基于PYNQ框架的人体目标跟踪系统

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为了解决传统HDL语言编写现场可编程门阵列(FPGA)部署神经网络算法时存在的开发难度高、周期长、可移植性差的问题,设计了一种基于PYNQ框架的人体目标跟踪系统.该系统将加速的SSD算法部署在低功耗ARM+FPGA的异构计算平台Mizar Z7开发板上,对基于卷积神经网络的SSD算法进行软硬件协同开发.PL端设计卷积层加速器,移植PYNQ框架后通过PS端Jupyter Notebook调用综合设计完成ARM与FPGA间高速的信息交互,实现对摄像头采集的图像进行人体目标检测与运动轨迹显示的功能.经过实际测试,该系统可以实现实时识别人体目标、采集人体运动轨迹的功能,可适用于人体目标跟踪相关领域.
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通过数值模拟方法,研究了210 t铁水包静置温降过程中铁水包包盖和铁水液位对铁水温降速率的影响.模型中使用S2 S辐射传热模型来考虑渣层与包盖间的辐射传热,并分析了不考虑铁水自然对流对计算结果的影响.结果表明:铁水静置过程计算中,考虑铁水自然对流现象能够明显提高铁水温度的均匀性,并提升计算结果的准确性.使用包盖能够有效减少铁水包静置过程铁水的热量散失,提高铁水的4 h静置后最终温度13℃.铁水包内铁水液位会影响静置过程中铁水温降速率,液位降低会增加铁水温降速度.
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对环保类网络舆情传播特征展开研究,为相关部门挖掘舆情热点话题传播规律,针对网络结构采取相应的调控策略具有重要作用,并以此为契机推动环境保护工作.基于社会网络分析法,以新浪微博“垃圾分类”为数据源,将网络舆情传播划分潜伏期、爆发期、反复期和长尾期四个阶段.用Gephi进行网络结构分析,以此为依据探究网络舆情传播规律,并对比不同生命周期的差异.
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With a strain rate range of 0.01-10 s-1and a deformation temperature range of 1110-1200℃,the isothermal compression test was performed on one powder metallurgy superalloy which is macroscopic segregation free.Using electron backscatter diffraction,the eff
电炉冶炼钛铁矿制备酸溶渣时,为降低冶炼温度、保障渣的流动性,高钛渣中通常保留一定数量的氧化亚铁,导致后续钛白粉生产中产生硫酸亚铁,造成酸耗高等不利影响.针对上述问题,通过采用FactSage热力学分析结合电炉冶炼试验,研究了氧化镁对高钛渣物化性质影响规律及其降低炉渣冶炼温度的可行性.结果表明,提高氧化镁含量、降低氧化亚铁含量,高钛渣黏度变化不明显,但能降低炉渣熔化温度,并且提高氧化镁有利于抑制钛的还原.随着氧化镁含量提高,黑钛石固溶体中MgTi2 O5比例增加.电炉冶炼结果表明,渣中氧化镁质量分数由6.6
针对微波器部件不断提升的性能要求,设计了矢量网络分析仪大动态范围混频接收机与中频接收机,通过低频段直接采样、高频段混频接收方案解决了超宽频段混频接收机设计的难题,通过中频自动增益控制解决了中频接收机的动态范围与测量速度难于兼顾的问题,通过对接收机的链路分析与工程试验,结果为接收机底噪达到135dBm,大信号接收机幅度压缩在0.05dB以内.结果表明,设计实现了矢量网络分析仪大动态范围与高精度测试的统一,可对基站滤波器等高抑制比器件进行S参数测试.
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