| 一种电缆终端头红外识别算法的FPGA实现研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>4456 K | |
| 標簽： FPGA 红外图像识别算法 区域生长法 | |
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| 文檔介紹：针对在电站巡检中电缆终端头识别准确率低、实时性差等问题，设计一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）优化反向传播（Back Propagation，BP）神经网络的现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）红外识别系统。红外识别算法实现包括使用改进区域生长算法对红外图像进行分割，随后计算Hu不变矩作为神经网络输入特征。对于PSO-BP神经网络，选择7-10-1的网络结构，训练后均方误差为0.085，优于BP神经网络的0.136。在FPGA上实现时，采用定点数据量化、流水线结构及并行计算方法，同时对Sigmoid激活函数应用二次方程多段拟合。最终经过仿真验证，该系统识别率达到了92%并且算法速度提高了约6倍。 | |
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