摘要：利用OpenCV计算机视觉库在vs2008平台上设计了一个基于实时摄像头的集动态手势检测、动态手势跟踪、动态手势轨迹识别的应用。首先,该应用基于静止的背景更新,利用背景差分检测运动手势,再结合颜色直方图的粒子滤波进行动态手势跟踪,最后利用隐马尔可夫模型(HMM)进行运动轨迹识别。在运动检测部分结合了背景差分图与通过颜色直方图获得的反投影图,达到比较满意的实时运动检测效果;在运动手势跟踪部分,改进的颜色直方图的粒子跟踪能够在经过类肤色人脸的干扰后迅速地找回运动手势,基本达到了跟踪的要求,但是同时对于HMM识别轨迹时需要的运动轨迹序列采集造成了影响;在识别轨迹部分,HMM的训练达到了识别的要求,但是识别的效果主要取决于实时运动轨迹序列的采集工作与采集方法的优化。

摘要：针对无人船存在镇定中收敛速度缓慢以及抖振而使其无法严格镇定至平衡点等问题,提出利用全局快速终端滑模控制方法加以解决。首先建立无人船的运动学模型和动力学数学模型;再利用微分同胚变换简化无人船的数学模型,从而简化控制器的设计;最后将数学模型分成两个子系统,使用全局快速终端滑模控制设计其控制律,并与快速终端滑模控制所进行的仿真对比分析。结果表明,全局快速终端滑模控制方法可以在有限时间内将无人船收敛至平衡点。

摘要：为实现无人船的航向自主跟踪功能,考虑随机性环境扰动对船舶运动的影响,提出一种融合卡尔曼滤波器的自适应神经网络航向分数阶控制方法。对无人船的航向跟踪控制系统和外部环境干扰进行数学建模,设计该模型下的扩展卡尔曼滤波器,避免环境因素对船舶操纵性能的影响,基于分数阶微积分理论设计无人船航向控制的分数阶控制器,给出一种径向基函数神经网络学习算法,用于解决该控制器的参数整定问题。对所提方法进行仿真实验,实验结果表明,该方法能使无人船快速稳定地跟踪期望参考航向,具有良好的自适应性和鲁棒性。

摘要：为解决水产养殖中溶氧浓度低、分布不均衡及常规增氧设备能耗高的问题,设计了一种基于数字信号处理器(DSP)的光伏推流系统。该系统以TMS320F2812为主控芯片,通过电压、电流检测电路对太阳能光伏阵列的输出功率进行实时跟踪,实现对蓄电池充放电切换,并采用最大功率点跟踪(MPPT)方法保证了光伏阵列的最大功率输出。用该系统对长7 m、宽5 m、深1 m的浅水区域进行连续5 d的推流实验,并与相同条件下无推流时的溶氧浓度空间分布情况进行对比。结果显示,无推流情况下,试验区域从岸边到湖中溶氧浓度分布呈现由低到高的梯度分布;推流后的溶氧浓度空间分布趋于均衡,且比无推流时的浓度均值提高1~2 mg/L。研究表明,光伏推流能大大降低能耗,提高水体溶氧浓度,改善水体溶氧分布均衡性,对提高水产养殖的密度和产量具有现实意义。

摘要：SSD算法利用多尺度特征图进行分类和位置回归,检测小目标效果优于YOLO算法,但SSD算法在进行车辆检测时存在漏检问题。为此,提出一种改进SSD算法。为提取更多的车辆特征信息,设计改进Inception模块替代SSD网络中的Conv8、Conv9和Conv10层。将浅层特征的位置信息和深层特征的语义信息进行均衡化融合,构建多尺度特征融合均衡化网络,提高小目标车辆识别率。在特征提取层均引入SENet,对不同特征通道的重要性进行重标定以提高模型性能。实验结果表明,改进后SSD算法在自制的车辆数据集上平均精度为90.89%,检测速度达到59.42 frame/s,相比改进前的SSD算法,在精度和速度上分别提高2.65个百分点和17.41 frame/s,能够更快速、准确地对图像中的车辆进行识别和定位。

摘要：基于TI公司的TMS320DM643 DSP芯片,完成了相机标定系统的总体设计。具体给出了系统硬件设计和系统软件设计,利用Tsai两步法实现了对相机的标定。标定算法使用C语言编程并在DEC643图像处理平台上验证和实现,充分利用了TMS320DM643强大的运算性能,有效地减轻了PC的运算负担。

摘要：研究基于计算机视觉的实时动态手势识别技术,并利用OpenCV计算机视觉库在VS2010平台上设计一个基于该技术在多媒体教学中PPT演示控制方面的应用。首先,利用背景差分法进行手势检测,在背景更新的基础上,通过背景差分图和颜色直方图的反投影图来检测运动手势区域,可以达到较为满意的实时运动手势检测效果;其次,采用基于颜色直方图的粒子跟踪算法进行手势跟踪,基本能满足跟踪的实时性;最后,在手势识别阶段,采用基于Hu不变矩的轮廓匹配算法,得到较好的手势识别效果;使用六种手势,来实现演示文稿中的控制应用。

摘要：给出一种基于图像处理和神经网络技术进行植物黑腐病病斑分析的方法,即利用图像处理技术提取病斑的几何特征和颜色特征,其中几何特征根据病斑形状提取,并基于HSV空间提取病斑颜色矩结合红绿颜色特征作为病斑的颜色特征,最后利用神经网络加以识别,从而判断病斑所处的生长周期。给出系统的总体设计和实现方案,研究结果表明,该系统获得了较为理想的检测效果。这一思路为植物病害检测和分析提供一种新的方法。

摘要：在智能视频监控、自动驾驶、智能机器人等新兴领域中,行人检测作为其中最基本的一环起着关键性作用。由于在复杂环境下行人检测容易受到客观因素的影响,例如行人的成像尺寸差异大、相似物体多等造成行人检测精度低的问题,针对上述问题,对由卷积神经网络构成的SSD算法进行改进。为了提高基础卷积网络提取特征的能力,设计以ResNet101为基础的改进网络替换原来的VGGNet16基础网络;同时为了解决原SSD算法的浅层网络对于目标特征提取不准确的问题,增加了FPN网络对提取的浅层与深层卷积的特征进行了融合。改进的算法在行人数据集上进行训练和测试,实验结果表明,改进的SSD算法检测行人目标的平均精度比原SSD算法提高了6%,并能准确识别复杂场景中不同尺寸的行人目标,证明了改进算法的可行性。

摘要：目前在废水处理中,絮凝剂的投放量是依靠经验确定。一般情况下,投放量都会稍多些,务必带来了一定的浪费。模型的建立不但能够真实地反映实际的工业过程,更是控制器设计的重要组成部分。本文是根据聚合氯化铝(PAC)投放量与Zeta电位的关系,利用Elman神经网络技术对其进行建模。仿真结果表明,模型具有良好的拟合及泛化能力。