沈美丽
作品数: 22被引量:117H指数:5
  • 所属机构:青岛理工大学理学院
  • 所在地区:山东省 青岛市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金

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高精度数据采集仪的实现与研究被引量:3
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为了满足地震观测领域的数字地震设备的高精度要求,介绍了一种采用具有高动态范围的24位Σ-ΔA/D芯片CS5321/5322作为模数转换器,以当前流行的浮点型数字信号处理器(TMS320VC33)为核心处理器的高精度数据采集仪.结果测定,系统的分辨率达到了19.5位,实践证明该电路稳定可靠,达到国外同类产品的水平,而价格不到国外产品的30%,具有较高的应用价值.
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小波提升的超现实亮度对比度传递的图像融合方法被引量:1
2019年
针对传统的亮度对比度传递算法在视频融合中实时性差的问题,给出了使用提升小波代替双正交小波的改进方案,并在红外与可见视频融合中引入超现实视频融合思想,提出了超现实亮度对比度传递算法。该算法能够提取所拍摄场景的背景,并利用背景与可见光视频序列进行超现实融合,然后再使用基于提升小波的亮度对比度传递算法与红外视频进行二次融合。实验表明该算法具有良好的实时性,且在烟雾环境下工作能够获得很好的效果。
沈美丽俞超
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支持向量机在尿沉渣有形成分分类中的应用被引量:7
2006年
计算机显微图像尿沉渣分析仪,是运用图像处理技术和统计学习理论中支持向量机(SVM)技术,对尿沉渣的有形成分进行自动分类和识别,并从形态学方面对其进行了特征描述。在应用SVM分类方法的过程中,首先建立已知分类的图像,进而提取图像的特征,再对这些特征进行训练,同时交叉验证确定最优的SVM核函数和参数。最后根据训练过程建立的模型来对测试图像分类。结果表明,选用了支持向量机来实现沉渣识别,与传统的方法相比,取得了更高的识别率。
沈美丽陈殿仁
关键词:支持向量机核函数
低功耗便携智能乒乓球发球机设计
2020年
设计了一款以超低功耗MSP430芯片为主控制器,通过蓝牙模块实现手机APP控制发球机的整套系统。训练者通过APP软件,直接发送命令给发球机的控制系统,按照设定不必靠近发球机就能改变发球速度与旋转模式。结果表明,手机APP发出命令,系统各部分均能正常工作。
沈美丽
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数字电表的示数识别方法及装置、模型训练方法及装置
本发明公开了一种数字电表的示数识别方法及装置、模型训练方法及装置,属于图像识别技术领域。所述方法包括:从获取的数字电表图像中提取感兴趣区域;确定感兴趣区域中的至少一个目标区域;基于至少一个目标区域确定第一矩形区域;将第一...
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油田智能分层注水井下控制系统设计
2023年
为提高油田的生产效率,满足油田分层注水智能化需求,文中设计一种油田智能分层注水井下控制系统。该系统主要由井下注水板、井下压力传感器和直流电机等部分组成。井下注水板的主要功能是处理井下压力传感器数据,接收井上人员发送的控制指令,以及通过控制直流电机转动调节井下注水阀门的开度大小。为提高系统抗电机等噪声的能力,创新性地设计一种抗噪电阻编码器模块,用于代替霍尔编码器测量电机的旋转角度。在井口端设备与井下注水设备之间通信时,系统通过设定压力波通信协议减少打压设备的开关次数,在稳定传输数据的前提下降低系统功耗。实际测试结果表明,所设计的井下注水板在模拟的井下高温环境中能稳定工作,可为油田智能化注水生产提供一种有效的解决方案。
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三角计算和BACF跟踪算法的无人机距离和高度计算方法
2022年
针对反无人机拍摄场景中摄像头水平放置与倾斜放置的两种情况,提出了基于视觉的对于特定无人机目标的三角计算测高测距算法。使用稳健性高的尺度跟踪BACF算法对目标进行跟踪并计算目标的成像宽度和高度。根据已知目标尺寸、摄像头焦距、俯仰角等参数对无人机与摄像头的实际距离进行估测。实验结果为:处理速度超过45 frame/s,满足实时性要求,并且平均相对误差为5%。应用所提算法可实现对无人机目标进行跟踪的同时评估出目标距离摄像头的高度与距离。
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基于高速DSP信息处理技术的目标跟踪算法实现
为了克服以往目标跟踪系统的缺点,本文通过对最大熵阈值分割算法、形心跟踪和直方图统计匹配跟踪算法的深入研究,设计了以高速DSP TMS320C6416为核心处理器、CPLD进行逻辑控制、FPGA对采集的视频数字图像进行预处...
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基于形态学梯度重构和标记提取的分水岭图像分割被引量:74
2008年
为了解决传统分水岭算法的过分割问题,提出一种使用形态学梯度重构和标记提取技术进行图像预处理的分水岭图像分割方法。该方法基于多尺度概念,进行梯度重构时采用了不同尺寸的结构元素,在对重构后的各梯度图像的区域极小值进行标记后,将各标记点的并集作为最终标记图像,用其修改梯度图像,然后进行分水岭变换,实现图像的区域分割。实验结果表明,该方法既能有效解决分水岭算法的过分割问题,又保留了各尺度下的重要目标,并且可以根据图像特点和具体的分割要求,调整分割过程中所选参数,得到满意的图像分割效果。
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基于3D空间和FDC2214的手势识别系统分析
2021年
本文提出了一种基于3D空间和非接触式传感器的精密手势识别系统的设计方案。系统以STM32F103C8T6单片机为主控制器,通过非接触式电容传感器FDC2214检测由4块单面覆铜板构成的3D空间与人体手部之间的电容变化,提出了差值补差商除判断算法,利用外部无源屏蔽和中值滤波算法滤除外界环境对传感器的影响,从而实现对人体手势的识别。通过主控制器对任意人员手势信息进行识别学习并记忆,能够实现对任意测试者的手势识别。测试结果表明,系统识别速度较快、精度较高、操作方便、工作稳定。本系统的设计尝试可以为未来多维空间中手势操作控制的应用提供参考。
刘尊年张效伟沈美丽李宏升刘金升
关键词:手势识别OLED自学习