研究生学期总结汇报(机器视觉之目标追踪)

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学习要求: 1、掌握图像处理的基本理论和应用方法。 2、具备机器视觉系统中图像特征提取、目标追踪的算法设计能力。 3、掌握FPGA DE2-115开发板的基本知识并进行图像处理算法编程。 4、具有运用外语进行学术报告和学术讨论的能力。
2 工作完成情况
2.1 学期总结
通过本学期的学习,找到了自己感兴趣的研究方向,并初步学习 了需要掌握的专业知识。现将这一学期的学习总结如下:
学习进度
第1章 浅谈FPGA技术、优势、学习途径
第2章 Quartus II 13.0套件的下载及安装
第3章 Verilog HDL语法简介
第4章 MAX II CPLD/Cyclone II/IV FPGA设
PCB Layout设计
第5章 Verilog HDL设计与Testbench文件架构
第6章 4位计数器的设计与仿真验证
1 研究方向简介
1.4 目标追踪(主要方向)
研究课题:基于FPGA实现机器视觉目标追踪。 目标追踪是指对图像序列中的运动目标进行检 测、提取、识别和跟踪;首先对目标进行定位,而 后获得运动目标参数,如位置、速度、加速度和运 动轨迹等,从而实现对目标的识别、分类,进而对 目标进行运动跟踪,最终实现对运动目标的行为检 测,以完成更高一级理解。
1 研究方向简介
1.3 定位、识别应用 随着高精度视觉定位方法的成熟和成本的下降,室外的自动驾驶汽车、无人
机,室内的机器人、吸尘器等的定位精度,智能化水平都将有普遍的提升。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟 踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,叫做人脸识别。
主要工作: 1、学习C++语言基本语法 2、配套习题集,在CodeBlocks环境下进行编程练习
2 工作完成情况
2.5 矩阵分析与应用
第1章 第2章 第3章 第4章
学习进度 矩阵代数基础 特殊矩阵 矩阵微分 梯度分析与最优化
主要工作: 学习矩阵分析的丰富理论和大量生动应用,掌握如何
使用矩阵这一重要数学工具,灵活解决科学和工程技术中 的问题。
研究生学期总结汇报 机器视觉 目标追踪
专业:控制科学与工程 方向:图像理解与机器视觉
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以上是我本学期的学习总结。在今后的学习和工作中,我会在本学 期学习的基础上,保持认真严谨的态度,努力完成相应的科研任务。
谢谢指导
目录
CONTENTS
1
研究方向简介
2
工作完成情况
3
存在问题不足
4
明年学习计划
1 研究方向简介
1.1 机器视觉
机器视觉(Machine Vision)是近年来发展起来的一项新技术,它是利 用光机电一体化的手段使机器具有视觉的功能。简单来说,就是用机器代替 人眼来做测量和判断。它主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的 图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉的典型机构由五部分组成:照明、镜头、相机、图像采集卡、 视觉处理器。
1 研究方向简介
1.1 机器视觉
在不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合, 常用机器视觉来替代人工视觉;由机器视觉衍生出来的机器视觉技术, 是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处 理、模式识别等诸多领域的交叉学科;机器视觉技术最大的特点是速度 快、信息量大、功能多。
第13章 基于FPGA的VGA驱动显示设计
FPGA DE2-115开发板
主要工作: 1、了解开发板的主要结构 2、使用Quartus软件进行简单的Verilog编程练习 3、学习了Modelsim仿真软件的使用方法 4、掌握了将项目程序写进开发板的步骤
2 工作完成情况
2.4 C++ PHale Waihona Puke Baiduimer
学习进度 第1章 开始 第2章 变量和基本类型 第3章 字符串、向量和数组 第4章 表达式 第5章 语句 第6章 函数
课程学习科目
课题学习科目
数字信号处理 最优控制 泛函分析 英语
FPGA设计技巧与案例开发详解 OpenCV3 编程入门 矩阵分析与应用 C++ Primer
通过这些科目的学习,了解了相关的重要理论,为今后的研究奠 定了理论基础。
2 工作完成情况
2.2 OpenCV3 编程入门
第1章 第2章 第3章 第4章 第5章
3 存在问题不足
1、矩阵分析学习不深入、抓不住重点,前边学后边忘 2、FPGA 开发板工作原理不清晰
Verilog语言编程思想不能熟练掌握 开发板使用不多 3、英语读写能力有待加强 4、时间观念不强,学习沉不下心,效率不高
4 明年学习计划
1、认真学习开设的每门课程,掌握一些必要的专业基础知识。 2、完成《矩阵分析与应用》、《OpenCV编程入门》、《FPGA设计技巧 与案例开发详解》、《C++ Primer》等专业书籍主要内容的学习。 3、查阅机器视觉方面的文献资料,把握研究方向的前沿动态,利用已 有设施进行机器视觉实验。
学习进度 邂逅OpenCV 启动前的认知准备 HighGUI图形用户界面初步 OpenCV数据结构与基本绘图 core组件进阶
主要工作: 1、根据书上的例程,学习图像处理函数的使用,掌握其功能及参数意义 2、在Visual Studio环境下进行编程练习并观察图像处理结果
2 工作完成情况
2.3 FPGA设计技巧与案例开发详解
机器视觉的几个重要研究分支:①目标制导的图像处理;②图像处 理和分析的并行算法;③从二维图像提取三维信息;④序列图像分析和 运动参量求值;⑤视觉知识的表示;⑥视觉系统的知识库等。机器视觉 在工业上的四大应用方向为定位、检测、测量和识别。
1 研究方向简介
1.2 测量、检测应用
在流水化作业、大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且 精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而 且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。
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