针对工业现场中复杂背景下弱小目标检测的难题,提出了一种基于DSP的双层流水线的弱小目标检测新方法。该方法以双层流水线算法为背景,以半因果支持域背景预测为辅助,以DSP硬件图像处理系统平台为核心。利用C语言编写检测弱小目标的双层...针对工业现场中复杂背景下弱小目标检测的难题,提出了一种基于DSP的双层流水线的弱小目标检测新方法。该方法以双层流水线算法为背景,以半因果支持域背景预测为辅助,以DSP硬件图像处理系统平台为核心。利用C语言编写检测弱小目标的双层流水线算法,通过DSP集成开发软件Code Composer Studio 3.3进行移植、编译、调试及优化,将调试无误的算法程序烧写到DSP中,应用于高温镁熔液中弱小目标的检测。实验结果表明基于DSP的双层流水线方法可以有效检测出弱小目标,为实现工业现场弱小目标的实时检测奠定了基础。展开更多
以数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)平台实现图像处理的应用开发一般较复杂,不利于复杂背景下弱小目标的检测。为提高检测程序执行的高效性和稳定性,提出了基于DSP/BIOS图像处理的弱小目标检测方法。该方法以高性能数字媒...以数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)平台实现图像处理的应用开发一般较复杂,不利于复杂背景下弱小目标的检测。为提高检测程序执行的高效性和稳定性,提出了基于DSP/BIOS图像处理的弱小目标检测方法。该方法以高性能数字媒体处理器DM642为核心,以DSP/BIOS内核和动态调用API函数为辅助,以工业现场复杂镁熔液中弱小目标检测为载体,并通过数字I/O口的输出信号来判断检测的目标。经过不同条件下400次实验结果表明,综合检测率高达90.5%,与单线程DSP检测算法相比,检测率提高了11.04%,检测程序的执行效率和稳定性都得到提高。展开更多
文摘针对工业现场中复杂背景下弱小目标检测的难题,提出了一种基于DSP的双层流水线的弱小目标检测新方法。该方法以双层流水线算法为背景,以半因果支持域背景预测为辅助,以DSP硬件图像处理系统平台为核心。利用C语言编写检测弱小目标的双层流水线算法,通过DSP集成开发软件Code Composer Studio 3.3进行移植、编译、调试及优化,将调试无误的算法程序烧写到DSP中,应用于高温镁熔液中弱小目标的检测。实验结果表明基于DSP的双层流水线方法可以有效检测出弱小目标,为实现工业现场弱小目标的实时检测奠定了基础。
文摘以数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)平台实现图像处理的应用开发一般较复杂,不利于复杂背景下弱小目标的检测。为提高检测程序执行的高效性和稳定性,提出了基于DSP/BIOS图像处理的弱小目标检测方法。该方法以高性能数字媒体处理器DM642为核心,以DSP/BIOS内核和动态调用API函数为辅助,以工业现场复杂镁熔液中弱小目标检测为载体,并通过数字I/O口的输出信号来判断检测的目标。经过不同条件下400次实验结果表明,综合检测率高达90.5%,与单线程DSP检测算法相比,检测率提高了11.04%,检测程序的执行效率和稳定性都得到提高。
文摘针对工业现场复杂背景下镁熔液中弱小目标的检测问题,提出了基于DM642的镁熔液中弱小目标检测算法优化方法,旨在实现检测算法运行的高效性和运算速度的高速性。方法以高性能数字媒体处理器DM642为核心,以DSP集成开发软件Code Composer Studio 3.3为辅助,以工业现场复杂镁熔液中的弱小目标检测为载体,利用C编译器,主要从预处理算法和软件优化两方面对镁熔液中弱小目标的检测算法进行优化研究。结果表明,经过优化的检测算法在速度和稳定性等方面均得到了明显提高,解决了弱小目标检测算法中结构复杂和运算速度慢的问题,为实现工业现场弱小目标的实时检测奠定了基础。
