用vc++实现的运动轨迹识别系统，希望对研究图像识别，路线识别，轨迹识别的朋友有帮助。
上传时间： 2014-01-12
上传用户：无聊来刷下
图像识别与模式识别教学的课件，非常有参考价值。
标签： 图像识别与模式识别PPT
上传时间： 2019-06-02
上传用户：flying520000
一个基于STM32F407设计的OV7725图像采集的电路，可以在LCD上显示，原本用于小车的图像识别，所以有FTM以及PWM接口
上传时间： 2021-11-11
上传用户：XuVshu
随着信息技术的发展以及嵌入式、人脸识别、计算机网络等技术的提高，人们正在感受着科技带来的便利和益处。 该系统通过摄像头获取人脸图像,在后台应用系统完成图像识别,然后给单片机发送命令来控制门禁系统。软件上首先利用小波变换对人脸图像进行2次小波分解,然后对低频分量进行离散余弦变换(DCT)提取特征值,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。采用OpenCV人脸识别算法进行处理输出。达到该系统构建简单、方便,识别速度快且准确率较高。 本文主要介绍了基于人脸识别算法的门禁系统的设计与实现。在对人脸识别算法研究的基础上，进一步对整个门禁系统设计与实现进行了详细阐述。主要内容包含以下几点： 1．简单的介绍了课题研究的背景、目的及意义，介绍了人脸识别的背景，阐述了国内外人脸识别的现状以及人脸识别的难点，还介绍了相关的技术。 2．人脸识别算法的研究：主要对Gabor滤波算法、K-L变换算法、Haar特征提取算法这三种特征提取算法进行了详细介绍，也对PCA和LDA这两种人脸识别算法进行了详细的阐述和实验的对比。 3．门禁系统的设计与实现：从需求分析入手对系统的总体模式、总体结果、功能模块、数据库设计等各部分进行了简单的介绍。 4．系统的测试：在对核心算法人脸识别进行了详细的研究以及整个门禁系统的设计和实现结束后，对于整合实现的系统，进行了详细的测试，并给出了功能测试报告和性能测试报告。 本文设计的基于人脸识别的门禁系统，在一定程度上可以较好的识别人脸.
上传时间： 2022-05-28
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射击训练是基本的军事训练科目，改善训练环境、改进训练质量，在现代军队建设中具有重要的意义。本文首先从国内外自动报靶技术的研究现状出发论述了自动报靶技术的发展，在此基础上提出了基于嵌入式机器视觉的智能报靶系统设计实现。 本文讨论了基于机器视觉的嵌入式报靶系统终端硬件组成、相关图像格式和Linux操作系统，分析了嵌入式Linux操作系统、Qt/E和开源计算机视觉库OpenCV关于ARM9处理器的移植，研究了图像校正、图像灰度化及二值化、图像分割与裁剪和识别判靶的相关算法，提出了颜色模板判靶的理论，并通过以ARM嵌入式图像处理识别模块为核心，采用功能模块设计理念的实现方案，从底层的操作系统及相关软件的移植入手到图像采集传输、图像处理、识别判靶等步骤，解决了依托ARM处理器结合USB摄像头完成自动图像识别报靶的问题。文中给出了报靶系统的详细硬件组成方案，并在嵌入式Linux操作系统下依托Qt库和开源计算机视觉库（OpenCV）解决了软件组成与具体实现，最终在此基础上论述了本课题设计的实验装置及详细的实验结果。
上传时间： 2013-07-18
上传用户：yuanyuan123
随着汽车技术的不断发展，越来越多的的人拥有了自己的汽车，基于汽车安全的汽车辅助系统也日益受到了人们的重视。汽车辅助安全系统可以对汽车驾驶过程中出现的紧急情况进行报警和控制。可以预见，基于汽车安全的辅助驾驶系统有着良好的发展前景和广阔的应用空间。 本文通过将图像检测技术和激光测距技术相结合，应用ARM+DSP的双核架构，设计出一款高性能的汽车主动安全系统。系统通过图像识别技术对行车路况进行监控，并通过激光测距技术对前方车距进行检测。当自车与前方的车距小于系统计算出来的安全车距，并有可能发生碰撞时，系统将予以报警，提醒驾驶员注意减速或制动，从而达到有效预防追尾碰撞事故发生的目的。本文的主要内容包括以下几个方面： 1)完成系统的整体硬件设计工作。针对汽车安全系统对准确性和实时性的要求，系统设计采用S3C2410作为系统的主控制器、TMS320DM6437作为系统的协处理器。双核架构的应用将大幅度提升系统在图像检测方面的运算能力。 2)为提高系统与各子模块的通信效率，系统采用CAN总线作为主控制器与其他子模块的主要通信总线。并开发出相应的驱动软件。 3)系统采用嵌入式Linux操作系统，应用Linux强大的事务管理能力，来提高系统的处理能力和响应速度。 4)通过对汽车碰撞过程的分析，研究开发出一套汽车防撞决策算法，对驾驶员预警和对车辆进行辅助制动，保障驾驶人员的安全。 最后，论文在总结全文工作的基础上，指出了系统的不足之处和进一步研究的工作方向。 总之，在汽车安全技术在国内刚刚起步的今天，对该系统的研究对于中国自主的汽车主动安全系统无论是在理论研究还是实际应用上都具有一定的价值。
上传时间： 2013-07-08
上传用户：y307115118
随着现代计算机技术和互联网技术的飞速发展，嵌入式系统成为当前最热门的焦点之一；ARM以其高性能低功耗等特性成为目前应用最广泛的32位嵌入式处理器。近年来得到快速发展的机电一体化设备的人民币纸币清分机系统，是嵌入式系统的典型应用；它的主要工作流程是：人民币图像通过图像传感器采集得到的模拟信号，经过放大、A/D转换和FPGA协调之后得到数字图像，经缓存后进入到主CPU--S3C2410，通过图像识别，实现面向、面值、新旧分级、破损程度等特征的识别，最后送出结果到控制CPU对识别结果进行相应的显示和机械动作。论文主要涉及以下这些内容： 1):基于ARM的嵌入式系统和清分机系统介绍。 2):人民币清分机的硬件系统基本构架，清分机的各关键硬件的选型及主要原理；着重介绍清分机的处理核心--S3C2410。 3):图像处理基础。介绍了清分机系统中各类图像的特点，图像分析中的常用工具--灰度直方图，从而为识别算法做好准备。 4):介绍了人民币的特征识别算法原理及实现基本流程，通过MATLAB对算法进行仿真研究。 5):嵌入式linux设备驱动的开发。针对清分机设备种类繁多而又是多任务的特点，本文提出使用可裁剪而又稳定的linux操作系统来管理整个清分机系统；而实现操作系统对清分机的管理首先就要实现设备与操作系统的连接--设备驱动。
上传时间： 2013-06-01
上传用户：xoxoliguozhi
随着网络、通信和微电子技术的快速发展和人民物质生活水平的提高，视频监控系统以其直观、方便和信息内容丰富的特点而被广泛的应用。本文利用ARM+DSP的双核结构，对基于ARM+DSP嵌入式的视频监控系统进行了设计和研究。 本系统大致分成两部分-DSP图像采集处理部分和ARM实时控制应用部分两部分。子系统分别选用TMS320DM642和AT91RM9200作为两部分的主控芯片，利用它们各自的优势在系统中发挥不同的功能。 DSP的图像采集处理部分通过CCD摄像头对特定的区域采集视频图像，并由视频解码芯片进行视频解码处理。处理后的数字视频信号放入DSP内通过视频运动检测算法进行图像处理，以掌握是否有异常的情况发生。如果有异常情况发生，则立刻由DSP向ARM实时控制应用部分施加中断信号，并将识别处理后的结果全部发送过去。 ARM的实时控制应用部分实现对DSP图像采集处理部分的实时控制，实现支持Linux平台的硬件架构，实现网口、串口和USB等接口用于数据传输，实现图像的显示和友好的人机界而等等。ARM实时控制应用部分本身不参与图像识别和处理相关的算法实现，而只是配合DSP将图像处理的结果显示出来，并在恰当的时机触发外部控制器实现一定的对外控制功能。 基于ARM+DSP架构的视频监控系统的设计思想与实现原理，本系统分为控制模块和视频处理模块，二者独立开发和调试，通过HPI并行方式连接，提高了软硬件任务的模块化程度，增加了系统的稳定性、可靠性和灵活性，符合嵌入式视频监控的功能要求，可以面对日益复杂的视频应用。本文还介绍了基于AT91RM9200处理器子系统开发板的底层BootLoader程序的开发和对Linux操作系统移植的过程。最后论文在设计并实现的基础上对系统的改进提出了一些新的方法和建议。
上传时间： 2013-06-19
上传用户：金宜
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
标签： 人工智能
上传时间： 2013-10-11
上传用户：yare
论文以Altera公司的Cyclone II系列EP2CSQ208为核心芯片，构建基于FPGA的SOPC嵌入式硬件平台，并以此平台为基础深入研究SOPC嵌入式系统的硬件设计和软件开发方法，详细测试和验证系统存储模块和外围模块。同时以嵌入式处理器IP核NioslI为核心，设计出基于NioslI的视觉控制软件。在应用中引入pc／os．II实时操作系统，介绍了实时操作系统I_tc／OS．II的相关概念和移植方法，设计了相关底层软件及轨迹图像识别算法，将具体应用程序划分成多个任务，最终实现了视觉图像的实时处理及小车的实时控制。 在本设计中，图像采集部分利用SAA7111A视频解码芯片完成视频信号的采集，利用FPGA完成复杂高速的逻辑控制及时序设计，将采集的数字视频信号存储在外扩存储器SRAM中，以供后续图像处理。 在构建NioslI CPU时，自定制了SRAM控制器、irda红外接口、OC i2c接口、PWM接口和VGA显示接口等相关外设组件，提供了必要的人机及控制接口，方便系统的控制及调试。
上传时间： 2013-11-13
上传用户：chenhr
