基于深度學(xué)習(xí)的煙霧識別研究

基于Google第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對煙霧圖像進(jìn)行識別檢測，通過改進(jìn)的運(yùn)動檢測算法截取疑似煙霧區(qū)域圖像，并結(jié)合PCA降維算法和Inception Resnet v2網(wǎng)絡(luò)模型在TensorFlow平臺下進(jìn)行煙霧特征的訓(xùn)練識別。該算法實(shí)現(xiàn)了較大范圍的火災(zāi)實(shí)時(shí)檢測報(bào)警，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)證明整個(gè)檢測過程準(zhǔn)確地識別了視頻流中的煙霧區(qū)域，相比于傳統(tǒng)煙霧識別方法具有更高的準(zhǔn)確率和自適應(yīng)性，為大范圍的火災(zāi)煙霧報(bào)警提供了一種有效方案。

發(fā)表于：11/2/2018

NB-IoT將為無線煙感帶來哪些改變？

火災(zāi)無疑是人員安全和公共財(cái)產(chǎn)的最大威脅之一，近年來獨(dú)立煙感越來越多，但由于獨(dú)立煙感產(chǎn)品功能單一，只能發(fā)出聲光報(bào)警，存在一定局限性。隨著全國NB-IOT技術(shù)的成熟，新的智慧煙感解決方案呼之欲出。

發(fā)表于：10/29/2018

繼蘋果之后，亞馬遜、Super Micro也要求彭博社撤回“間諜芯片”報(bào)道

繼上周蘋果要求彭博社撤回本月早些時(shí)候發(fā)表的關(guān)于“間諜芯片”報(bào)道之后，近日，亞馬遜和超微（Super Micro）也都向彭博社發(fā)出了說明，要求后者撤回關(guān)于間諜芯片的報(bào)道。

發(fā)表于：10/24/2018

蘋果CEO罕見動怒，要求彭博社撤掉中國間諜芯片報(bào)導(dǎo)

《BuzzFeed News》周五(19 日) 報(bào)導(dǎo)顯示，蘋果執(zhí)行長庫克(Tim Cook) 呼吁《彭博商業(yè)周刊》撤掉中國間諜芯片的報(bào)導(dǎo)，他罕見動怒表示：「這沒有發(fā)生，也不可能發(fā)生?！?/a>

2018年液晶監(jiān)視器出貨預(yù)估年成長1.5%

調(diào)查顯示，液晶監(jiān)視器2018年出貨量預(yù)計(jì)達(dá)1.26億臺，相較去年成長1.5%，擺脫連續(xù)七年衰退的頹勢。今年液晶監(jiān)視器出貨成長主要受惠于面板價(jià)格到位、北美需求暢旺、電競產(chǎn)品需求火熱，以及無邊框產(chǎn)品暢銷。

發(fā)表于：10/8/2018

奧比中光陳摯：3D視覺技術(shù)趨于成熟，2020年市場將全面爆發(fā)！

人臉識別并不是一項(xiàng)新技術(shù)，人臉識別算法技術(shù)的演進(jìn)到現(xiàn)在已經(jīng)將近20多年。 不過目前大部分人臉識別仍以2D圖像為基礎(chǔ)，由于2D人臉識別存在人臉特征信息損失的情況，因此，2D人臉識別無法保證100%安全，在金融支付等場景中也無法應(yīng)用。

發(fā)表于：9/11/2018

美國芯片業(yè)盼川普不要對中國實(shí)施出口管制

CNBC報(bào)導(dǎo)，美國企業(yè)研究所(American Enterprise Institute) 亞洲經(jīng)濟(jì)學(xué)家史劍道(Derek Scissors)9月7日在受訪時(shí)表示，美國想要看到的是中國貿(mào)易行為(甚至是其國內(nèi)經(jīng)濟(jì)行為)出現(xiàn)非常顯著的變化。他預(yù)期美中貿(mào)易緊張情勢可能會再拖兩年。

發(fā)表于：9/8/2018

基于查表結(jié)構(gòu)的指紋增強(qiáng)電路設(shè)計(jì)

增強(qiáng)運(yùn)算是指紋預(yù)處理中的關(guān)鍵步驟，在以往算法的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一種基于查表結(jié)構(gòu)的硬件電路，提高了運(yùn)算速度，同時(shí)節(jié)約了硬件資源。用Verilog硬件描述語言對電路進(jìn)行RTL（Register Transistor Level）建模，并編寫測試模型對電路進(jìn)行仿真。通過測試結(jié)果可知，電路運(yùn)算速度快，是等條件下通用處理器運(yùn)算速度的10倍以上；增強(qiáng)后為二值化指紋圖，減少了預(yù)處理的步驟與時(shí)間；其優(yōu)越的增強(qiáng)效果，保證了后續(xù)的指紋特征提取與識別的正確率。該增強(qiáng)電路可作為IP核應(yīng)用在指紋識別集成電路中。

發(fā)表于：8/27/2018

基于RFID的冷鏈運(yùn)輸遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于RFID的冷鏈運(yùn)輸遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由車載終端和監(jiān)測中心組成，車載終端由STC12C5A60S2單片機(jī)、SIM300無線通信模塊、GPS定位模塊u-blox NEO、RFID電子標(biāo)簽和讀寫器等部分組成，完成數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和發(fā)送功能。監(jiān)測中心利用線程池技術(shù)接收、解析并在線顯示溫濕度和定位數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)性能可靠，硬件成本較低，能夠快速完成溫濕度顯示和車輛定位，適合在冷鏈行業(yè)推廣使用。

發(fā)表于：8/23/2018

一種無源射頻識別編解碼電路的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證

提出了一種基于ISO/IEC 14443協(xié)議的高頻13.56 MHz RFID芯片的數(shù)字編解碼電路結(jié)構(gòu)，采用Altera FPGA搭建驗(yàn)證系統(tǒng)，進(jìn)行了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的仿真與驗(yàn)證。該電路實(shí)現(xiàn)了RFID標(biāo)簽芯片通信時(shí)所需要的副載波調(diào)制后曼徹斯特編碼和修正密勒碼的解碼，并為后端的協(xié)議棧電路設(shè)計(jì)了SPI從機(jī)通信接口。

發(fā)表于：8/16/2018

基于FPGA的方向?yàn)V波指紋圖像增強(qiáng)算法實(shí)現(xiàn)

設(shè)計(jì)了一種基于FPGA純硬件方式實(shí)現(xiàn)方向?yàn)V波的指紋圖像增強(qiáng)算法。采用寄存器傳輸級（RTL）硬件描述語言（Verilog HDL），利用時(shí)分復(fù)用和流水線處理等技術(shù)完成了方向?yàn)V波指紋圖像增強(qiáng)算法在FPGA上的實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)通過了Modelsim的仿真驗(yàn)證，并在Terasic公司的DE2平臺上完成了硬件測試。

發(fā)表于：8/16/2018

基于PN532的接觸式和非接觸式讀卡器設(shè)計(jì)

介紹了一款可以同時(shí)讀寫接觸式卡和非接觸式卡的多功能讀卡器，詳細(xì)闡述了射頻芯片PN532和主控芯片ST2211的外圍硬件電路和整個(gè)讀卡器的軟件構(gòu)架。同時(shí)對讀卡器電源管理、低功耗設(shè)計(jì)、多通信方式融合等進(jìn)行了較詳細(xì)的分析。

發(fā)表于：8/14/2018

開槽圓環(huán)型無芯片射頻識別標(biāo)簽結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)分析了一種圓環(huán)開槽型的無芯片射頻識別RFID(Radio Frequency Identification)標(biāo)簽。這種圓環(huán)開槽型結(jié)構(gòu)具有高度的對稱性，無需考慮入射波的極化方式。對散射得到的時(shí)域信號進(jìn)行極點(diǎn)的提取。根據(jù)極點(diǎn)與標(biāo)簽結(jié)構(gòu)的對應(yīng)關(guān)系，主要極點(diǎn)提供了嵌入在標(biāo)簽結(jié)構(gòu)中的基本數(shù)據(jù)，通過主要極點(diǎn)來對標(biāo)簽的結(jié)構(gòu)進(jìn)行識別。通過仿真分析可知，這種標(biāo)簽結(jié)構(gòu)可達(dá)到4 bit的編碼，可成為一種新型無芯片RFID標(biāo)簽結(jié)構(gòu)。

發(fā)表于：8/13/2018

基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位技術(shù)的研究

對WSN中基于測距技術(shù)的定位方法進(jìn)行了研究，針對室內(nèi)環(huán)境易對信號造成干擾且硬件存在差異的情況，采用為每個(gè)參考節(jié)點(diǎn)設(shè)置其測距模型的方案。對利用線性定位和極大似然估計(jì)兩種定位算法分別進(jìn)行了分析，通過實(shí)驗(yàn)測試定位系統(tǒng)中測距模型的測距誤差以及兩種定位算法的定位誤差，依據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果提出了綜合運(yùn)用兩種定位算法的策略。

發(fā)表于：8/9/2018

基于聲源定位技術(shù)的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)

針對目前的大部分視頻監(jiān)控系統(tǒng)都是基于圖像檢測的靜態(tài)或動態(tài)監(jiān)控，提出了在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用聲源定位和攝像頭動態(tài)采集進(jìn)行聯(lián)合判決的方案。系統(tǒng)采用麥克風(fēng)陣列對聲源進(jìn)行定位，然后驅(qū)動攝像頭轉(zhuǎn)動到聲源位置監(jiān)控，通過圖像分析給出報(bào)警動作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在低噪聲干擾的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，能實(shí)現(xiàn)對聲源的有效定位，并進(jìn)行異常情況報(bào)警。

發(fā)表于：8/8/2018