|本期目录/Table of Contents|

[1]张壮领,陈彩娜,毕明利.基于ARM+FPGA方案的便携式智能勘灾设备的设计[J].工业仪表与自动化装置,2021,(03):55-60.[doi:1000-0682(2021)03-0000-00]
 ZHANG Zhuangling,CHEN Caina,BI Mingli.Design of portable intelligent disaster detection equipment based on ARM + FPGA[J].Industrial Instrumentation & Automation,2021,(03):55-60.[doi:1000-0682(2021)03-0000-00]
点击复制

基于ARM+FPGA方案的便携式智能勘灾设备的设计

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2021年03期
页码:
55-60
栏目:
出版日期:
2021-06-15

文章信息/Info

Title:
Design of portable intelligent disaster detection equipment based on ARM + FPGA
作者:
张壮领陈彩娜毕明利
广东电网有限责任公司,广东 广州 510630
Author(s):
ZHANG Zhuangling CHEN Caina BI Mingli
Guangdong Power Grid Corporation, Guangdong Guangdong 510630, China
关键词:
ARM数据处理器FPGA控制器CMOS图像传感器深度非松弛哈希算法
Keywords:
ARM data processor FPGA controller CMOS image sensor depth non relaxation hash algorithm
分类号:
TP393
DOI:
1000-0682(2021)03-0000-00
文献标志码:
A
摘要:
针对传统勘灾设备数据处理耗时时间长,图像信息采集模糊,设备体积较大的问题,该文设计出一种便携式智能勘灾设备。该智能勘灾设备将电子半导体微型处理器(ARM)和现场可编程门阵列(FPGA)相结合,能够完成灾区环境图形信息的采集。采用CMOS图像传感器完成灾区图像信息采集,利用深度非松弛哈希算法加快数据处理速度,利用求导公式更容易找出数据的规律,通过ARM和FPGA结合的方式完成整个设备的调控。对比验证分析三种不同勘灾设备的数据,该文设计的设备图像采集时间最短能达到0.2 s,图像质量更是达到3624像素,数据处理总耗时也只有73 ms,均验证了该文设备性能的优越性及设计方案的可行性。
Abstract:
Aiming at the problems of traditional disaster detection equipment,such as long time in data processing,blurred image information acquisition and large equipment size,a portable intelligent disaster detection equipment is designed.The intelligent disaster detection equipment combines electronic semiconductor microprocessor (ARM) and field programmable gate array (FPGA) to complete the collection of environmental graphics information in disaster areas.CMOS image sensor is used to complete the acquisition of image information of disaster areas,the deep non-relaxation hash algorithm is used to speed up the data processing speed,the derivation formula is used to find out the rules of data,and the control of the whole equipment is completed by the combination of ARM and FPGA.By comparing, verifying and analyzing the data of three different kinds of disaster detection equipment,the image acquisition time of the equipment designed in this paper can reach the minimum of 0.2 s,the image quality is 3624 pixels, and the total data processing time is only 73 ms.All these three aspects have verified the superiority of the equipment performance and the feasibility of the design scheme.

参考文献/References:

[1] 王浩舟,常雅荃,李川,等.无人机影像处理软件 Pix4Dmapper 与 Photoscan在资源普查中的成像性能分析[J].甘肃科技,2017,33(22):46-51.

[2] 张骥.北斗卫星导航系统现状及测量中的应用[J].信息通信,2019(08):215-216.
[3] 俞茂超,刘倩倩,凤宏晓,等.便携式雷达综合检测平台及智能故障诊断系统的设计[J].计算机测量与控制,2018,26(04):5-8.
[4] 薛伟.高陡岩质边坡地质灾害勘察设计思路构架[J].华东科技:学术版,2017(04):372-373.
[5] SHEN F,SHEN C,LIU W,et al.Supervised discrete hashing. In: Proceedings of the 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Boston[C].USA:IEEE, 2015:37-45.
[6] 王佟,孙杰,江涛,等.煤炭生态地质勘查基本构架与科学问题[J].煤炭学报,2020,45(01):276-284.
[7] 丁宁,常玉春,赵健博,等.基于USB 3.0的高速CMOS图像传感器数据采集系统[J].吉林大学学报(工学版),2018,48(04):1298-1304.
[8] 曹鹏飞.基于FPGA的CMOS图像传感器采集系统设计[J].电子测试,2019(11):35-36.
[9] 樊春玲,范立超,明星,等.基于FPGA的高性能CMOS图像采集系统设计[J].青岛科技大学学报(自然科学版),2018,39(01):114-118.
[10] 刘冰,郑君,董建婷.CMOS图像传感器参数自动化测试软件设计与实现[J].计算机测量与控制,2018,26(03):98-102.
[11] 朱望纯,张硕,蒋汉林.基于ARM与FPGA高速数据通信接口设计[J].桂林电子科技大学学报,2017,37(04):293-297.
[12] 辛海洋,彭飞.一种基于ARM+FPGA的无人机地面测控系统设计与实现[J].电子世界,2017(15):129+131.
[13] 亓海凤,王永.深度学习在哈希算法的应用[J].科技资讯,2018,16(32):139-142.
[14] 李建昊,陈征.基于深度神经网络的哈希算法研究综述[J].无线通信技术,2020(2):45-50.
[15] 陈昌红,彭腾飞,干宗良.基于深度哈希算法的极光图像分类与检索方法[J].电子与信息学报,2020,42(12):3029-3036.
[16] 曾燕,陈岳林,蔡晓东.结合全局与局部池化的深度哈希人脸识别算法[J].西安电子科技大学学报,2018,45(05):163-169.
[17] KAHLER O , PRISACARIU V , VALENTIN J , et al. Hierarchical Voxel Block Hashing for Efficient Integration of Depth Images[J]. IEEE Robotics & Automation Letters, 2017,1(1):192-197.
[18] 江泽涛,简雄,刘小艳,等.一种改进的二进制哈希编码方法[J].电子学报,2019,47(02):462-469.
[19] CHEN Y , ZHANG H , ZHANG X , et al. Regularized Semi-Nonnegative Matrix Factorization for Hashing[J]. IEEE Transactions on Multimedia,2017,PP(99):1-1.
[20] 李宗民,张鹏,刘玉杰,等.结合注意力模型与双峰高斯分布的深度哈希检索算法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2020,32(05):759-768.
[21] 徐巧玉,周新稳,王军委,等.一种ARM+FPGA的可裁剪以太网串口服务器设计[J].河南科技大学学报(自然科学版),2018,39(06):24-29+34+5.
[22] 严亮,舒志兵.基于ARM+FPGA的机器人多轴运动控制器的设计与研究[J].机床与液压,2019,47(11):12-18.
[23] 孙孝辉,宋庆增,金光浩,等.基于ARM+FPGA平台的二值神经网络加速方法研究[J].计算机应用研究,2020,37(03):779-783.

相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2020-09-23
基金项目:广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20184286)
作者简介: 张壮领(1981),男,广东揭阳人,硕士,高级工程师,主要研究方向为电力应急管理,人工智能。
更新日期/Last Update: 1900-01-01