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基于FPGA的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

目標(biāo)檢測是智能安防領(lǐng)域中的重要研究內(nèi)容，為滿足安防檢測系統(tǒng)的小型化和高實(shí)時(shí)性的使用需求，設(shè)計(jì)了一種基于FPGA （Field Programmable Gate Array，現(xiàn)場可編程門陣列）的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，采用CMOS攝像頭采集視頻圖像，DDR3 SDRAM作為視頻圖像幀的緩存介質(zhì)，結(jié)合FPGA器件的可并行處理特點(diǎn)，采用流水線技術(shù)對幀間差分檢測算法進(jìn)行模塊化處理，檢測結(jié)果通過以太網(wǎng)傳輸至上位機(jī)，實(shí)現(xiàn)了圖像采集和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測及顯示。實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確地檢測出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，穩(wěn)定性高，實(shí)時(shí)性好。

發(fā)表于：5/31/2023 3:11:10 PM

基于FPGA的遠(yuǎn)程實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)硬件平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

實(shí)驗(yàn)教學(xué)作為實(shí)踐育人體系的重要組成部分，是培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力和實(shí)踐能力的重要手段。針對當(dāng)前計(jì)算機(jī)類硬件實(shí)驗(yàn)教學(xué)存在的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)體積龐大、實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)固定且實(shí)驗(yàn)室共享化程度低的問題，提出了基于FPGA的遠(yuǎn)程實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)硬件平臺(tái)的設(shè)計(jì)。硬件平臺(tái)使用FPGA搭建了底層結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了FPGA的遠(yuǎn)程配置功能，支持豐富的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該硬件平臺(tái)支持實(shí)驗(yàn)程序的遠(yuǎn)程下載與遠(yuǎn)程調(diào)試。在教學(xué)中使用該硬件平臺(tái)可以提供與線下體驗(yàn)相似的遠(yuǎn)程實(shí)驗(yàn)課程。

發(fā)表于：5/31/2023 3:05:55 PM

一種結(jié)合TF-IDF和Simhash的科技項(xiàng)目文本相似性度量方法[其他][其他]

為了提高科技項(xiàng)目文本相似性度量的準(zhǔn)確性和性能，將TF-IDF和Simhash相結(jié)合，提出了一種新的科技項(xiàng)目文本相似性度量方法。首先，該方法對科技項(xiàng)目文本進(jìn)行預(yù)處理得到詞項(xiàng)集合，再使用TF-IDF計(jì)算詞項(xiàng)集合中每個(gè)詞項(xiàng)的權(quán)重值，并選取具有較高權(quán)重值的重要詞項(xiàng)；其次，使用Simhash把重要詞項(xiàng)映射為固定長度的二進(jìn)制串，并求和得到文本的Simhash簽名；最后，使用漢明距離計(jì)算兩個(gè)Simhash簽名間的相似性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法在查準(zhǔn)率、召回率和F度量值方面優(yōu)于傳統(tǒng)的Simhash算法和TF-IDF方法。

發(fā)表于：5/31/2023 2:55:29 PM

分布式元數(shù)據(jù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

隨著企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展以及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的不斷積累，數(shù)據(jù)類型參差不齊，海量數(shù)據(jù)越來越難以處理。元數(shù)據(jù)系統(tǒng)作為提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)分析的平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。元數(shù)據(jù)現(xiàn)已成為數(shù)據(jù)倉庫以及商業(yè)智能的核心，各個(gè)廠商針對元數(shù)據(jù)系統(tǒng)提出了自己的解決方案?，F(xiàn)有解決方案目前對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的更新操作支持不足。針對當(dāng)前元數(shù)據(jù)系統(tǒng)面臨的隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的增加，元數(shù)據(jù)系統(tǒng)快速擴(kuò)展支持不夠，造成數(shù)據(jù)無法及時(shí)處理，以及針對元數(shù)據(jù)修改無法同步更新到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中，導(dǎo)致元數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不同步的問題，提出一種分布式元數(shù)據(jù)解決方案，支持系統(tǒng)橫向擴(kuò)展，同時(shí)支持通過元數(shù)據(jù)操作，反向控制業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。通過元數(shù)據(jù)操作，支持業(yè)務(wù)生成。

發(fā)表于：5/31/2023 2:50:37 PM

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)之云化工業(yè)軟件功能視圖研究[其他][工業(yè)自動(dòng)化]

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)正由單項(xiàng)賦能向綜合賦能轉(zhuǎn)變，工業(yè)軟件的云化和平臺(tái)化發(fā)展給企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來新工具。通過分析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)云化工業(yè)軟件技術(shù)、功能特點(diǎn)，提出體現(xiàn)云化工業(yè)軟件邏輯架構(gòu)與優(yōu)勢特點(diǎn)的功能視圖，幫助工業(yè)企業(yè)遴選、考察與業(yè)務(wù)需求相適應(yīng)的軟件功能，推動(dòng)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為促進(jìn)軟件服務(wù)商產(chǎn)品規(guī)劃提供了相應(yīng)參考。

發(fā)表于：5/31/2023 2:45:29 PM

顯著性視覺的毫米波分區(qū)域檢測算法[測試測量][其他]

針對毫米波圖像中人體不同部位呈現(xiàn)不同的結(jié)構(gòu)特性、隱匿物品與人體灰度差異小、檢測困難的問題，提出了一種顯著性視覺的毫米波分區(qū)域檢測算法。該算法在雙邊濾波后，結(jié)合大津法（OTSU）和形態(tài)學(xué)運(yùn)算完成預(yù)處理以獲得人體區(qū)域，再根據(jù)人體特征進(jìn)行區(qū)域劃分，分區(qū)域采用對稱判定策略判斷目標(biāo)是否存在，最后顯著性增強(qiáng)并通過K-means聚類分割算法分割出隱匿物品完成檢測。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，所提算法與典型的主動(dòng)式毫米波圖像檢測算法相比，檢出率提高了8.28%，誤報(bào)率減少了1.58%，有更好的檢測性能。

發(fā)表于：5/31/2023 2:37:31 PM

基于改進(jìn)Canny算子的打火機(jī)抓取點(diǎn)定位[其他][其他]

在工業(yè)上，輪廓信息提取有利于后期工件的定位精度，輪廓信息提取的效果直接影響模板匹配的準(zhǔn)確度。打火機(jī)機(jī)殼為透明工件，傳統(tǒng)Canny算子難以準(zhǔn)確提取輪廓信息，且存在模糊邊緣、梯度信息較少、人為設(shè)置雙閾值適用性低等問題。針對實(shí)際工業(yè)應(yīng)用及傳統(tǒng)算法問題，改進(jìn)傳統(tǒng)算子。采用自適應(yīng)中值濾波代替高斯濾波，增加Sobel算子45o、135o方向模板，線性插值進(jìn)行非極大值抑制，采用最大類間差方法迭代計(jì)算雙閾值。將改進(jìn)算子應(yīng)用工件定位中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法可以較好地提取打火機(jī)輪廓信息抑制偽邊緣，并可提高匹配定位精度。

發(fā)表于：5/31/2023 2:32:00 PM

基于隊(duì)列行駛的車聯(lián)網(wǎng)安全通信研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

基于隊(duì)列的駕駛模式能夠有效提高道路的通行能力和能源效率，在此基礎(chǔ)上，研究了基于隊(duì)列的車輛網(wǎng)絡(luò)在有竊聽者存在下的無線連接性能，推導(dǎo)出隊(duì)列內(nèi)、隊(duì)列外和整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的安全連通概率，以分別描述單個(gè)隊(duì)列、兩個(gè)隊(duì)列和所有隊(duì)列組成的網(wǎng)絡(luò)。仿真結(jié)果表明，影響連接性能的系統(tǒng)參數(shù)包括傳輸范圍、竊聽者數(shù)量和車輛密度，且存在最優(yōu)車輛密度使安全連接性能達(dá)到最佳。

發(fā)表于：5/31/2023 2:27:14 PM

基于超寬帶系統(tǒng)的雙卡爾曼濾波定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對室內(nèi)復(fù)雜通信環(huán)境中對于移動(dòng)目標(biāo)的循跡需求，設(shè)計(jì)了一種削弱非視距誤差的雙卡爾曼濾波器，將經(jīng)典卡爾曼濾波器與擴(kuò)展卡爾曼濾波器進(jìn)行級聯(lián)，并引入一種根據(jù)殘差分區(qū)調(diào)整卡爾曼濾波器協(xié)方差的區(qū)分誤差方式，用于自適應(yīng)調(diào)整經(jīng)典卡爾曼濾波器的濾波增益，從而達(dá)到平滑觀測值的作用，最終在擴(kuò)展卡爾曼濾波后輸出待測移動(dòng)目標(biāo)的位置信息，實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)定位。在MATLAB上對該設(shè)計(jì)思路進(jìn)行了仿真，在勻速運(yùn)動(dòng)模型下與現(xiàn)有的幾種算法進(jìn)行了精度的比較，所提出的雙卡爾曼濾波器在仿真上能達(dá)到較高的循跡精度，均方根誤差在視距情況下達(dá)到3 cm以內(nèi)，非視距情況下達(dá)到10 cm以內(nèi)。

發(fā)表于：5/31/2023 2:12:00 PM

電感參數(shù)可視化測量方法研究[測試測量][智能電網(wǎng)]

電感器有很多參數(shù)，其中最重要的兩個(gè)參數(shù)決定了電感器的性能：電感值和飽和電流。既有的電感參數(shù)測量方法要么能比較精確地測量電感值，要么能用其他輔助手段測量飽和電流，但都不能同時(shí)測量電感值和飽和電流。結(jié)合數(shù)字存儲(chǔ)示波器特殊的單次觸發(fā)和圖形顯示技術(shù)，設(shè)計(jì)簡易的電阻電感串聯(lián)測量電路，根據(jù)電感值的測量定義，測量出電感兩端的電壓值以及取樣電阻的電流變動(dòng)值，從而計(jì)算出電感值。數(shù)字存儲(chǔ)示波器顯示測量曲線的拐點(diǎn)，即可求出電感飽和電流。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，此方法能得到精確的電感值，同時(shí)能得到直觀的飽和電流值。方法原理簡單，設(shè)計(jì)合理，易于操作，是在實(shí)驗(yàn)室缺少LCR測試儀的情況下一個(gè)經(jīng)濟(jì)有效的電感參數(shù)測量方法。

發(fā)表于：5/31/2023 2:05:45 PM