【摘 要】
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道路清洁是建设卫生城市的重要关注点之一,而清洁程度指标是评判路面是否干净的重要依据。路面清洁程度的评判若是人工进行,效率低下,而多数清洁程度评判算法部署后无法满足作业车辆高实时性、低成本、低功耗要求。如何解决路面清洁程度评判算法部署并满足系统高要求是一个值得研究的问题。针对上述问题,本文对路面清洁程度评判算法和算法如何部署展开研究,主要包含以下工作:研究了一种基于FPGA的路面清洁程度评判算法,该
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道路清洁是建设卫生城市的重要关注点之一,而清洁程度指标是评判路面是否干净的重要依据。路面清洁程度的评判若是人工进行,效率低下,而多数清洁程度评判算法部署后无法满足作业车辆高实时性、低成本、低功耗要求。如何解决路面清洁程度评判算法部署并满足系统高要求是一个值得研究的问题。针对上述问题,本文对路面清洁程度评判算法和算法如何部署展开研究,主要包含以下工作:研究了一种基于FPGA的路面清洁程度评判算法,该算法基于机器视觉原理,能够多通道并行检测路面垃圾特征,在多种作业场景下都能够有较高的评判准确率,且算法在FPGA平台上部署后能够满足系统的高实时性、低成本、低功耗的要求。课题通过分析不同的作业场景,总结了沥青、水泥2种路面,晴天、阴天、雨后、夜晚4种天气环境共8种场景,并针对这些场景制作了对应数据集共800张图像。为解决上述场景中光照不均匀性和路面复杂的问题,本文算法先通过图像增强提高图像质量,而后改进Nrgb颜色特征空间来抑制光照干扰,从而提高算法的准确率和鲁棒性。实验表明,本文研究的算法在多种作业场景下都有较高的准确率,在晴天、阴天场景下准确率可达0.9,夜晚、雨后场景下可达0.75。算法最后部署在Xilinx的Zynq7020平台上,经测试其性能足以满足系统需求。
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