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基于深度學(xué)習(xí)的桿塔三維姿態(tài)實(shí)時(shí)估計(jì)[其他][其他]

針對(duì)目前無人機(jī)航拍影像桿塔識(shí)別算法中，普遍是無人機(jī)通過傾斜攝影技術(shù)獲取到桿塔的原始遙觀影像數(shù)據(jù)，經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，識(shí)別其余圖片數(shù)據(jù)中的桿塔。其中存在獲取機(jī)器訓(xùn)練所需的圖片數(shù)據(jù)來源緩慢、只能二維識(shí)別圖片中桿塔等問題。提出了基于深度學(xué)習(xí)的桿塔三維姿態(tài)實(shí)時(shí)估計(jì)的算法。首先，通過三維平臺(tái)合成影像數(shù)據(jù)；其次，通過Deep-Object-Pose訓(xùn)練及其處理；然后測(cè)試真實(shí)的圖片數(shù)據(jù)或者實(shí)時(shí)視頻，達(dá)到智能識(shí)別桿塔的三維空間姿態(tài)信息。該算法為無人機(jī)自動(dòng)尋找桿塔目標(biāo)和智能精細(xì)化巡檢提供新的思路。

發(fā)表于：6/2/2021 9:10:00 AM

基于對(duì)比實(shí)驗(yàn)的水下圖像質(zhì)量提升方法研究[其他][其他]

受水介質(zhì)對(duì)光線的散折射及吸收作用、光照條件變化和成像距離等因素影響，水下圖像中往往存在對(duì)比度低、模糊嚴(yán)重等問題。針對(duì)上述問題，結(jié)合學(xué)者們?cè)谒聢D像質(zhì)量提升方面的研究，以3個(gè)水下圖像集為對(duì)象，選取了9種不同的圖像質(zhì)量提升方法(包括增強(qiáng)和復(fù)原方法)進(jìn)行水下圖像對(duì)比實(shí)驗(yàn),并從耗時(shí)、峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似度、平均梯度、熵值和標(biāo)準(zhǔn)差6方面對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，得到不同方法之間的優(yōu)劣情況。其中直方圖均衡化和引導(dǎo)濾波的實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖像效果最佳，且獲得了整體較好的數(shù)據(jù)結(jié)果，這為后續(xù)研究提供了方向。

發(fā)表于：6/2/2021 9:03:00 AM

基于RFID二次認(rèn)證加密的智能識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)[其他][信息安全]

針對(duì)目前智能安防系統(tǒng)低成本、便捷的應(yīng)用需求，為提高RFID在實(shí)際應(yīng)用中既要方便易實(shí)現(xiàn)又要安全、穩(wěn)定的性能，設(shè)計(jì)了一種基于RFID二次認(rèn)證加密的智能識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要是基于MIFARE-S50卡的密鑰存儲(chǔ)分區(qū)和任意一個(gè)數(shù)據(jù)分區(qū)，借助哈希碼算法的不可逆性，結(jié)合UID(User Identification)完成智能識(shí)別系統(tǒng)的密鑰認(rèn)證實(shí)現(xiàn)。只有當(dāng)數(shù)據(jù)和UID同時(shí)通過系統(tǒng)兩次認(rèn)證后，系統(tǒng)才能識(shí)別智能卡，從而做出相關(guān)識(shí)別動(dòng)作，同時(shí)可有效識(shí)別并阻止復(fù)制卡認(rèn)證。該系統(tǒng)支持3種工作模式：注冊(cè)模式、工作模式、注銷模式，可有效地確保用戶的隱私和信息安全。經(jīng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)安全性高、穩(wěn)定好、方便易操作，具有較高的應(yīng)用和實(shí)踐價(jià)值，可應(yīng)用于學(xué)校、小區(qū)、公司等中型RFID智慧安防系統(tǒng)中限制非法人員的入侵。

發(fā)表于：6/2/2021 8:56:00 AM

基于JADE-EMD的滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)[測(cè)試測(cè)量][其他]

軸承故障分析在滾動(dòng)傳動(dòng)系統(tǒng)中一直是研究的熱點(diǎn)，傳統(tǒng)的軸承故障診斷方法往往建立在苛刻的約束條件之上，如檢測(cè)信號(hào)為單一的故障信號(hào)成分、既定的混合系統(tǒng)保持不變或者模型建立在無噪聲的環(huán)境等。針對(duì)這些局限，結(jié)合了獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)方法，提出了一種基于特征矩陣聯(lián)合相似對(duì)角化及經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Joint Approximative Diagonalization of Eigen matrix-Empirical Mode Decomposition，JADE-EMD)的多故障動(dòng)態(tài)盲分析技術(shù)。該方法的基本思想是基于多輸入多輸出的動(dòng)態(tài)混合模型，利用四階統(tǒng)計(jì)量對(duì)隨機(jī)噪聲的盲辨識(shí)特性，將滾動(dòng)軸承正常工作時(shí)的平穩(wěn)隨機(jī)噪聲看成一類常規(guī)的信號(hào)輸入。

發(fā)表于：6/1/2021 5:26:00 PM

基于譜線特征的OFDM與FBMC多載波波形識(shí)別[其他][其他]

針對(duì)正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)和基于濾波器組的多載波(Filter Bank-based Multicarrier，F(xiàn)BMC)的調(diào)制識(shí)別進(jìn)行研究。首先分析OFDM/FBMC子載波的二次方譜；接著通過建模得到各信號(hào)所對(duì)應(yīng)的二次方譜表達(dá)式，得到各譜線的強(qiáng)度及位置；最后設(shè)置特征參數(shù)，在高斯噪聲下完成OFDM/FBMC的調(diào)制識(shí)別。仿真結(jié)果表明，在較低信噪比下信號(hào)識(shí)別率仍較高。

發(fā)表于：6/1/2021 5:17:00 PM

基于FPGA的LVDS無時(shí)鐘數(shù)據(jù)傳輸方案設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

針對(duì)離線式彈載數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)設(shè)備小型化需求，設(shè)計(jì)了一種基于FPGA的LVDS(Low-Voltage Differential Signaling)無時(shí)鐘高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)。在不外掛接口芯片的情況下，用板載時(shí)鐘代替差分時(shí)鐘，僅使用一對(duì)差分管腳即可完成一路LVDS無時(shí)鐘數(shù)據(jù)傳輸，系統(tǒng)中數(shù)據(jù)接口較多時(shí)可以很大程度上減少板卡體積。通過提高FPGA內(nèi)部SERDES(Serializer-Deserializer)反串行化比例以及數(shù)據(jù)進(jìn)行8B/10B編碼解決鑒相器失效的問題，并以此為板載時(shí)鐘提供準(zhǔn)確的相位信息來對(duì)齊串行數(shù)據(jù)和模擬時(shí)鐘，最后按照模擬時(shí)鐘將串行LVDS數(shù)據(jù)反序列化，從而達(dá)到板載時(shí)鐘代替LVDS隨路時(shí)鐘的目的，以此實(shí)現(xiàn)基于FPGA無隨路時(shí)鐘的LVDS高速傳輸。試驗(yàn)表明，該系統(tǒng)能夠可靠、有效工作，具備一定工程實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：6/1/2021 5:13:00 PM

基于Wi-Fi和人臉識(shí)別技術(shù)的智能鎖系統(tǒng)設(shè)計(jì)[人工智能][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)傳統(tǒng)門鎖存在的安全問題，設(shè)計(jì)了一款將Wi-Fi技術(shù)與人臉識(shí)別技術(shù)相結(jié)合的智能鎖系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用STM32F103作為核心控制器件，CC1101作為通信傳輸模塊，有效降低功耗的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了信息的交互。同時(shí)提出MULBP人臉識(shí)別算法，相較于改進(jìn)前增強(qiáng)了圖像灰度均值與每行、每列以及對(duì)角線元素的關(guān)系，得到的全新LBP算子值更能夠反映出局部紋理特征，再與2DLDA算法相結(jié)合找到投影矩陣，使樣本更容易被區(qū)分，更便于特征提取。結(jié)果表明，這種融合算法在降低特征維數(shù)的同時(shí)也提高了識(shí)別率，使得系統(tǒng)達(dá)到了智能防盜的目的。

發(fā)表于：6/1/2021 5:08:00 PM

基于QFD的智能音箱測(cè)評(píng)體系建立[人工智能][消費(fèi)電子]

智能音箱作為智能家居入口終端之一，是智能家居的重要組成部分，因此各測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)相應(yīng)開展了關(guān)于智能音箱的測(cè)評(píng)工作。但由于大部分測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)主要以智能音箱本身的技術(shù)要求進(jìn)行測(cè)評(píng)工作，未能充分結(jié)合客戶需求，導(dǎo)致測(cè)評(píng)結(jié)果無法有效滿足客戶和市場(chǎng)需求。將質(zhì)量功能展開(Quality Function Deployment，QFD)引入智能音箱測(cè)評(píng)體系建立，從客戶需求角度建立測(cè)評(píng)體系，可為業(yè)界提供參考。

發(fā)表于：6/1/2021 5:04:00 PM

用于SoC電源噪聲測(cè)量的低溫漂VCO[其他][其他]

提出了適用于片上系統(tǒng)(SoC)電源噪聲測(cè)量的帶兩級(jí)溫度補(bǔ)償?shù)幕诃h(huán)路壓控振蕩器(ring VCO)的量化器。通過粗略和精細(xì)兩級(jí)溫度補(bǔ)償電路得到更低溫漂的ring VCO。在粗略補(bǔ)償一級(jí)中，將正比于溫(PTAT)的電流注入尾限流管控制的ring VCO中，用來補(bǔ)償VCO中較大的溫度系數(shù)；在精細(xì)補(bǔ)償一級(jí)中，用一個(gè)VCO復(fù)制電路來感知溫度的變化，并將感知到的溫度變化信息傳遞給量化器中的VCO，從而進(jìn)一步自適應(yīng)調(diào)整VCO量化器的振蕩頻率?；?0 nm工藝，設(shè)計(jì)一款工作在1.1 V電源電壓下的兩級(jí)溫度補(bǔ)償ring VCO，并對(duì)其進(jìn)行了電路仿真，其輸出信號(hào)的振蕩頻率約為4.3 GHz，在-40 ℃～125 ℃的溫度變化范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了15.5 ppm/℃的溫漂值。

發(fā)表于：6/1/2021 4:55:00 PM

基于AXI總線的可配置LVDS控制器設(shè)計(jì)與驗(yàn)證[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景下LVDS通信協(xié)議體現(xiàn)在數(shù)據(jù)位寬、幀格式和存儲(chǔ)方式的選擇差異性和數(shù)據(jù)收發(fā)靈活性，提出一種基于AXI總線的可配置LVDS控制器設(shè)計(jì)與驗(yàn)證方案。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)LVDS控制器的精確控制，增加基于APB接口的可配置寄存器模塊，在SoC系統(tǒng)上由軟件控制數(shù)據(jù)傳輸，有效提高了數(shù)據(jù)收發(fā)的靈活性；為了提高傳輸效率并廣泛適應(yīng)場(chǎng)景需求，將與內(nèi)存交互的接口定義為AXI協(xié)議接口；為了避免傳輸數(shù)據(jù)錯(cuò)誤和數(shù)據(jù)包丟失等現(xiàn)象，在自定義協(xié)議中加入奇偶校驗(yàn)功能并在電路中加入數(shù)據(jù)包檢查機(jī)制。隨后，采用高效的回環(huán)驗(yàn)證方案針對(duì)LVDS控制器進(jìn)行功能測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該LVDS控制器基于AXI接口準(zhǔn)確高效地實(shí)現(xiàn)了對(duì)端設(shè)備之間的數(shù)據(jù)收發(fā)功能，這種可配置的數(shù)據(jù)傳輸電路設(shè)計(jì)和驗(yàn)證方案靈活可行，便于廣泛應(yīng)用到視頻圖像數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)中。

發(fā)表于：6/1/2021 4:50:00 PM