监控系统

借助reVISION加速监控系统的开发

作者:Nick Ni 和 Adam Taylor

 监控系统严重依靠嵌入式视觉系统提供的功能加速在广泛市场和系统中的部署。这些监控系统的用途非常广泛,包括事件和流量监控、安全与安防用途、ISR 和商业智能。用途的多样性也带来了几大挑战,需要系统设计人员在解决方案中加以解决。它们是:
● 多摄像头视觉 – 能够连接多个同类或异类传感器类型。
● 计算机视觉技术 - 能够使用高级库和框架(例如 OpenCV 和 OpenVX)进行开发。
● 机器学习技术 – 能够使用框架(例如 Caffe)来实现机器学习推断引擎。
● 提高分辨率和帧率 – 提高每个图像帧所需的数据处理。

  根据用途,监控系统会实现相应算法(例如光流法)以检测图像内的运动。立体视觉提供图像内的深度知觉,也使用机器学习技术来检测和分类图像中的对象。

基于FPGA的工控领域监控系统设计

整机在工作时,大概有4%的能量被各种电力电子器件所消耗,这些被消耗的能量以热量的形式分别在单个模块中通过散热器散发出去。

  针对以上的现象,可用PTl00铂电阻温度传感器在散热器表面感应温度,以保护电力电子器件不因为在高温下运行而损坏。金属铂(Pt)的电阻值随温度变化而变化,并且具有很好的重现性和稳定性,利用铂的此种物理特性制成的传感器称为铂电阻温度传感器,通常使用的铂电阻温度传感器的零度电阻值为100Ω,电阻变化率为0.3851Ω/℃。铂电阻温度传感器具有精度高,稳定性好,应用范围广等优点,是最常用的一种温度传感器。

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