基于TMS320DM6437的车道线检测与跟踪

基于TMS320DM6437的车道线检测与跟踪[嵌入式技术][汽车电子]

在TMS320DM6437平台上实现了车道线的实时检测与跟踪。通过两级Hough变换实现了车道线实时检测，利用视频帧与帧之间的相关性对车道线进行跟踪。在算法移植到TMS320DM6437平台过程中，利用DSP特点，对算法在结构以及流程等方面再次进行优化进行进一步优化。经过实验测试，该系统实现了车道线实时检测与跟踪。

发表于：2017/5/3 下午2:03:00

基于多特征融合的驾驶员状态检测的实现

基于多特征融合的驾驶员状态检测的实现[嵌入式技术][汽车电子]

针对驾驶员状态检测和提取特征单一化以及检测设备成本过高的缺陷，提出了一种多特征融合的驾驶员状态的实现。该系统以内置DSP芯片的STM32L4低功耗单片机为核心，首先通过SON1303、MPU6050等传感器实时采集，分别获取人的脉搏、加速度、角速度以及姿态角特征参数；其次，脉搏调用DSP库实现快速傅里叶变换（FFT），利用切比雪夫窗口设计滤波器提取频谱；最后，通过驾驶员状态良好、疲劳、分心以及紧张频谱分析，定义第一主峰B以及频谱比K，融合B、K、姿态角、加速度、角速度等特征实现对驾驶员状态的判断。通过实验测试，该系统具有抗干扰强、低成本等特点，可以广泛应用于驾驶员状态检测，便于ADAS技术推广。

发表于：2017/5/3 下午1:47:00

海杂波背景下小目标检测的深度信念网络方法

海杂波背景下小目标检测的深度信念网络方法[通信与网络][通信网络]

结合深度学习相关理论，提出了海杂波背景下小目标检测的深度信念网络方法。该方法以无标签数据逐层进行非监督贪婪训练，使每层得到一个合适的初始值；构建深度信念网络初步模型，并以带标签的数据对该种模型以误差反向算法对整个网络的参数进行调优，建立预测模型；最后利用该种预测模型检测湮没在海杂波背景下的小目标信号。以加拿大McMaster实测的IPIX雷达数据进行实验，利用均方根误差评价性能。实验结果表明，针对第54#海杂波数据，文章提出的深度信念网络方法所预测的均方根误差为0.016，与已有的选择性支持向量机集成方法均方根误差0.026 4和K均值有效极限学习机所得的均方根误差0.042 8相比，预测精度有所提高。

发表于：2017/5/3 上午12:19:00

基于单片机和GSM的智能家居系统的设计

基于单片机和GSM的智能家居系统的设计[嵌入式技术][其他]

介绍了单片机操作系统、C语言技术与GSM模块结合完成智能家居系统的设计与实现。该系统主要实现三大功能：监控室内温度、防盗和检测室内可燃气以及烟雾。首先通过3个传感器模块采集室内信息，例如温度、人体、可燃气与烟雾等，然后发送到以51系列单片机为核心控制器构建的数据采集终端上进行处理，若发生特殊情况，系统发出报警声，并通过GSM模块发送报警信息到远程接收端。仿真结果证明，该系统成本低，操作方便，并且达到了预期的稳定性和可靠性。

发表于：2017/5/2 下午9:14:00

非均匀节点情形下的一类三角B样条曲线

非均匀节点情形下的一类三角B样条曲线[嵌入式技术][其他]

给出一类在非均匀节点情形下带参数的三角B样条基函数，讨论了这类基函数的性质以及在重节点情形时的变化,并利用这类基函数构造了相应的三角B样条曲线，这类曲线具有与二次非均匀B样条曲线相似的性质。在控制顶点不变的情况下，可以通过改变形状参数取值来调节曲线的形状。此外，它还能精确表示圆、椭圆等曲线。

发表于：2017/5/2 下午8:16:00

基于主凹点检测的血细胞图像去粘连分割算法研究

基于主凹点检测的血细胞图像去粘连分割算法研究[嵌入式技术][医疗电子]

针对医学中血细胞图像研究中粘连细胞难以分割的问题，提出一种基于主凹点检测的分割算法。通过滤波预处理去除图像的噪声以改善图像质量，基于改进的活动轮廓模型初步提取细胞轮廓，通过寻找主凹点的方法准确定位粘连细胞凹点位置，标记并融合细胞图像轮廓、粘连形状等特性，实现粘连细胞分离。实验结果表明，该方法具有很好的分割准确度和完整度，且该算法具有普适性。

发表于：2017/5/2 下午8:05:00

雨天环境基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人检测

雨天环境基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人检测[嵌入式技术][其他]

针对雨天环境下监控视频因雨水噪声、图像的灰度值削弱使行人轮廓特征丢失而出现的目标行人漏检误检情况，建立了一种基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人检测算法。通过直方图均衡化降低雨水噪声；提取图像HOG-SIFT融合特征表征视频图像中的行人信息，减少轮廓特征的丢失；利用稀疏表示降低融合特征的维数，减小计算量并保留有效的行人特征，结合AdaBoost分类器降低漏检率和误检率。实验结果表明，该算法在雨天环境下有效地提高了行人检测的准确率。

发表于：2017/5/2 下午6:17:00

基于Kinect 2.0深度图像的快速体积测量

基于Kinect 2.0深度图像的快速体积测量[嵌入式技术][其他]

为了满足现实生活中对物体体积实时测量的需求，提出了一套基于Kinect 2.0深度图像处理的快速体积测量方案。首先，使用Kinect 2.0 深度传感器获得深度图像及对应的点云数据矩阵，并对深度图像进行增强、二值化、目标提取等预处理，定位出目标物体。然后，通过像素点的统计和点云数据的处理得到目标物体的面积、高度。最后由面积和高度完成目标物体的体积计算。经验证这种方法的体积测量误差控制在3%以内，完全满足实时性的误差要求，又由于深度图像较彩色图像不易受光线、背景的干扰，使得该方法具有很强的鲁棒性。

发表于：2017/5/2 下午6:00:00

基于STC单片机的角度控制

基于STC单片机的角度控制[嵌入式技术][智能电网]

利用STC12系列单片机作为控制核心，减速电机作为执行机构，以单圈电位器作为检测元件，在有限范围内实现了角度的精确控制。经过实验测试，在0°~235°的控制范围内，最大误差控制在±1°，保证了控制精度和控制速率；经过实际使用验证了该方案安全、可靠。

发表于：2017/5/2 下午5:39:00

基于多尺度重采样的车道线检测

基于多尺度重采样的车道线检测[嵌入式技术][汽车电子]

提出了一种适用于辅助驾驶的高鲁棒性车道线检测算法。算法采用了根据距离的影像金字塔，有效提高了检测效率和准确率，实现了Android平台的实时检测，使用水平方向暗-亮-暗特征、二次曲线车道模型和基于卡尔曼滤波的跟踪实时提取跟踪路面车道线，实现相机俯仰角的快速标定。实验证明，基于简单特征和车道线模型算法在Android系统的行车记录仪上可稳定地进行车道跟踪。

发表于：2017/5/2 上午11:04:00