌入方法

描述了一种图像的自嵌入保护方法,将图像分成8×8的子块,每个子块的压缩编码与偏移子块的认证信息嵌入到偏移子块中.数据嵌入时,最多只改变原图像子块最低位数据的一半,对原图像影响相对较小,当原图像有缺损或被篡改时,可较准确地确定其位置,并可较好地恢复原图像.     

基于形状匹配变形模型的三维人脸重构

为了从多幅人脸图像构造三维人脸结构,通常需要自动提取不同图像中的对应特征点,这往往是很难完成的.为了避免这个困难,本文建立了一个基于形状匹配的三维变形模型,在保证形状最佳匹配的条件下,实现对人脸图像姿态的估计和三维人脸重构.模型采用径向基函数对通用头部模型进行变形,用形状上下文来描述点之间的形状相似性,形状距离用来描述头部模型和人脸图像整体形状上的相似性,从而实现形状最佳匹配意义上的三维重构.实验表明,本文的算法只需要在人脸图像中提取特征点集,不需进行配准,就可以恢复出令人满意的三维头部结构.