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
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生物特征识别是指通过计算机，利用人体固有的生理特征，如指纹，静脉来进行个人身份鉴别的技术。由于生物特征唯一性和不变性，使得生物特征识别与传统的方法如数字密码和身份证相比，具有更高的安全性和易用性。传统的高性能自动识别系统大多基于PC平台联机应用，然而在实际应用中往往对自动识别系统要求有更高的便携性和易用性，嵌入式技术的快速发展使得实现这样的系统变为了可能。 生物特征识别系统主要由通用模块的控制系统与非通用模块的图像采集设备与识别算法组成。本文针对通用模块与非通用模块接口问题进行研究和设计，实现了一个工作良好的嵌入式平台。 本课题在设计核心板、扩展板、转接板的硬件基础上，移植实时操作系统Linux，编写各种接口与模块的驱动、多路摄像头切换程序，并很好的解决了摄像头采集生物特征时光强控制问题，为很好的采集到清晰图像提供了一个良好稳定的硬件平台。 本课题所设计的嵌入式系统通过测试，做了大量的实验，并将所采集到的手指静脉图像进行讨论分析，具有实用价值。
上传时间： 2013-06-03
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基于手姿态的人机交互是以实现自然的人机交互为研究目标，可提高计算机的可操作性，同时使计算机能够完成更加复杂的任务。而基于ARM的嵌入式系统具有功耗低、体积小、集成度高等特点，嵌入式与具体应用有机地结合在一起，具有较长的生命周期，能够根据特定的需求对软硬件进行合理剪裁。结合嵌入式技术的手姿态跟踪设备能够实时的检测出人机交互系统中人手的位置与角度等数据，并将这些数据及时反馈给计算机虚拟系统来进行人机交互，提高跟踪设备的可靠性和空间跟踪精度。 通过对嵌入式开发过程以及对控制系统构成的分析，确定了手姿态信号输入方案及系统的软硬件总体设计方案。通过对目前流行的众多嵌入式处理器的研究、分析、比较选择了S3C2440处理器作为系统开发硬件核心，详细介绍了S3C2440的相关模块的设计，包括存储单元模块、通信接口模块、JATG接口电路。同时设计了系统的外围电路像系统时钟电路、电源电路、系统复位电路。 选择更适合于ARM开发的Linux系统作为软件开发平台。实现了Linux系统向开发板的移植、Bootloader的启动与编译、设备驱动程序的开发；根据手姿态信号输入方案系统采用分模块、分层次的方法设计了系统的应用程序——串口通信程序及手姿态识别子程序。通过分析常用的手姿态识别算法，系统采用基于神经网络的动态时间规整与模板匹配相结合的动态手姿态识别算法。并依据相应的软硬件测试方法对系统进行了分模块调试及系统的集成。
上传时间： 2013-07-11
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随着数字化和网络化的发展，传统的门禁系统由于鉴别方式、速度和性能等方面的限制，很难满足安全可靠和网络化的控制需求。由于识别技术的不断成熟，基于人体生理特征的身份识别系统逐渐被人们开始采用，目前，从实用的角度看，指纹识别技术要比其它生物识别技术更安全和方便，这是因为人的指纹具有唯一性、不变性以及贴身性的特点。传统的门禁控制器常采用单片机开发，利用串行通信接口向远程上位机传送数据，多个门禁控制器一般组成RS485网络，通信线路专用且不易于实现网络控制和远程控制，而基于TCP/IP网络通信的门禁系统通过局域网传递数据，很容易实现远程控制和分布式管理。 文中设计了基于指纹识别和以太网的智能网络型门禁控制器。在ARM9和Linux操作系统上采用FPS200指纹传感器采集指纹图像和USB摄像头采集视频图像，以及采用以太网控制器芯片AX88796，实现了基于TCP/IP协议的网络门禁系统。 论文首先分析了门禁系统的研究背景、意义及国内外的发展现状，然后介绍了指纹识别网络门禁系统的总体结构，阐述了系统各个重要功能模块的硬件资源。根据系统的硬件资源搭建了嵌入式Linux的软件平台，移植了相关模块的驱动程序。论文研究了指纹识别算法，包括指纹图像预处理和指纹图像的特征提取和匹配，重点分析了指纹图像分割法，利用灰度梯度和灰度方差的结合设置一个合适的局部阈值对指纹进行分割。然后，阐述了门禁控制系统软件的总体设计，并重点介绍Video4Linux采集图像、指纹图像采集、GoAhead Web Server的应用以及系统运用TCP/IP实现系统门禁控制器和上位机PC之间的网络通信。 系统测试部分介绍了测试环境、测试方法以及测试内容。测试结果表明，本课题设计的指纹识别网络型门禁系统在稳定性、可靠性以及实时性方面达到了较好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的总结与展望，指出了指纹识别网络型门禁系统未来的研究方向。
上传时间： 2013-07-23
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语音识别技术就是能使计算机“听懂”人类的语言，然后根据其含义来执行相应的命令，从而实现为人类服务。 随着语音识别的深入研究，对它的技术应用主要有两个方面： 一个方向是大词汇量连续语音识别系统，主要应用于计算机的听写机，以及与电话网或者互联网相结合的语音信息查询服务系统，这些系统都是在计算机平台上实现的； 另外一个重要的发展方向是小型化、便携式语音产品的应用，这些应用系统大都使用专门的硬件系统实现。 随着后PC年代的到来，后一种发展将成为语音识别技术和嵌入式系统交叉研究的一个非常热门的话题，将进一步推动语音识别技术往智能化方向发展。 论文主要研究语音识别系统及其在ARM嵌入式平台上的实现。 根据嵌入式系统平台的特性和系统的实际需求，对目标平台的硬件和软件系统进行适当的剪裁定制，并且对语音识别中的算法进行改进和优化，同时为了加强系统的交互性，增加了控制界面，为实际应用提供很好的人机交互操作。 首先论文对嵌入式系统及嵌入式操作系统进行研究，通过实际比较后选用嵌入式Linux作为系统的操作系统； 然后对语音识别技术进行研究，并根据实际要求，采用Mel倒谱参数作为系统语音参数提取算法，DTW作为系统识别的模式匹配方法，并根据ARM嵌入式平台的要求，分别对上述两个算法进行优化设计，同时利用QT跨平台语言对应用控制程序进行代码实现，并移植到目标板上，构建出一个完整的嵌入式语音识别系统。 最后，对整个系统进行整体测试，通过实验结果表明，系统达到了预期设计的便携、智能及很好的交互性的目的。
上传时间： 2013-04-24
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生物识别技术是根据人体自身所固有的生理特征或行为特征来进行身份识别。与传统识别方法相比，生物特征的身份识别技术不存在携带不便、丢失、遗忘等问题。虹膜识别以其精确度高、稳定性好、高独特性、非接触等特点作为一种新兴的生物识别技术使它受到国内外研究人员的重视。 近年虹膜识别理论的发展十分迅速，到目前为止已经有虹膜识别系统投入了商业应用，但大多数此类系统都需要PC作为运行平台而缺乏灵活性。但是嵌入式应用是虹膜识别技术走向实际应用的必然趋势。因此本文提出了一个利用DSP+ARM实现虹膜识别嵌入式应用的一个方案。本系统由6个模块组成：电源管理和监控、虹膜图像采集、虹膜图像处理(DSP)、存储器(SDRAM和FLASH)、人机交互(ARM)以及数据传输部分。 在硬件设计方面介绍了DSP的有关知识和DSP系统硬件设计的过程，讲解了DSP系统各硬件模块的设计与调试。在软件设计方面介绍了利用CCS开发的设计流程和调试经验并且对于如何固化代码使系统硬件自举进行详细阐述，另外还介绍了如何基于WINCE利用ARM系统进行人机界面快速开发。 最后，文章对未来工作方向进行了简要的说明。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：hwl453472107
数字识别系统源代码 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。 具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。 注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
上传时间： 2013-06-25
上传用户：wzr0701
近年来，随着现代社会对军用和民用设备需求的不断扩大及要求的不断提高，运动目标的识别和跟踪技术已经迅速发展成为现代信息处理领域中一项非常重要的技术，并在许多领域内发挥着不可替代的作用，但是在面向应用的目标跟踪系统却不尽如人意，不能很好的满足应用的要求。 本文简述了传统的基于桌面PC机的目标跟踪系统实现方法。目标跟踪具有两个突出的特点，一是计算数据量大，一是对处理速度要求高。传统上，运动目标跟踪系统的实现是基于桌面PC机，但工业应用的快速发展使传统的目标跟踪系统越来越不能满足应用的需要。 本文提出了一种基于ARM嵌入式平台的目标跟踪解决方案。研究了如何将嵌入式平台和目标跟踪结合起来，并对系统的设计思想和设计方法进行了详述。首先进行了功能分析和总体设计，分析了将嵌入式平台作为目标跟踪解决方案的关键性问题，包括采用ARM嵌入式平台的必要性，系统框架的设计，对于嵌入式处理器和操作系统的选择：然后在总体设计的基础上完成了系统的设计，包括软硬件平台的设计，完成了BootLoader的设计，Linux内核的定制，USB摄像头驱动程序的设计和OpenCV视觉库的建立；最后分析了目标跟踪的过程，利用背景差法实现了运动的检测，提取了行人的特征，利用Mean-Shift算法实现了对运动目标的跟踪。 本文提出的基于嵌入式平台的目标跟踪系统的应用潜力巨大，有待进一步的研究和探索。在论文最后对研究进行了总结和展望，提出了未来的研究方向。
上传时间： 2013-05-27
上传用户：qiao8960
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
指纹识别是在指纹图像上找到指纹的特征，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的特征模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。本文对现已存在的多种指纹识别算法进行编程比较，并对细化算法提出改进。同时采用基于ARM7TDMI内核的32位处理器S3C44B0作为主控制器，半导体电容传感器FPS200作为指纹数据采集设备，构建了自动指纹识别系统。论文完成主要工作如下： 1、指纹采集模块的设计：根据FPS200的相关寄存器资源和管脚特性，完成指纹传感器FPS200的电路设计；研究FPS200主要寄存器的功能和图像采集方式，给出FPS200在三种工作方式下的工作流程，并且对三种工作模式进行分析。 2、指纹识别算法研究：通过对现已存在的多种图像预处理算法进行编程实现和对比研究发现，细化后的图像多存在短线、断线、毛刺等干扰以及细化不彻底的现象，为此提出了新的修复算法：分析目标点周围纹线的走向趋势，选择去除或者保留周围的相连点，较好地解决了细化不彻底的问题；再对细化后的图像采用方形模板进行纹线跟踪，去除伪特征点，克服了逐步递进的纹线跟踪算法过于复杂、不易实现等问题。 3、采用Sansung公司基于ARM7TDMI内核的32位RISC处理器S3C44B0，构建了自动指纹识别系统。该系统主要包括电源管理部分、指纹图像采集模块、存储器模块、JTAG调试接口以及与外设连接的串行接口。硬件部分主要完成指纹采集模块接口的设计与开发，软件部分主要完成指纹图像采集程序、指纹识别算法程序和串口通信程序的开发，此外还通过串口实现指纹数据上传到上位机，在VB环境下实现了简易的人机交互软件，提供指纹图像的直观显示，用于对指纹识别程序进行测试，并对测试结果进行了分析。
上传时间： 2013-05-22
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