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瑞芯微RV1126及RV1109 IPC方案優(yōu)勢解析[顯示光電][工業(yè)自動化]

瑞芯微RV1126及RV1109 IPC方案優(yōu)勢解析面對復(fù)雜光照環(huán)境、人流與車流、多變?nèi)梭w動作等復(fù)雜場景，成像質(zhì)量和畫面效果以及細節(jié)呈現(xiàn)能力，是考量IPC方案技術(shù)的重要指標。近日瑞芯微旗下兩款I(lǐng)PC方案RV1126及RV1109全新升級，基于瑞芯微自研的ISP2．0技術(shù)，呈現(xiàn)出肉眼可見的優(yōu)勢。

發(fā)表于：3/2/2021

高功率密度超薄開關(guān)電源設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

平面變壓器具有體積小、漏感低、轉(zhuǎn)換效率高、散熱性能好等優(yōu)勢，平面變壓器設(shè)計方案很適合超薄開關(guān)電源的設(shè)計。以反激變換器為主電路，以SG6742為主控芯片，采用平面變壓器研制了一臺19.8 V/(2.31 A)高功率密度，超薄開關(guān)電源，給出了變壓器的參數(shù)選擇和平面變壓器的PCB設(shè)計。電路測試結(jié)果表明該反激式電源具有88 V～264 V的寬輸入電壓，輸出電壓紋波小,在寬電壓輸入范圍下效率大于87%。

發(fā)表于：3/2/2021

基于FPGA的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行加速器設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

近年來，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多領(lǐng)域中發(fā)揮著越來越重要的作用，然而功耗和速度是限制其應(yīng)用的主要因素。為了克服其限制因素,設(shè)計一種基于FPGA平臺的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行加速器，以Ultra96-V2 為實驗開發(fā)平臺，而且卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算IP核的設(shè)計實現(xiàn)采用了高級設(shè)計綜合工具，使用Vivado開發(fā)工具完成了基于FPGA的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器系統(tǒng)設(shè)計實現(xiàn)。通過對GPU和CPU識別率的對比實驗，基于FPGA優(yōu)化設(shè)計的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理一張圖片的時間比CPU要少得多，相比GPU功耗減少30倍以上，顯示了基于FPGA加速器設(shè)計的性能和功耗優(yōu)勢，驗證了該方法的有效性。

發(fā)表于：3/2/2021

基于FPGA的暗通道白平衡算法設(shè)計與實現(xiàn)[其他][其他]

為確保系統(tǒng)實時性以及解決完美反射法在曝光環(huán)境中失效的問題，提出一種基于FPGA的暗通道自動白平衡校正算法。通過彩色圖像暗通道光線透射率分布情況，選取參考像素點實現(xiàn)偏色像素點自動白平衡校正。實驗結(jié)果表明，暗通道自動白平衡算法使用FPGA校正可以滿足整個系統(tǒng)的實時性要求和消除過度曝光環(huán)境影響；同時可以使其有效應(yīng)用于動態(tài)場景中。

發(fā)表于：3/1/2021

基于片外Flash編程加載的無線充電SoC系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][其他]

無線充電技術(shù)能使充電器擺脫線路的束縛，實現(xiàn)電源和電器完全分離，相較于傳統(tǒng)充電具有更佳的靈活性和安全性。盡管如此，目前市場上的無線充電器普遍價格昂貴，不利于推廣，因此急需成本低且充電性能良好的無線充電系統(tǒng)走進人們的生活。研究了基于片外Flash編程加載的無線充電SoC系統(tǒng)，提出該系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)方法，總結(jié)該無線充電系統(tǒng)在應(yīng)用中存在的看門狗復(fù)位及低功耗問題，并且提出了相應(yīng)的解決方案。實驗結(jié)果表明，該無線充電SoC系統(tǒng)在價格低廉的優(yōu)勢下能夠滿足小型化、低功耗的設(shè)計要求，并且具有優(yōu)異的無線能量傳輸性能。

發(fā)表于：3/1/2021

開關(guān)模式電源電流檢測——第三部分：電流檢測方法[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

開關(guān)模式電源有三種常用電流檢測方法是：使用檢測電阻，使用MOSFET RDS(ON)，以及使用電感的直流電阻(DCR)。每種方法都有優(yōu)點和缺點，選擇檢測方法時應(yīng)予以考慮。

發(fā)表于：2/26/2021

基于Zynq的視頻實時拼接系統(tǒng)[其他][其他]

針對目前視頻拼接系統(tǒng)實時性不高、拼接效果不理想、成本高等問題，對傳統(tǒng)的ORB算法進行了改進，并采用軟硬件協(xié)同設(shè)計的方法,在Zynq平臺上實現(xiàn)了一款視頻實時拼接系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用Zynq的PS搭建嵌入式Linux系統(tǒng)，進行用戶界面開發(fā)，實現(xiàn)任務(wù)調(diào)度；利用Vivado HLS工具將改進的視頻拼接算法進行硬件加速并部署到Zynq的PL中。實驗結(jié)果表明，該視頻拼接系統(tǒng)拼接后的圖像清晰度高、無拼接縫隙，而且基于Zynq和改進ORB算法的視頻拼接方案使視頻拼接速度獲得到了很大的提升，滿足實時性的要求。

發(fā)表于：2/26/2021

基于改進型OFB模式的視頻流加密方法[其他][其他]

介紹了一種新型的視頻流加密系統(tǒng)設(shè)計方法，并結(jié)合無線通信中常用的交織技術(shù)，提出了一種新型的密鑰分發(fā)管理機制和改進型OFB加密工作模式。提出的加密方法保留了TS包結(jié)構(gòu)，硬件實現(xiàn)簡單，協(xié)議開銷小，安全性高，適用于AES和SM4等加密算法，可以廣泛應(yīng)用于無線圖像傳輸及數(shù)字電視廣播系統(tǒng)中。

發(fā)表于：2/26/2021

飛騰攜手鯤云科技推出智慧油田聯(lián)合解決方案，以AI賦能工業(yè)安全[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

日前，飛騰攜手鯤云科技推出“算力+算法”軟硬件一體化的智慧油田聯(lián)合解決方案，運用基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù)對原油泄漏等隱患進行識別檢測，全方位保障油區(qū)安全生產(chǎn)，并避免生產(chǎn)資源的浪費。

發(fā)表于：2/25/2021

基于ROS的自主家庭陪伴機器人設(shè)計[模擬設(shè)計][物聯(lián)網(wǎng)]

針對目前留守兒童、空巢老人以及行動不便之人缺乏陪伴的問題，設(shè)計了一種自主家庭陪伴機器人。基于機器人操作系統(tǒng)(ROS)架構(gòu)，首先以Jetson TX1為核心搭建了自主移動的家庭陪伴機器人，然后進行軟件設(shè)計，使其不僅能與人進行自然語言交流，還能使用眼部表情和仿人上肢進行肢體交流，以及通過用戶界面(UI)實現(xiàn)人機互動等工作。經(jīng)實物測試，驗證了該機器人設(shè)計的合理性，能滿足日常家庭的陪伴工作，并可對其繼續(xù)開發(fā)以勝任更多工作。

發(fā)表于：2/25/2021

基于分割的自然場景下文本檢測方法與應(yīng)用[其他][其他]

自然場景文本檢測識別在智能設(shè)備中應(yīng)用廣泛，而對文本識別的第一步則是對文本進行精確的定位檢測。對于現(xiàn)有像素分割方法PixelLink中存在的彎曲文本定位包含過多背景信息、檢測圖像后處理不足兩個主要問題提出改進。引入特征通道注意力機制，關(guān)注生成特征圖中特征通道間的權(quán)重關(guān)系，提升檢測方法的魯棒性。接著改變公開數(shù)據(jù)集標注形式，將坐標點表示為一串帶有方向的序列形式，在LSTM模型中進行多邊形框的學(xué)習(xí)與框定。最后在公開數(shù)據(jù)集和自建數(shù)據(jù)集上進行文本檢測測試。實驗表明，改進的檢測方法在各數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)優(yōu)于原方法，與當前領(lǐng)先方法精度相近，能夠在各個環(huán)境中完成對文本的檢測功能。

發(fā)表于：2/25/2021

ZLG面向體外診斷設(shè)備嵌入式解決方案[其他][醫(yī)療電子]

摘要：ZLG深耕嵌入式二十年，為諸多醫(yī)療企業(yè)用戶提供嵌入式解決方案，包括基因擴增儀、熒光免疫分析儀、特定蛋白分析儀等常用醫(yī)療設(shè)備，本篇文章為大家介紹ZLG在體外診斷設(shè)備上提供的各類嵌入式解決方案。

發(fā)表于：2/25/2021

開關(guān)模式電源電流檢測——第二部分：何處放置檢測電阻[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

電流檢測電阻的位置連同開關(guān)穩(wěn)壓器架構(gòu)決定了要檢測的電流。檢測的電流包括峰值電感電流、谷值電感電流（連續(xù)導(dǎo)通模式下電感電流的最小值）和平均輸出電流。檢測電阻的位置會影響功率損耗、噪聲計算以及檢測電阻監(jiān)控電路看到的共模電壓。

發(fā)表于：2/24/2021

基于Android端MVP模式和響應(yīng)式網(wǎng)絡(luò)框架的設(shè)計與實現(xiàn)[其他][其他]

MVC(Model-View-Controller)模式是Android應(yīng)用開發(fā)的傳統(tǒng)方式(用Activity/Fragment表示Controller層，用XML文件表示View層)，隨著項目的頁面增多，邏輯復(fù)雜度提升，將使Activity文件變得臃腫，代碼耦合度明顯提高，不利于項目后期的升級和維護。通過對傳統(tǒng)MVC開發(fā)模式與主流MVP(Model-View-Presenter)開發(fā)模式進行研究和比較，發(fā)現(xiàn)MVP開發(fā)模式能夠更好地解決上述問題。同時，官方HttpURLConnection類對于HTTP網(wǎng)絡(luò)請求的效率無法滿足業(yè)務(wù)需求，而Retrofit2+OkHttp3+RxJava2的響應(yīng)式網(wǎng)絡(luò)請求框架具有更高的響應(yīng)效率。以《長光衛(wèi)星云極視》項目為背景，研究并驗證MVP模式和Retrofit2+OkHttp3+RxJava2的響應(yīng)式網(wǎng)絡(luò)請求框架結(jié)合的可行性。

發(fā)表于：2/24/2021

基于樹莓派的智能“魔鏡”設(shè)計[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，智能家居領(lǐng)域快速崛起，擁有著美好的發(fā)展前景。智能家居產(chǎn)業(yè)下智能“魔鏡”系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，旨在豐富優(yōu)化居家生活品質(zhì)，提升居家環(huán)境品味。智能“魔鏡”以基于Linux環(huán)境的樹莓派為硬件平臺，采用了物聯(lián)網(wǎng)三層架構(gòu)設(shè)計，通過感知層的硬件設(shè)備進行信息獲取采集，網(wǎng)絡(luò)層的HTTP/2調(diào)用云端API接口等通信技術(shù)進行數(shù)據(jù)傳輸和交換，并由應(yīng)用層的云計算技術(shù)對采集到的信息和數(shù)據(jù)進行分析處理并反饋。該智能“魔鏡”系統(tǒng)經(jīng)設(shè)計與實現(xiàn)后，運行穩(wěn)定，能較好實現(xiàn)主界面信息展示、語音交互功能、實時監(jiān)控功能等基本功能。

發(fā)表于：2/24/2021