简介:首先采用基于混合高斯模型与椭圆肤色模型进行手势分割,分割出手势区域,使用卡尔曼滤波器进行手势跟踪,获得手势中心点的位置。在此基础上,记录各帧中心点位置,得到运动轨迹,利用提出的轨迹模板匹配方法对动态手势进行识别。该方法利用基本的几何特征便可完成手势运动轨迹的设置与识别,无需特征选择或训练样本的搜集。最后,采用基于Zynq-7000的Zedboard平台对该算法进行实现,并采用HLS硬件加速工具进行算法加速。实验结果表明,该算法可实现较精确的手势识别,接受弹性的输入采样,识别正确率在95%以上,且通过硬件加速后,可在嵌入式平台中实时识别,具有较好的实时性。
简介:Qorvo凭借功能强大的前端模块(FEM)QPF1002Q(作为高通9150芯片组参考设计的关键部件),在蜂窝车联网(C-V2X)应用的全球现场试验中发挥重要作用。QorvoFEM具备出色的线性输出功率和热管理性能,有助于在车辆、自行车、行人和基础设施之间构建无线安全通信系统,实现直接实时通信。C-V2X技术将5G的低延迟和高带宽优势融入了汽车应用领域。Qorvo产品旨在解决汽车领域中最棘手的RF难题,同时支持C-V2X和DSRC协议。相关产品将于1月8日至11日的CES(#CES2019)期间,在拉斯维加斯金沙会展中心的40943号Qorvo展位上展出。
简介:针对传统分布式多微处理器系统需要在安装时替每个处理器设定地址的不便,提出一种简洁的通信协议及总线结构。通过这个协议,系统会在每次开机或重置时,自动为每一个处理器设定唯一的地址,大大地减免了系统安装及维修进需人工设置地址带来的麻烦,该协议已在澳门邮政局的自动化邮政信箱系统中运行了2年。