简介:首先采用基于混合高斯模型与椭圆肤色模型进行手势分割,分割出手势区域,使用卡尔曼滤波器进行手势跟踪,获得手势中心点的位置。在此基础上,记录各帧中心点位置,得到运动轨迹,利用提出的轨迹模板匹配方法对动态手势进行识别。该方法利用基本的几何特征便可完成手势运动轨迹的设置与识别,无需特征选择或训练样本的搜集。最后,采用基于Zynq-7000的Zedboard平台对该算法进行实现,并采用HLS硬件加速工具进行算法加速。实验结果表明,该算法可实现较精确的手势识别,接受弹性的输入采样,识别正确率在95%以上,且通过硬件加速后,可在嵌入式平台中实时识别,具有较好的实时性。
简介:随着人工智能的发展,数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用,是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念,详细描述了BP神经网络的原理,并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式,分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值,并能通过各种优化方式提高识别精度。
简介:提出了一种通过发送HEX文件到TMS320F28335进行程序升级的新方法。配置TMS320F28335为FLASH启动模式,通过预烧写升级程序到FLASH中,可实现在串口发送HEX文件升级用户程序的功能。详细介绍了该方法实现原理和开发过程,并且给出软件流程图和关键代码。实验证明,该方法操作方便,可靠性高,大大提高了效率。
简介:随着CPU速度的迅速提高,CPU与片外存储器的速度差异越来越大,匹配CPU与外部存储器的方法通常是采用Cache或者片上存储器。微处理器中的片上存储器结构通常包含指令Cache、数据Cache或者片上存储器。对于嵌入式设备上数据密集的应用,数据Cache与片上存储器相比存在以下缺陷:①片上存储器是固定的单周期访问,可在设计时(不是运行时)研究数据访问模式;而Cache还要考虑不命中的情况,因而有可变的数据访问时间,执行时间的预测更加困难。②使用Cache执行时间的不可预测性影响编译器的优化。③细颗粒的Cache对于图像编码等的规则数据访问并不合适,因而使用Cache对于嵌入式设备可能不是最优的。对于大多数应用,使用片上存储器比使用数据Cache能耗平均节省约40%,芯片面积与时间的乘积仅为Cache的46%,因而对于嵌入式多媒体处理器,片上RAM作为数据Cache的替代,功耗更低。片上存储器的有效使用对于提高嵌入式应用的速度、降低功耗具有重要的意义。