基于FPGA控制的图像采集和存储系统

在研究了CMOS图像传感器和flash存储器的工作原理的基础上,阐述了以FPGA为控制核心的图像采集和存储系统结构,设计了在图像采集和存储系统中的FPGA控制模块,用USB通讯模块实现了采集存储系统和计算机之间的数据传输,满足了系统对回放的存储图像不丢帧的要求。经实际检验,较好地满足了实验要求。     

基于Agent的网络化防空作战多传感器集成研究

多传感器系统的集成与优化是获取网络化防空作战信息优势的关键环节. 首先探讨了网络化防空作战条件下多传感器资源的构成和特点,给出了信息源集成和信息集成的思路,建立了多传感器系统的闭环控制信息融合模型,并提出了基于多Agent的多传感器系统管理体系和综合集成框架,为构建具有智能化的多传感器协作系统提供了一种有效的方法.     

无人机载多传感器集成与数据融合

介绍了无人机在情报、监视和侦察(ISR)领域的作用,分析研究了无人机(UAV)载传感器的种类、特点、集成特性及组合使用方式,说明了无人机载多传感器集成与数据融合的优点、功能组成.针对无人机载传感器的特点分析了多传感器组合、体系结构和特点,介绍了其主要算法,提出了发展趋势.     

基于DSP技术的手持式二维条码扫描器

本文介绍了一种基于 DSP 技术的二维条码扫描器。该扫描器以 MOTOROLA 的DSP56F826为核心,采用 CMOS 图像传感器以逐行扫描方式采集条码数据,并利用高速存储器扩展芯片,配合先进的译码算法,实现了高效准确的实时处理。     

多机CEC系统的传感器联网核心技术

对协同传感器联网的基本概念、原理以及重要性进行了阐述,提出了一种分布式无线传感器网络体系结构,对协同传感器管理的基本方法进行了分析与综合,指出了协同传感器方法发展的基本特征和进一步需要研究的问题.CEC传感器网络集成了无线网络通信、嵌入式处理和传感器技术等多项技术,分析了传感器网络的自组织、自适应的特点与需求,并在此基础上就若干关键性技术问题进行了探讨.     

多传感器图像融合技术

多传感器图像融合是图像信息的综合与分析过程,它可有效地提高图像探测系统的探测和识别能力。本文论述了多传感器图像融合技术,包括多传感器图像融合的概念、应用、原理和算法等。指出了多传感器图像融合中存在的主要问题及解决方法,并预测了发展趋势。     

舰艇主汽轮机盘车机构自动控制装置研制

采用单片计算机控制技术、数字电路技术、传感器技术,实现盘车机构自动控制;应用CMOS低功耗器件、大规模集成电路和硬软件相结合提高可靠性;有效地解决了弱电信号在舰艇机舱中的远距离传输抗干扰问题。     

基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题，提出了一种基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息，建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列，获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略，实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象，仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度，而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式，可以快速准确地检测和分离传感器故障，辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。     

差动式电涡流位移传感器

设计了差动式精密电涡流位移传感器.通过对参数的合理选择与优化,测量电路尽量采用线性集成元件,较好地解决了一般载频调幅式电涡流位移传感器线性范围小、线性度差、时漂和温漂大的缺点,能够满足在10kHz的动态范围内,对高速转轴在复杂环境温度条件下,进行长期精确的位移和振动监测的需要.     

灵敏度和偏移补偿的MEMS压阻式加速度传感器

针对传感器中存在的灵敏度和偏移补偿问题,提出了一种新的MEMS压阻式加速度传感器设计,它由一个传感器和一个总的接口电路构成,可用0.18μm商用CMOS工艺实现设计。传感器结构由8个硼扩散结晶体压敏电阻连接起来构成一个惠斯通电桥来感知加速度;接口电路由一个主放大器和传感器灵敏度及温度偏移补偿电路构成;实验结果表明,传感器具有很高的在轴加速度灵敏度和灵敏度补偿效果,整个系统具有可达5 k Hz的可扩展的系统带宽,而且偏移估计误差减少到了±10μV以内。     

基于微变焦法的超分辨率成像技术及实验研究

从空间域的角度分析了微变焦法的原理,微变焦过程可等效为改变每个光敏元所对应物辐射率分布区域的位置和大小,由此建立微变焦过程的空域模型为一个线性方程组,由该模型可描述观察图像和目标高分辨率图像之间的关系,并通过求解该方程组得到目标图像。最后做了面阵CCD的超分辨率成像实验,结果表明微变焦法可明显提高成像系统的分辨率。     

基于CMOS的双目视觉定位系统的设计

介绍了一种基于CMOS视觉芯片的双目视觉相对定位信息提取系统。重点描述了该系统的硬件系统的组成:成像采集设备、控制器、存储器、专用DSP和外部接口电路,以及各部分的芯片选择和相应的接口设计,并提供了设计方案实例。系统具有体积小、重量轻、功耗小、集成度高、接口灵活、定位精度高等特点,可以方便地安装在各种设备,尤其是嵌入式系统上,因此可以广泛地应用到很多领域。     

微小型无人机遥感图像应用

通过给微小型无人机加装数码相机和微型INS姿态测量系统,可以同时获得对地面的遥感图像和当时无人机的姿态数据.根据传感器构像方程和几何畸变校正理论,对拍摄的图片进行几何校正.通过图像融合拼接,给出了目标地区的大面积数字影像图,最后给出了局部实验结果.     

基于景象匹配与惯导信息的SAR平台定位方法

利用高度传感器提供高度信息,结合高精度异源图像匹配技术与惯导系统漂移修正方法实现了SAR平台定位。根据成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在单帧图像中心线上均匀选取若干点与光学基准图进行高精度景象匹配,计算平台在水平面上投影位置,并利用高度信息确定其空间位置;再使用序列图像定位结果估计惯导系统漂移参数,对惯导系统输出的位置数据进行修正,实现高精度的SAR平台定位。对各误差因素的影响进行了分析,推导了精度估计公式。仿真和实际序列图像实验结果表明,方法正确可行,平台定位精度较高,具备一定工程实用价值。     

SAR图像目标分割与方位角估计

图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumaposteriori)准则下的图像分割结果 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分。然后确定目标离雷达最近的点 ,从而得到目标的主导边界 ,并估计出目标的方位角。用MSTAR (MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据进行实验 ,估计方位角的准确性与现有算法的结果相比 ,具有明显提高     

使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯图像几何校正

天基光学相机实际在轨对地观测成像的畸变需通过几何校正抑制。目前主流面阵相机对地观测获得的小尺寸、高帧频序贯图像很难满足传统几何校正方法逐帧解算对单帧图像控制点数量与空域分布的要求且计算量巨大。针对这一问题,提出一种使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯观测图像几何校正方法,将逐帧校正参数解算问题转化为时域稀疏测量条件下等效偏移角信号恢复问题,利用等效偏移角信号时频信息可有效降低对单帧图像控制点数量和空域分布要求。通过高分四号卫星面阵相机在轨实测图像数据验证了所提方法的可行性且其能大大降低序贯图像几何校正处理的计算量。     

红外传感器目标跟踪算法

对红外传感器目标跟踪进行了系统的阐述 ,包括航迹起始、已知目标强度分布模型时的红外目标跟踪 ,对目标质心伪测量的红外目标跟踪 ,基于质心及质心偏移测量的红外目标跟踪 ,红外传感器的目标机动检测、利用图像分割和目标特征的红外目标跟踪 ,图像相关算法和 Kalman滤波的红外目标跟踪 ,简化充分统计量的红外目标跟踪 ,修正球坐标系 (MSC)的红外目标跟踪、利用主客观知识的红外跟踪 ,红外传感器的微弱信号检测与跟踪以及红外传感器检测 -跟踪的联合优化等研究具有一定的参考意义     

基于图像和惯性的头盔组合跟踪原理

不同体制的头盔跟踪定位技术单独使用时都存在一定的原理性性能制约,提高跟踪定位技术整体性能的有效途径是采用组合跟踪。目前综合性能较好的是图像式头盔跟踪,图像式跟踪技术精度高,输出数据平稳,稳定性好,但其缺点是头盔活动范围受制于CCD摄像机视场及头盔大角度转动时头盔本身对CCD摄像机视角的遮挡。惯性跟踪不需要任何外来信息也不向外辐射任何信息,可在任何介质和任何环境条件下实现360°全范围头部跟踪,但其定位精度随时间下降。提出的基于图像和惯性的头盔组合跟踪技术充分利用图像跟踪精度高、长期稳定性好及惯性定位跟踪范围广、跟踪系统简单的优点,达到单个跟踪定位体制不具备的综合性能。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。