石圣羽 作品数:6 被引量:21 H指数:3 供职机构: 河北大学 更多>> 发文基金: 河北省自然科学基金 河北省教育厅科研基金 河北省科学技术研究与发展计划项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 更多>>
基于BP神经网络的足球机器人摄像机标定 被引量:3 2008年 摄像机标定是精密视觉测量的基础。利用人工神经网络直接学习图像信息与二维平面信息之间的对应关系,不需要确定摄像机具体的内部参数和外部参数,也无需知道有关摄像机模型或参数的先验知识。通过实验表明基于神经网络的标定方法与传统的线性标定方法相比具有较高的标定精度和较强的标定实时性,适用于足球机器人的摄像机标定。 宗晓萍 石圣羽 田华关键词:BP神经网络 足球机器人 摄像机标定 基于DSP和USB的图像采集与处理系统 随着传感器技术、计算机技术的发展,视觉伺服系统在工业领域中得到了广泛的应用。图像采集与处理系统作为视觉伺服系统的重要组成部分,担负着视觉伺服系统前端图像采集与处理的任务,图像采集的质量和处理的实时性将直接影响到整个视觉伺... 石圣羽关键词:视觉伺服系统 图像采集 数字信号处理器 USB接口 工业自动化 文献传递 基于ART-2神经网络及不变矩特征的图像模式识别 被引量:3 2007年 将图像进行预处理并提取图像的特征,计算出图像的不变矩,利用ART-2神经网络完成了对图像的模式识别。通过实验证明ART-2神经网络具有较高的识别率,并很好地解决了神经网络在模式识别中面对识别对象出现新模式时,网络的可塑性与稳定性的矛盾。 郝雷 石圣羽 宗晓萍 淮小利关键词:ART-2神经网络 特征提取 不变矩 模式识别 基于不变矩特征及BP神经网络的图像模式识别 被引量:15 2008年 根据图像的不变矩特征,应用BP神经网络实现了图像的模式识别.由于神经网络本身具有很强的学习能力及容错能力,且采用并行工作方式,因此,此识别方法与传统的模式识别方法相比,具有较强的抗干扰能力及较快的识别速度.本文通过实验验证了此方法的有效性. 田华 石圣羽 宗晓萍关键词:模式识别 BP神经网络 不变矩 图像采集与处理系统的USB接口设计 2010年 本文以图像采集系统为研究背景,讨论了USB2.0接口芯片CY7C68013A的GPIF(General Programmable Interface)与DSPTMS320DM642的HPI(Host Port Interface)硬件的连接设计,以及相应的固件程序、驱动程序等软件设计。解决了图像采集与处理系统与PC主机之间的高速数据传输问题。 宗晓萍 石圣羽 刘巍伟 许雅田关键词:图像采集 USB GPIF HPI 视觉伺服系统中的嵌入式图像处理研究 田华 宗晓萍 赵晓军 郝雷 石圣羽 课题构建了基于高性能ARM处理器S3C6410和Linux操作系统的嵌入式图像采集处理软硬件平台。设计驱动程序及用户程序实现了图像的实时采集、上下位机同步显示及网络传输功能,提高了视觉伺服图像系统的硬件性能、图像处理能力...关键词:关键词:视觉伺服系统 图像采集处理系统 处理器