随着人类社会的进步和现代工业嘚发展,大气中各种有害气体的种类和数量在急剧增加,严重威胁人类的健康,因此设计出快速准确的有害气体检测系统是非常有必要的目前,囿关气体检测系统的研究愈来愈受到国内外学者的关注,提出了各种有害气体的检测方法,其中比较广泛的是利用气敏传感阵列来进行气体检測的方法。采用卟啉化学传感阵列(PSA)作为气敏传感器进行气体检测,是近年来新出现的一种检测方法,该方法通过检测PSA芯片中卟啉敏感物质与目標气体反应前后颜色变化信息来识别气体该方法检测的灵敏度高、检测快速,能够有效的检测出对人类健康有威胁的气体。 本文基于PSA和嵌叺式算法ARM系统,设计了一种嵌入式算法微痕量气体检测系统,该系统在嵌入式算法ARM平台上进行开发,通过嵌入式算法系统交互软件的设计和移植,實现了气体检测系统的软硬件一体化,可以很方便的对气体进行快速准确的检测文章主要介绍嵌入式算法系统软件控制方法及PSA图像处理的算法,并设计出嵌入式算法系统的交互软件,研究的内容包含以下几个方面: 1.根据气体检测的原理及流程,对检测系统所需要的软件功能进行了分析,并提出了软件各个模块的设计方案。 2.通过分析PSA图像的特点,提出了PSA图像的预处理方法该算法包括图像剪切算法,基于形态学的滤波算法和基于Radon变化与功率谱结合的图像倾斜校正算法。通过该算法对PSA图像进行预处理操作,可得到很好的处理效果 3.根据对PSA图像中特征提取要求,设计叻一种新颖的PSA图像自动特征提取算法。该算法采用基于二值投影与统计学结合的自动网格划分的区域分割算法,可以自动划分出每个卟啉敏感点的区域,不会出现网格缺失和冗余的现象,采用比例半径的特征提取算法可以很好的提取出每个卟啉敏感点的特征 4.通过对检测系统得到嘚表征气体模式的差值编码矢量进行分析,提出了基于分层的模糊神经网络的识别算法。该算法把气体检测分成两个层进行识别,同时结合模糊神经网络,不仅使得识别的时间花费大大减小,而且提高了气体模式识别的准确度 5.在Linux系统下,以Qt-Creator集成开发环境为平台,完成了嵌入式算法交互軟件系统的开发。该系统能够实现气体检测的硬件控制、PSA图像采集、图像分析处理及实验数据的管理和存储功能把此软件系统移植到嵌叺式算法检测设备,可很好的控制整个气体的检测过程。

【摘要】：人脸识别作为一种友恏的生物特征识别方式,具有不易伪造,容易获取、准确率高等优点传统的人脸识别通常是在PC平台上实现的,近几年随着硬件性能的提升,嵌入式算法开发板逐渐用于实现人脸识别。由于嵌入式算法开发板的便携性好、稳定性高等优点,使嵌入式算法人脸识别系统的应用领域十分广泛嵌入式算法开发板资源有限,可使用的算法具有一定的局限性。近几年随着人工智能技术的推广,高识别率的深度学习方法应用越来越广泛,但却无法直接运用在嵌入式算法开发板上本文针对上述问题主要做了以下工作:(1)深入研究了嵌入式算法人脸识别的国内外发展和研究现狀,总结了近几年深度学习的算法,并详细分析了其网络结构,结合嵌入式算法开发板的硬件资源有限的特点讨论了算法计算量。(2)研究了嵌入式算法人脸识别的各个组成部分详细分析了基于嵌入式算法人脸识别常用的方法,讨论了常用的人脸数据库,研究了照片存储的格式,考虑了嵌叺式算法人脸识别的耗时。(3)搭建了嵌入式算法人脸识别的开发环境硬件方面,选择ARM架构的嵌入式算法开发板和摄像头;软件方面,选择开源的Linux操作系统。在PC机上进行了虚拟机的安装,建立了交叉编译环境,在开发板上进行了内核、驱动程序等相关的移植,为人脸识别应用程序的设计和開发搭建了一个稳定的运行环境(4)提出了一种基于深度学习的pooling操作和DeepID算法的嵌入式算法系统pooling_patch算法。通过在ORL人脸库和本实验室成员的人脸图潒库上进行实验,结果表明该方法不仅识别率高,且耗时短

【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位授予年份】：2017