基于WinCE.Net的S3C2410 IIC总线驱动开发
这是一篇关于IIC总线驱动,流接口驱动,ARM,WinCE的论文, 主要内容为本课题针对目前国内汽车仪表校调系统的需求现状,设计了一种新型数据专家系统。该系统支持仪表校调、气囊电脑修复、防盗码读取、音响解码、故障诊断等功能。该系统具有数据读取速度快、用户操作灵活方便的特点,因此具有一定的推广价值。 本文所做的工作是大连双马电子有限公司的项目——数据专家系统中的一个重要组成部分。其主要任务分为软件和硬件两个部分,软件部分的任务为开发了基于WinCE.Net系统的ⅡC总线驱动程序,硬件部分的任务为设计并实现了核心板和扩展板电路,并利用ⅡC总线进行了数据通信测试。 在理论方面,本文详细分析了ⅡC总线的通信协议,包括ⅡC总线的概念、ⅡC总线与其他现场总线的比较、ⅡC总线的信号连接电路、起始和停止条件、数据的传输格式等。重点分析了WinCE.Net系统下流接口驱动的开发原理,包括嵌入式操作系统的概念、流接口驱动的概念、WinCE内核的定制、流接口函数的结构等。 在软件方面,按照ⅡC总线的协议规范,在WinCE.Net系统中编写了流接口驱动函数,包括初始化函数、读函数、写函数、中断处理函数、导出函数、注册表的配置、驱动的封装等。 在硬件方面,设计并实现了数据专家系统的核心板和扩展板电路。其中,核心板由嵌入式处理器、SDRAM、FLASH等组成,构成了一个嵌入式的最小系统,便于在其它嵌入式处理系统中通用。核心板采用六层PCB板设计,大大降低了噪声干扰。 最后,在硬件平台上,成功地对本文开发的ⅡC驱动程序进行了软硬件测试,达到了项目预期的设计要求。
低功耗人脸识别门禁系统的设计与实现
这是一篇关于低功耗,人脸识别,电源管理,门禁系统,嵌入式系统,ARM的论文, 主要内容为近年来,人脸识别技术已从学术研究逐步迈向了实用化,在楼道监视、办公出入口以及门禁系统等区域都有着广泛的应用。人脸识别有着快速直观、非接触体验、采集设备成本低等优点,比虹膜、指纹、语音等生物识别技术更为方便友好。如今市面上人脸识别系统大部分都基于PC平台,不仅不便携、功耗高,而且价格贵,应用场合有着很大的局限。因此,设计高性能、功耗低、成本低、安全可靠的人脸识别门禁系统有着很强的现实意义和宽阔的市场空间。本文在查阅大量相关文献后,分析了人脸识别技术以及门禁系统的研究现状和存在的一些问题,为了达到实用型低功耗实时人脸识别系统的目标,设计了一款基于人脸识别的双核低功耗门禁系统。本文主要从系统架构、芯片选型、电源管理、软硬件低功耗设计以及产品低功耗等多方面进行阐述,主要工作如下:(1)通过系统需求和设计指标给出了低功耗人脸识别门禁系统的总体方案,搭建了“双核”低功耗人脸识别软件、硬件系统架构。选用具有硬件加速功能的主控芯片AM437x,完成具有登记、识别、删除等完整功能的人脸识别模块,外接ATmega8实现对模块的控制操作,实现“双核”低功耗解决方案,使得智能门禁即使在恶劣环境下,也可长时间高效率工作。(2)硬件和软件方面的低功耗设计。硬件低功耗主要通过围绕处理器的特点和提供的外围接口选用低功耗的器件和芯片、采用分区分时供电方式来实现。根据系统的具体需求选取了够用的晶振频率,设计了合理的供电电路和外围设备电路;软件低功耗主要通过充分利用单片机和外围芯片的低功耗运行方式、设计合理的程序设计来实现,主要从电源管理、休眠模式方面对主芯片进行了低功耗的软件设计,然后介绍利用心跳电源管理技术实现的嵌入式系统的总体低功耗设计,最后针对其他外围设备进行了低功耗的软件流程设计。(3)研究了人脸识别算法,详细介绍了系统所用Real AdaBoost人脸检测算法与Uniform LBP识别算法,在ARM中集成算法,完成了门禁系统的底层与应用界面层的开发,设计出功能明确,结构清楚,扩展好,易维护的界面,可以实现在应用界面调用算法的功能。(4)最后,对系统进行了功能测试和低功耗测试,该系统具备实现自动人脸识别系统所需要的完整软硬件功能,可以完成人脸的注册、删除和认证识别等功能,认证通过可驱动电机工作,并能根据不同的状态做出相应的声光提示等。实验测试表明,系统的待机电流可以达到1.51μA,8节干电池使用寿命为638天,极大地减少了系统功耗,达到了预期目的,为人脸识别技术在嵌入式系统上的应用提供了一套较好的软硬件设计方案,进而提高了整个产品的使用寿命,大大节约了使用成本。
智能监控系统中运动目标检测算法的研究与实现
这是一篇关于智能视频监控系统,移动侦测,阴影去除,ARM的论文, 主要内容为近年来随着经济水平的发展,人们的安全意识不断提高,社会各领域的安防需求不断提高。与此同时,计算机技术与互联网技术飞速发展,市场需求与技术发展使得智能视频监控系统成为研究热点。当下,智能视频监控系统已应用于家庭防护、银行、车站、机场、国防等诸多领域,在很大程度上解决了传统视频监控系统依靠人力分析视频内容的低效与不可靠性。运动目标检测与追踪是智能监控系统的重要应用领域,本文对运动目标检测算法与移动阴影去除算法进行了重点研究,构建了基于ARM的嵌入式网络智能视频监控系统。本文的主要工作如下:第一,针对运动目标检测问题,提出一种连续三帧差法与背景差分相结合的方法来检测运动目标。先对视频帧序列进行连续差分运算,确定运动目标出现时刻,以运动目标入侵前一刻视频帧作为背景模型的初始模板。建立背景模型后,通过背景差分法提取运动目标,然后进行背景更新,用视频帧中的非运动目标部分取代背景模型中的对应区域,其他区域保持不变。最后,对背差分法与三帧差法所得运动目标做与运算确定最终的运动目标。第二,针对当下的移动目标检测方法虽然可以进行运动检测却无法区分前景目标与移动阴影,给下阶段工作带来很大影响,提出一种基于颜色特征、归一化向量距离、亮度比值相融合的阴影去除方法。首先,利用背景差分法分离运动区域;然后,采用串行处理方法检测运动区域中的阴影像素,在RGB颜色空间下根据颜色一致性特征消除阴影之后,再根据运动区域的归一化向量距离进一步检测阴影像素;最后,针对阴影检测过程中存在的误检问题,建立像素的光照模型,计算阴影像素与背景像素的亮度比值,根据置信区间排除误检的前景像素。第三,实现了基于ARM的嵌入式网络视频监控系统平台的搭建。以S3C2440芯片为硬件核心,Linux系统为操作系统,采用B/S架构(浏览器/服务器)架构,结合所提运动目标检测算法,完成了视频数据的采集、压缩、移动侦测、邮件报警等功能的设计与实现。实验结果表明,本文所构建的基于ARM的嵌入式智能网络监控系统,能够有效采集显示视频数据、检测运动目标并进行邮件警报。
基于ARM微处理器的GPS导航定位系统的设计与实现
这是一篇关于GPS,ARM,Linux,电子地图的论文, 主要内容为本课题主要是研究一种基于ARM微处理器的GPS车辆导航系统的设计与实现方法。车载导航终端通过GPS接收机接收来自GPS定位卫星的定位信息,并将定位信息实时的以电子地图的形式在LCD上显示出来,还可将定位信息通过GSM网络传送至监控站点。车载终端以ARM微处理器和Linux作为系统的硬/软件平台,在此基础上完成整个车载导航系统功能的实现。 本文中对基于ARM核微处理器的嵌入式系统的开发进行研究,提出了车载导航终端中GPS导航子系统与GSM通信子系统的设计方法;同时对Linux操作系统在嵌入式系统中的应用做了具体的分析,特别对嵌入式Linux内核的引导过程、Jffs2文件系统的移植和应用以及嵌入式Linux的串口通信进行了深入的分析和实现;将嵌入式图形用户界面MiniGUI移植到系统上以实现车载导航终端LCD上电子地图的绘制,提出了基于MiniGUI及MapInfo MIF地图数据格式的电子地图的设计与实现方法。
低功耗人脸识别门禁系统的设计与实现
这是一篇关于低功耗,人脸识别,电源管理,门禁系统,嵌入式系统,ARM的论文, 主要内容为近年来,人脸识别技术已从学术研究逐步迈向了实用化,在楼道监视、办公出入口以及门禁系统等区域都有着广泛的应用。人脸识别有着快速直观、非接触体验、采集设备成本低等优点,比虹膜、指纹、语音等生物识别技术更为方便友好。如今市面上人脸识别系统大部分都基于PC平台,不仅不便携、功耗高,而且价格贵,应用场合有着很大的局限。因此,设计高性能、功耗低、成本低、安全可靠的人脸识别门禁系统有着很强的现实意义和宽阔的市场空间。本文在查阅大量相关文献后,分析了人脸识别技术以及门禁系统的研究现状和存在的一些问题,为了达到实用型低功耗实时人脸识别系统的目标,设计了一款基于人脸识别的双核低功耗门禁系统。本文主要从系统架构、芯片选型、电源管理、软硬件低功耗设计以及产品低功耗等多方面进行阐述,主要工作如下:(1)通过系统需求和设计指标给出了低功耗人脸识别门禁系统的总体方案,搭建了“双核”低功耗人脸识别软件、硬件系统架构。选用具有硬件加速功能的主控芯片AM437x,完成具有登记、识别、删除等完整功能的人脸识别模块,外接ATmega8实现对模块的控制操作,实现“双核”低功耗解决方案,使得智能门禁即使在恶劣环境下,也可长时间高效率工作。(2)硬件和软件方面的低功耗设计。硬件低功耗主要通过围绕处理器的特点和提供的外围接口选用低功耗的器件和芯片、采用分区分时供电方式来实现。根据系统的具体需求选取了够用的晶振频率,设计了合理的供电电路和外围设备电路;软件低功耗主要通过充分利用单片机和外围芯片的低功耗运行方式、设计合理的程序设计来实现,主要从电源管理、休眠模式方面对主芯片进行了低功耗的软件设计,然后介绍利用心跳电源管理技术实现的嵌入式系统的总体低功耗设计,最后针对其他外围设备进行了低功耗的软件流程设计。(3)研究了人脸识别算法,详细介绍了系统所用Real AdaBoost人脸检测算法与Uniform LBP识别算法,在ARM中集成算法,完成了门禁系统的底层与应用界面层的开发,设计出功能明确,结构清楚,扩展好,易维护的界面,可以实现在应用界面调用算法的功能。(4)最后,对系统进行了功能测试和低功耗测试,该系统具备实现自动人脸识别系统所需要的完整软硬件功能,可以完成人脸的注册、删除和认证识别等功能,认证通过可驱动电机工作,并能根据不同的状态做出相应的声光提示等。实验测试表明,系统的待机电流可以达到1.51μA,8节干电池使用寿命为638天,极大地减少了系统功耗,达到了预期目的,为人脸识别技术在嵌入式系统上的应用提供了一套较好的软硬件设计方案,进而提高了整个产品的使用寿命,大大节约了使用成本。
基于5G技术化工厂区停车场停车寻车智能导航系统设计
这是一篇关于5G,ARM,车位预测,路径规划,APP的论文, 主要内容为随着我国工业生产和社会经济的发展,危化品的公路运输量日益增加,厂区内的危险品车辆密集。若没有配套的停车诱导系统配合,驾驶员因厂内空间小掉头困难且无法准确了解厂内停车情况,而将危险品车辆停在厂区内的道路两旁容易造成碰撞侧翻等事故发生。本文针对化工厂区停车难的现状设计了基于5G技术化工厂区停车场停车寻车智能导航系统。系统利用超声波传感器检测车位信息,本地Lo Ra组网5G透传车位信息至阿里云物联网平台。利用AMQP协议作为物联网平台与服务器通信桥梁,Spring Boot和Maven构建服务端程序,MUI框架搭建了客户端程序,实现了停车场的场外诱导和场内的寻车导航。其中针对停车过程中有效泊位信息预测问题,提出了一种基于麻雀优化神经网络的泊位预测方法,结合小波分解对时间序列进行分解重构,通过麻雀算法对BP的权值和阈值进行不断调整以克服局部最优并引入了动态模糊学习策略改进解的质量。利用某停车场历史数据对所提算法进行有效性验证,算法的平均绝对误差和均方根误差分别为6.2230、4.6295,准确度均优于其他智能优化模型,能够有效预测剩余车位。针对停车场内欠缺的场内导航问题,考虑到手机运算能力进而选择了Dijkstra作为研究的基础算法,结合化工厂区停车实际情况在Dijkstra算法的存储结构、搜索方向、搜索范围方面进行了优化,实现了在保证最优路径条件下,降低了算法的运行时间。最后,在系统终端设备硬件的基础上,对本文设计的智能导航系统进行整体性测试,验证了智能导航系统功能满足了预期设计要求,从而完成了整体的系统设计。
基于嵌入式的基站环境监控系统的设计
这是一篇关于远程监测,C/S与B/S架构,ARM,服务器,多线程的论文, 主要内容为为了保障通信服务的畅通，国内各大通信运营商正在加速建设通信基站，基站的数量正在呈指数性增长。基站运维公司表示目前通信服务的中断很大程度上是由于基站动能供应故障、基站环境因素变化造成的基站故障引起的。因此建立基站远程集中监控系统具有重要的现实意义。 本文在对影响基站正常运行的因素进行分析的基础上，提出了系统需要实现的功能。整个系统分为三个部分：基站信息采集端、系统的服务器、用户UI。基站信息采集端利用ARM处理配合相应传感器与智能仪表完成基站信息的采集并上传服务器，系统服务器采用专业服务器级PC实现，用户利用WEB访问服务器获取基站运行信息并下达相应指令。对常用的C/S架构与B/S架构进行分析比较，提出了基于C/S与B/S混合架构的设计方案。基站采集端与服务器之间采用C/S架构，充分利用二者的硬件优势，保证了数据传输的速率；用户UI与服务器之间采用B/S架构，避免了开发专用的监控软件解决了兼容性问题。 基站采集端选用S3C2440为核心处理器，动能监测方面利用电力监测仪和备用蓄电池组自带485接口读取数据信息，包括市电电压、电流，蓄电池组电压、电流等；选用相应的传感器对基站环境变量进行采集，包括基站内温度、湿度、烟雾等。ARM处理器将采集的数据信息封装为固定格式的数据报文利用TCP/IP协议上传服务器。服务器采用多线程技术对整个监控系统中分布的多个基站进行同时监测，服务器监听线程实时监测系统中各基站连接请求，工作线程将基站上传的数据信息进行逻辑处理，保存到系统数据库。用户UI部分采用ASP.NET技术开发，UI界面具有美观、实用、易用特点。 系统实现了对多个基站的动能、环境参数的实时监测，具有远程报警功能，能够对基站备用电池组进行远程充放电管理，控制空调、新风机开启等功能。最后对所做的工作进行了总结，对系统性能的扩展与提高方向给出意见。
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