人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧，对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时，跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以，跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中，基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效，但其易受环境变化（如背景光线影响、人遮挡问题等）影响。此外，基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率，系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先，设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块，实现实时采集、传输人体活动数据：其次，使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据：最后，对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理，设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取，并将两特征进行特征层数据融合，在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试，其中，本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%，平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%：针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。
上传时间： 2022-03-14
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边缘（edge）是指图像局部强度变化最显著的部分.边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础.图像分析和理解的第一步常常是边缘检测（edge detection）.由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一.本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题图像中的边缘通常与图像强度或图像强度的一阶导数的不连续性有关.图像强度的不连续可分为：（）阶跃不连续，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异（2）线条不连续，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程后又返回到原来的值.在实际中，阶跃和线条边缘图像是很少见的，由于大多数传感元件具有低频特性，使得阶跃边缘变成斜坡型边缘，线条边缘变成屋顶形边缘，其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越一定的距离，这些边缘如图6.1所示对一个边缘来说，有可能同时具有阶跃和线条边缘特性.例如在一个表面上，由一个平面变化到法线方向不同的另一个平面就会产生阶跃边缘：如果这一表面具有镜面反射特性且两平面形成的棱角比较圆滑，则当棱角圆滑表面的法线经过镜面反射角时，由于镜面反射分量，在棱角圆滑表面上会产生明亮光条，这样的边缘看起来象在阶跃边缘上叠加了一个线条边缘.由于边缘可能与场景中物体的重要特征对应，所以它是很重要的图像特征。比如，个物体的轮廓通常产生阶跃边缘，因为物体的图像强度不同于背景的图像强度在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标[门且处在强度显著变化的位置上的点边缘段：对应于边缘点坐标[，门及其方位，边缘的方位可能是梯度角边缘检测器：从图像中抽取边缘（边缘点和边缘段）集合的算法
上传时间： 2022-04-22
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有效的机器人编程与ROS，第三版给你一个全面的机器人操作系统框架ROS综述由数百个机器人行业的研究团体和公司组成。更多重要的是，ROS也是非专业人员和学生。这本书将指导您完成ROS的安装过程，并且很快了，你将玩基本的工具，了解不同的框架的要素。这本书的内容可以在没有任何特殊装置的情况下被遵循，每一个本章提供了一系列源代码示例和教程，您可以在你自己的电脑上运行。这是你唯一需要遵循的。不过，我们还将向您展示如何使用硬件，以便您可以连接你的算法和现实世界。在选择设备时特别小心业余用户可以负担得起，但同时，最典型的传感器或者机器人研究中的执行器。最后，ROS的潜力通过与真实或模拟环境中的机器人。你将学会如何创造自己的并利用露台模拟器将其与仿真系统集成。从这里开始，你将有机会探索创造机器人的不同方面，比如使用计算机视觉或点云分析感知世界，导航通过使用强大的导航堆栈的环境，甚至能够控制机械臂与周围环境的互动使用移动！在这本书的结尾，我们希望你能把了解ROS在开发过程中给你带来的无限可能性。
上传时间： 2022-05-15
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视觉SLAM十四讲一书的草稿版，系统介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。可以作为对SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用。 适读人群 ：本书适合对SLAM感兴趣的读者阅读，也适合有志于从事计算机视觉、机器人研究等领域的广大学生阅读，可作为SLAM技术的入门教材。 SLAM技术是全自动无人驾驶、无人机、机器人等人工智能产品的核心技术之一。 作者是SLAM领域非常杰出的青年专家。 书中不仅有深入浅出的讲解，同时注重理论和实践结合，大大降低了国内学生和相关从业者的进入门槛。 隆重向读者推荐《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》。一方面本书是业界少有的涵盖从基础理论到代码实例，系统性讲解SLAM的书；另一方面，本书的作者和地平线颇有渊源，高翔曾经是我们的算法实习生，颜沁睿是自动驾驶算法工程师，都是在SLAM领域非常杰出的青年专家，走在技术实践前沿。在移动互联网大潮之后，自动驾驶、无人机、服务机器人等人工智能硬件会成为下一个产业爆发点，其中关键的技术之一就是动态定位和环境建模的SLAM技术。本书是国内非常有价值的有关SLAM技术的书籍，适合有志于从事机器人技术的研究生和工程师，一定会让读者很有收获。 ——地平线机器人创始人，中国人工智能学会副秘书长，余凯 我在新加坡和加拿大给学生讲视觉SLAM时常常觉得缺乏一本适合初学者的教材。高翔博士的《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》从基础的四元数、李代数讲起，涵盖了卡尔曼滤波、Bundle Adjustment、Pose-Graph等高级优化工具。书中更有zui近十多年成功系统的概述，从2003年的MonoSLAM直到2016年的ORB-SLAM。通篇既有清晰的理论叙述，又辅以大量示例程序，是一本非常好的视觉SLAM教材。 ——加拿大西蒙弗雷泽大学终身教授，谭平 视觉SLAM随着近年增强现实、无人驾驶等应用的兴起而重新获得重大关注。视觉SLAM属于计算机视觉和机器人研究的交叉领域，因此涉及的基础知识广而分散。国内专门的研究机构相对较少，因此学生入门的门槛较高。幸运的是，本书不仅有深入浅出的讲解，同时注重理论和实战的结合，大大降低了国内学生和相关从业者的进入门槛。因此，本书非常值得初学者学习实践。 ——网易感知与智能中心增强现实算法架构师，刘海伟 作者的这本书既是通俗有趣的高科技演义，又是足以指导研发实践的翔实教程，对国内SLAM 界而言可谓意义重大。我甚至发现有不少目前圈内的一流人才都是因为看了本书的早期章节才决定进入这个行业并快速成长起来的。 本书里所涵盖的知识面、技术细节，甚至是某些宝贵的实践经验，对国内刚刚起步的虚拟现实和增强现实（VR/AR）、无人机、无人车、机器人等行业而言，都将产生深远影响！ ——uSens凌感科技联合创始人/首席运营官，时驰（Chris）博士
上传时间： 2022-05-23
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嵌入式图像采集系统具有体积小、成本低、稳定性高等优点，在远程监控、可视电话、计算机视觉、网络会议等领域应用广泛。为克服传统基于单片机的图像采集系统的种种不足，本文提出了一种新的解决方案，利用高速的ARM9嵌入式微处理器S3C2410A为硬件核心，搭配USB摄像头，结合Linux构建了一套嵌入式的图像采集系统。USB摄像头有着容易购买、性价比高等优点，但长期以来将其直接应用于嵌入式系统却很困难。随着ARM微处理器的广泛应用，嵌入式系统的性能得到了极大的提升。人们逐渐将操作系统引入其中，方便系统的管理和简化应用程序的开发。Linux是一个免费开源的优秀操作系统，将其移植到嵌入式系统中能够对系统进行高效地管理、极大地方便应用程序的开发。嵌入式的Linux操作系统继承了Linux的优良特性，还有着节约资源，实时性强等优点。在本方案中以嵌入式Linux操作系统为基础，借助其对USB、网络等的强大支持能力来构建高度灵活的图像采集系统。通过利用Linux操作系统内建的video4Linux对摄像头进行编程，实现了将USB摄像头采集到的视频数据进行显示和存为图片的功能。本文中具体讲述了嵌入式的软硬件平台的构建，USB摄像头的驱动开发，图像采集应用程序的实现等。本文提出的嵌入式图像采集方案适用于市面上绝大多数流行的USB摄像头，还能把得到的图像通过以太网传输以实现远程的监控。这套方案利用应用程序编程接口video4linux所提供的数据结构、应用函数等，实现了在Linux环境下采集USB摄像头图像数据的功能，并运用嵌入式的GUI开发工具Qt/Embedded来编写最终的应用程序实现了美观的用户界面。充分运用Linux操作系统和其工具的强大功能来实现图像采集， 对基于Linux内核的后续图像应用开发具有实用意义。本系统完全基于开放的平台和模块化的实现方法，具有良好的可移植性，可方便地进行各种扩展。这种方案所实现的图像采集系统成本低，灵活性高，性能好，是一种优良的解决方案。本文详细介绍了这种基于Linux系统和S3C2410A平台的嵌入式图像采集系统。关键词：嵌入式，ARM，USB，图像采集，Linux
上传时间： 2013-06-05
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随着计算机科学在人机交互领域的极大发展，作为人脸信息处理中的一项关键技术，人脸检测现在已经成为模式识别，计算机视觉和人机交互领域不可缺少的一部分。但是，人脸检测算法存在计算量大、速度慢等缺点。软件实现方式无法达到实时处理要求，而现有的硬件实现需要占用大量硬件资源。 本文针对现有人脸检测硬件实现的缺点，通过对Adaboost算法和现有硬件结构的分析，提出了双流水线硬件检测架构：扫描窗口流水线、特征向量流水线。并在Vertex-II Pro FPGA平台验证成功，达到实时检测的标准。具体工作和创新点包括如下几点： 介绍了人脸检测的原理以及人脸检测经典算法。其中，详细介绍了Adaboost算法。 对现有的结构进行详细分析。指出现有各架构的缺点，即资源占用多，检测速度慢。针对这两个问题，本文提出了一个适合嵌入式应用的扫描窗口、特征向量双流水线检测硬件架构，详细说明了该架构的工作原理，并在该架构基础上，通过加入预测加载技术，进一步提高检测速度。随后，采用存储器访问效率，架构内部存储单元大小，检测时间长短，运算单元数量四个标准，详细比较了新架构和现有架构的差别，显示出新架构的优势。 基于提出的架构，给出了Adaboost人脸检测系统的VLSI实现方案。本文中，采用自顶向下的设计方法将人脸检测系统分成若干个子模块，然后对每个子模块进行详细的设计和说明，给出了每个子模块的硬件架构、状态转换以及verilog实现后的仿真波形。 采用Xilinx公司的VII Pro FPGA开发板完成人脸检测系统的硬件验证。FPGA验证结果表明对于QCIF分辨率的视频图像，人脸检测系统能够达到50fps的检测速度，满足实时检测的要求。
上传时间： 2013-06-15
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本文研究的视频处理系统是上海市科委技术攻关基金项目“计算机视觉及其芯片化实现”的一部分，主要完成计算机视觉系统的一些基本工作，即视频图像的采集、预处理和显示等。 视频图像采集和预处理系统以Xilinx公司Virtex-ⅡPro系列的FPGA为核心控制器件，结合视频模数转换芯片和VGA显示器，完成视频图像的实时采集、预处理和显示。采集和显示部分作为同外界交流信息的渠道，是构成计算机视觉系统必不可少的一部分；图像预处理则是计算机视觉系统进行高层处理的基础，优秀的预处理算法能有效改善图像质量，提高系统分析判断的准确性。 本文在介绍基于FPGA的视频采集、预处理系统整体架构的基础上，围绕以下四个方面展开了工作： 1.研究并给出了两种基于FPGA的设计方案用于实现YCrCb色度空间到RGB色度空间的转换； 2.针对采集的视频图像，根据VGA显示的要求，给出了一种实现图像去隔行的方案； 3.分析了一系列图像滤波的预处理算法，如均值滤波、中值滤波和自适应滤波等，在比较和总结各算法特点的基础上，提出了一种新的适用于处理混合噪声的滤波算法：混合自适应滤波法； 4.根据算法特点设计了多种采用FPGA实现的图像滤波算法，并对硬件算法进行RTL级的功能仿真和验证，还给出了各种滤波算法的实验结果，在此基础上对各种算法的效果进行直观的比较。 文中，预处理算法的实现充分利用了FPGA的片内资源，体现了FPGA在图像处理方面的特点及优势。同时，视频采集和显示的控制模块也由同一FPGA芯片实现，从而简化了系统整体结构。视频采集和预处理系统在FPGA上的成功实现为“计算机视觉及其芯片化实现”奠定了必要的基础、提供了一定理论依据。
上传时间： 2013-07-26
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嵌入式图像采集系统具有体积小、成本低、稳定性高等优点，在远程监控、可视电话、计算机视觉、网络会议等领域应用广泛。为克服传统基于单片机的图像采集系统的种种不足，本文提出了一种新的解决方案，利用高速的ARM9嵌入式微处理器S3C2410A为硬件核心，搭配USB摄像头，结合Linux构建了一套嵌入式的图像采集系统。USB摄像头有着容易购买、性价比高等优点，但长期以来将其直接应用于嵌入式系统却很困难。随着ARM微处理器的广泛应用，嵌入式系统的性能得到了极大的提升。人们逐渐将操作系统引入其中，方便系统的管理和简化应用程序的开发。Linux是一个免费开源的优秀操作系统，将其移植到嵌入式系统中能够对系统进行高效地管理、极大地方便应用程序的开发。嵌入式的Linux操作系统继承了Linux的优良特性，还有着节约资源，实时性强等优点。在本方案中以嵌入式Linux操作系统为基础，借助其对USB、网络等的强大支持能力来构建高度灵活的图像采集系统。通过利用Linux操作系统内建的video4Linux对摄像头进行编程，实现了将USB摄像头采集到的视频数据进行显示和存为图片的功能。本文中具体讲述了嵌入式的软硬件平台的构建，USB摄像头的驱动开发，图像采集应用程序的实现等。本文提出的嵌入式图像采集方案适用于市面上绝大多数流行的USB摄像头，还能把得到的图像通过以太网传输以实现远程的监控。这套方案利用应用程序编程接口video4linux所提供的数据结构、应用函数等，实现了在Linux环境下采集USB摄像头图像数据的功能，并运用嵌入式的GUI开发工具Qt/Embedded来编写最终的应用程序实现了美观的用户界面。充分运用Linux操作系统和其工具的强大功能来实现图像采集，对基于Linux内核的后续图像应用开发具有实用意义。本系统完全基于开放的平台和模块化的实现方法，具有良好的可移植性，可方便地进行各种扩展。这种方案所实现的图像采集系统成本低，灵活性高，性能好，是一种优良的解决方案。本文详细介绍了这种基于Linux系统和S3C2410A平台的嵌入式图像采集系统。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：再见大盘鸡
以VC++作为开发工具，运用开源的计算机视觉库OpenCv，采集图像信息,进行图像处理,得到轨迹曲线的数据,控制实验室UP6 机器人,使机器人手部跟踪曲线的轨迹运动。在工业自动化上有一定的价值。
上传时间： 2013-07-12
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现代自动化生产技术迅猛发展,对保证其产品质量的检测技术也提出了更高的要求,许多传统的检测手段已不能满足现代化大生产的需求.而在计算机视觉理论基础上发展起来的视觉检测技术以其高精度、非接触、自动化程度高等优点满足了现代生产过程在线检测的要求,逐渐由实验室走向工业现场,得到了日益广泛的应用.随着现代生产节拍的不断加快,以及检测节点的增多,处理数据量的增大,对视觉检测系统的测量速度提出了更高的要求,而在现有的检测系统中,实现100％实时在线检测的关键问题是提高视觉图像的处理速度,从而提高整个视觉检测系统的处理速度.因此该文提出基于FPGA的高速图像处理系统的设计方案,得到了国家"十五"攻关项目"光学数码柔性通用坐标测量机"的资助.该文针对以下三个方面进行研究并取得一定的成果:(一)高速图像处理硬件解决方案的研究通过分析现有的几种实现高速图像处理的方法的优缺点,提出了基于现场可编程逻辑器件FPGA(Field Programmable Gate Array)技术的高速图像处理系统的方案,并构建了其硬件平台.(二)基于USB总线的通讯采用USB专用接口芯片,实现高速图像处理系统与PC机的通讯验证硬件设计的正确性.(三)基于FPGA的图像处理的研究分析图像处理的特点及其基本的方法,初步研究了基于FPGA的图像低层次处理的硬件化方法的实现.
上传时间： 2013-04-24
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