發(fā)布時間：2018-05-19 19:16

  本文選題：PWM調(diào)制恒流驅(qū)動 + 運動目標(biāo)識別��； 參考：《中南林業(yè)科技大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：近年來,LED燈以其低功耗、壽命長、安全、綠色無污染等眾多優(yōu)勢快速占據(jù)了照明市場,然而現(xiàn)有路燈控制方式局限于分時段控制、難于統(tǒng)一管理、亮度不能自動調(diào)節(jié)及排查故障依賴于人工巡視,直接影響著LED路燈的應(yīng)用與發(fā)展。設(shè)計并實現(xiàn)一種基于視覺感知技術(shù)的LED路燈無線自組網(wǎng)的智能識別路燈控制系統(tǒng),具有重要的實際意義與應(yīng)用價值。論文主要工作與取得的成果如下。(1)根據(jù)控制系統(tǒng)的功能和性能需求以及主控CPU的性能及功能,選擇了合適的主控處理器,采用PWM調(diào)制恒流驅(qū)動實現(xiàn)路燈亮度的調(diào)節(jié),完成了功能模塊外圍接口電路和供電電源設(shè)計,系統(tǒng)核心板結(jié)構(gòu)的設(shè)計與接口板設(shè)計。(2)通過軟件開發(fā)流程引出該設(shè)計系統(tǒng)對運動目標(biāo)識別的功能性需求,選擇合適的嵌入式操作系統(tǒng)；根據(jù)視頻圖像采集驅(qū)動V4L2及運動目標(biāo)識別軟件motion,設(shè)計并實現(xiàn)了運動目標(biāo)識別系統(tǒng)的整體框架及系統(tǒng)流程。(3)在分析和比較幾種常用運動目標(biāo)識別算法優(yōu)勢與不足的基礎(chǔ)上,提出了一種將中值背景模型算法與motion算法有機結(jié)合的優(yōu)化算法,MATLAB仿真實驗結(jié)果表明,該優(yōu)化算法在識別精度、環(huán)境適應(yīng)性及算法復(fù)雜度上都有一定的優(yōu)勢,該算法已經(jīng)被應(yīng)用到產(chǎn)品中。(4)完成了智能路燈識別控制系統(tǒng)的軟件流程設(shè)計、視頻采集功能與motion軟件識別功能的測試,測試表明：該系統(tǒng)能夠根據(jù)環(huán)境亮度以及路況識別,實現(xiàn)路燈開關(guān)和亮度調(diào)節(jié)的智能控制。實際運行表明,該智能識別路燈控制系統(tǒng)提高了識別精度,能夠根據(jù)時間、環(huán)境亮度及路況信息實現(xiàn)LED路燈亮度的自動調(diào)節(jié),在一定程度上實現(xiàn)了“智能學(xué)習(xí)”,達到了深度節(jié)能、便于監(jiān)控和統(tǒng)一管理、降低運營成本的目標(biāo)。
[Abstract]:In recent years, LED lamp has occupied the lighting market rapidly because of its advantages of low power consumption, long life, safety, green and no pollution. However, the existing control mode of street lamp is limited in time control, so it is difficult to unify management. Brightness can not be automatically adjusted and troubleshooting depends on manual inspection, which directly affects the application and development of LED street lamp. The design and implementation of an intelligent recognition street lamp control system based on visual perception technology for LED street lamp wireless ad hoc network has important practical significance and application value. The main work and achievements of this paper are as follows: 1) according to the function and requirement of the control system and the performance and function of the main control CPU, the suitable main control processor is selected, and the adjustment of the luminance of the street lamp is realized by using the PWM modulation constant current driver. The peripheral interface circuit and power supply design of the function module are completed. The design of the system core board structure and the interface board design. Select the appropriate embedded operating system; According to the video image acquisition driver V4L2 and the moving target recognition software motion. this paper designs and realizes the whole frame of the moving target recognition system and the system flow. On the basis of analyzing and comparing the advantages and disadvantages of several commonly used moving target recognition algorithms. This paper presents an optimization algorithm which combines median background model algorithm with motion algorithm. The simulation results show that the algorithm has some advantages in recognition accuracy, environment adaptability and algorithm complexity. The algorithm has been applied to the product. It has completed the software flow design of the intelligent street lamp recognition control system, the testing of the video capture function and the motion software recognition function. The test results show that the system can recognize the system according to the environment brightness and the road condition. The intelligent control of street lamp switch and luminance adjustment is realized. The actual operation shows that the intelligent recognition street lamp control system can improve the recognition accuracy, can realize the automatic adjustment of LED street lamp brightness according to time, environment brightness and road condition information, and realizes "intelligent learning" to a certain extent. Achieve deep energy saving, easy to monitor and unified management, reduce operating costs.
【學(xué)位授予單位】：中南林業(yè)科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM923.34;TP273

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本文編號：1911312