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運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)生成點云的密度調(diào)控方法[其他][其他]

針對序列圖像生成點云與激光掃描點云密度不一致問題，提出了一種基于運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)生成點云的密度調(diào)控方法。該方法首先比較序列圖像生成的點云與目標(biāo)點云的密度以確定密度增大減小方向；其次提取圖像特征點，根據(jù)圖像特征點與對應(yīng)生成點云的空間映射關(guān)系設(shè)定單元格大小，對圖像特征點區(qū)域均勻網(wǎng)格劃分，以距各單元格中心距離最近的特征點來表示其所屬單元格中的所有點，實現(xiàn)密度減小，最小二乘擬合插值各單元格中的特征點實現(xiàn)密度增大；然后采用KLT特征點跟蹤算法得到匹配點；最后根據(jù)匹配點對生成圖像點云。實驗結(jié)果表明，該方法通過調(diào)整單元格大小或插值步長來控制圖像生成點云密度，并取得了較好的調(diào)控效果。

發(fā)表于：9/23/2020 8:50:00 AM

基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻病害識別算法研究[其他][其他]

結(jié)合圖像處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，對水稻的3種最常見病害(即稻瘟病、白葉枯病和細(xì)菌性條斑病)進(jìn)行識別和分類。首先，分割出水稻病害圖像中的病斑部分并建立圖像集，然后針對病理外在表現(xiàn)提取和優(yōu)化病斑特征。接著，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來根據(jù)優(yōu)化后的特征來識別不同種類的水稻病害。最后，利用模擬退火算法結(jié)合自適應(yīng)遺傳算法，為BP算法選擇合適的初始參數(shù)，以尋求最優(yōu)解，改進(jìn)分類模型。結(jié)果表明，改進(jìn)后的NAGSA-BP算法具有較高的水稻病害識別準(zhǔn)確率，具有可行性，且與傳統(tǒng)的人工檢測方法相比更加準(zhǔn)確和高效。

發(fā)表于：9/22/2020 9:52:00 AM

基于RFID和區(qū)塊鏈的預(yù)制構(gòu)件管理系統(tǒng)[其他][其他]

針對預(yù)制構(gòu)件從生產(chǎn)、運輸?shù)绞┕み^程中數(shù)據(jù)割裂和易被篡改等問題，提出一種基于RFID和區(qū)塊鏈的預(yù)制構(gòu)件管理系統(tǒng)。首先，對系統(tǒng)的設(shè)計思路和系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)介紹；其次，結(jié)合生產(chǎn)、運輸和施工的業(yè)務(wù)流程設(shè)計App，并分析數(shù)據(jù)存儲和查詢的實現(xiàn)思路；最后，實現(xiàn)了管理系統(tǒng)并進(jìn)行測試部署。該系統(tǒng)利用RFID技術(shù)為每個構(gòu)件進(jìn)行唯一標(biāo)識，并將App采集的數(shù)據(jù)存儲在區(qū)塊鏈中。利用區(qū)塊鏈的去中心化、不可篡改等特點，為管理者提供真實可信的溯源數(shù)據(jù)，進(jìn)而提高施工效率。

發(fā)表于：9/22/2020 9:43:00 AM

基于FPGA的低資源極化碼SC譯碼架構(gòu)研究與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中對資源消耗及成本敏感的應(yīng)用場景，研究并提出了一種基于FPGA的低資源極化碼連續(xù)刪除(Successive Cancellation，SC)譯碼架構(gòu)。該譯碼架構(gòu)采用同級計算單元串行運算，不同級計算單元并行運算，不同組譯碼數(shù)據(jù)并行處理的方式，通過減少計算單元(Processing Element，PE)個數(shù)、復(fù)用寄存器存儲資源提升硬件資源利用率，復(fù)用譯碼延遲提升吞吐率。通過Xilinx xc7vx330t綜合結(jié)果分析，該譯碼架構(gòu)在碼長為N=128時譯碼最高時鐘頻率為220.444 MHz，吞吐率為89.86 Mb/s，與樹型SC譯碼架構(gòu)相比，計算單元利用率提升了14.67倍，在主要硬件資源指標(biāo)查找表(Look-Up-Table，LUT)和觸發(fā)器(Filp-Flop，F(xiàn)F)上分別節(jié)省了74.22%和62.1%。

發(fā)表于：9/21/2020 9:06:00 AM

基于家庭WiFi的室內(nèi)漏水檢測[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著無線傳感系統(tǒng)和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的提高，使用無線信號進(jìn)行人機交互、行為識別、非接觸式感知檢測在無線傳感領(lǐng)域越來越受到重視。針對在家庭環(huán)境中經(jīng)常發(fā)生漏水意外，提出一種使用商業(yè)WiFi信號進(jìn)行實時檢測漏水的系統(tǒng)。主要利用商業(yè)WiFi信號中的信道狀態(tài)信息，通過接收信號捕獲由物體的不同特性引起的信號變化，并進(jìn)行三步處理：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、機器學(xué)習(xí)分類，以達(dá)到能夠?qū)崟r檢測漏水的目標(biāo)，革新傳統(tǒng)漏水檢測系統(tǒng)。為了證明所提出的系統(tǒng)的分類模型適用于任意普通家庭環(huán)境，最后進(jìn)行了實際測試并輸出結(jié)果，驗證了該系統(tǒng)的可行性。

發(fā)表于：9/21/2020 8:59:00 AM

基于WiFi的耳標(biāo)式生豬體溫監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[測試測量][物聯(lián)網(wǎng)]

傳統(tǒng)生豬體溫測量一般使用水銀溫度計測量生豬直腸溫度來確定體溫，該方式不能做到對生豬體溫的實時監(jiān)測。系統(tǒng)設(shè)計了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的生豬體溫監(jiān)測系統(tǒng)。采用ESP8266作為主控制器和無線通信模塊，溫度傳感器使用MF54系列的NTC熱敏電阻，軟硬件上采用非平衡橋電路和平均值濾波法，使得測量數(shù)據(jù)的精度達(dá)到±0.1 ℃。因生豬具有活動性，監(jiān)測節(jié)點集成在豬耳標(biāo)上，通過采集耳腔溫度來實現(xiàn)體溫的實時監(jiān)測。平臺層使用移動OneNET物聯(lián)網(wǎng)平臺，開發(fā)了移動端應(yīng)用作為監(jiān)測系統(tǒng)的顯示終端。系統(tǒng)實現(xiàn)了對生豬體溫的實時監(jiān)測，對生豬疾病預(yù)防和智能化養(yǎng)殖有一定的應(yīng)用價值。

發(fā)表于：9/18/2020 8:48:00 AM

基于STM32的三相電表校準(zhǔn)裝置的設(shè)計[測試測量][工業(yè)自動化]

針對常規(guī)三相電表校準(zhǔn)裝置測量精度低、成本高的問題，研究了一種基于STM32F429單片機的三相多功能電表校準(zhǔn)裝置。該裝置硬件電路主要包括電壓電流采樣量程切換電路、繼電器驅(qū)動電路、時鐘電路、RS232串口通信模塊和顯示電路。其中電壓電流采樣量程切換電路將電流和電壓互感器采集的電壓和電流信號轉(zhuǎn)換成CS5463芯片的測量范圍。單片機STM32F429有4個UART串口用作RS232通信，方便與其他外設(shè)相連。單片機接收到信號后，將采集到的電壓和電流數(shù)據(jù)顯示在TFTLCD電容觸摸屏上。軟件設(shè)計主要是初始化臨時變量和配置CS5463的相關(guān)寄存器，然后定時采集電壓和電流。通過對測試結(jié)果的分析和比較，該裝置達(dá)到了小數(shù)點后4位的測量精度。

發(fā)表于：9/18/2020 8:43:00 AM

全方位移動載人機器人輪系的優(yōu)化設(shè)計[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

自主設(shè)計的全方位移動機器人在載人時行進(jìn)阻力較大，無法滿足任務(wù)要求。針對這一問題，從材料選用和小輪安裝方式兩個方面改進(jìn)設(shè)計機器人的全方位輪系，并通過ADAMS運動學(xué)仿真的手段初步驗證了優(yōu)化設(shè)計的正確性。最后，在全方位移動機器人上先后搭載舊式和新式兩代全方位輪系做載人實驗，結(jié)果證明：搭載新設(shè)計的全方位輪系后，載人機器人的移動效率、穩(wěn)定性和平順性都得到了大幅提升，滿足任務(wù)要求。

發(fā)表于：9/17/2020 3:43:00 PM

改進(jìn)型恒溫晶振三次方補償電路的研究與設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

通信系統(tǒng)中收發(fā)同步離不開精確的時鐘頻率源，時鐘頻率源的精確與否直接影響系統(tǒng)的可靠性，而AT切晶體是頻率源的重要組成部分，其頻率與溫度呈現(xiàn)三次函數(shù)的變化關(guān)系，導(dǎo)致其不適應(yīng)較寬溫度范圍的應(yīng)用場景。為克服溫度對頻率的直接影響，設(shè)計了一種用于溫度補償?shù)娜魏瘮?shù)發(fā)生電路，包括基準(zhǔn)源、一次方電壓產(chǎn)生電路、三次方產(chǎn)生電路及相加電路，在工作時能與AT切晶體產(chǎn)生的負(fù)溫度系數(shù)相抵消。仿真結(jié)果表明，基準(zhǔn)源電路恒定輸出1.8 V，三次方電路輸出波峰1.65 V、波谷0.85 V，加和后經(jīng)調(diào)整的補償電路產(chǎn)生波形波峰2.04 V、波谷1.74 V，很好地抑制了來自溫度變化引起的頻率誤差，解決了振蕩器輸出頻率隨溫度變化的問題。

發(fā)表于：9/17/2020 3:34:00 PM

一種模擬3 V鋰電池供電的DC-DC設(shè)計[其他][其他]

微光像增強器采用3 V鋰電池供電，隨著電池電壓下降，直流工作點變化或調(diào)整可能引起其內(nèi)部高壓電源輸出異常，導(dǎo)致像管出現(xiàn)閃爍、熄滅或高亮等故障。通常使用具有“電池模擬功能”的直流電源進(jìn)行供電特性驗證，該類設(shè)備功率大，功能多，價格也昂貴，像增強器功率小，若采用這種設(shè)備則利用率低以至于研發(fā)成本高?；诤懔髟纯刂芁DO輸出，設(shè)計一種模擬1.4 V~3.4 V鋰電池充放電的DC-DC電路，經(jīng)仿真和實測驗證，輸出電壓能夠線性上升或下降且速率可在數(shù)十毫秒至數(shù)小時內(nèi)可調(diào)，具備模擬電池供電功能，該電路成本較低，其改進(jìn)線路還可用于其它領(lǐng)域功率產(chǎn)品作直流掃描分析驗證。

發(fā)表于：9/16/2020 8:51:00 AM