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嵌入式机器视觉系统的研究与实践的中期报告.docx

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嵌入式机器视觉系统的研究与实践的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/15 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【嵌入式机器视觉系统的研究与实践的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【嵌入式机器视觉系统的研究与实践的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。嵌入式机器视觉系统的研究与实践的中期报告(EmbeddedMachineVisionSystemResearchandPracticeMidtermReport),机器视觉技术越来越受到重视,尤其是在制造业和交通领域。而针对嵌入式机器视觉系统的研究,则是近年来的热点之一。嵌入式机器视觉系统,特指采用嵌入式平台实现视觉处理的系统。相比于传统PC上实现视觉处理,它具有体积小、功耗低、实时性强等优势,适用于复杂的实时检测与控制系统中。因此,在工业制造、医疗器械、安防监控等领域中有广泛应用前景。,实现人脸识别和目标跟踪等实时应用。具体的目标包括:,并测试系统的性能和稳定性。,并将其应用于系统中。。,我们选择了NVIDIA的JetsonNano开发板作为系统的主要硬件平台。该开发板搭载了NVIDIA的最新一代Tegra处理器,具有强大的计算性能和令人印象深刻的实时图像处理能力。我们还选择了OpenCV和TensorFlow等开源库,作为基础的软件开发工具。在硬件实现方面,我们成功地搭建了一个基于JetsonNano开发板的嵌入式机器视觉系统。该系统具有6个摄像头输入和一个HDMI输出接口,支持对6个视角的同时处理,并可通过HDMI将处理结果输出到显示器上。系统嵌入式运行,功耗极低,体积小巧,满足我们的要求。在软件开发方面,我们首先实现了基础的图像处理功能,包括图像采集、预处理、分割、特征提取等。然后,我们实现了人脸检测和识别算法,并将其应用到系统中。使用OpenCV库中的基于Haar特征的级联分类器,我们实现了成功的人脸检测。接着,N)的人脸识别算法。%,并成功地应用于我们的系统中。接下来的工作重点是优化算法以提高系统的实时性和准确性。我们计划使用深度学****算法来实现目标跟踪,并对算法进行调优,以达到更高的准确率和更快的处理速度。,我们成功地搭建了一个基于嵌入式平台的机器视觉系统,并实现了人脸识别的功能。在未来的工作中,我们将继续努力以实现目标跟踪等更复杂的视觉应用。我们相信,随着算法的不断改进和硬件性能的提高,嵌入式机器视觉系统将会广泛应用于各个领域,为我们的生产和生活带来更多福利。