决心从角落点和边嵌入式平台的严格限制的可行性目前的状态，最先进的方法。例如，可用的记忆体数量的设备上严格限制数量的对象在数据库中。因此，建立个嵌入式对象识别系统，个目标是使大量的数据来表示个单独的对象尽可能小，以便最大限度地发挥些识别物体。另个重要方面是实时这些系统的能力。算法必须足够快将业务在现实世界中。他们必须健全和用户友好的，否则，产品配备了这种功能，只不过是没有吸引力的潜在客户。例如，在个互动参观博物馆，识别物体在移动设备上，必须足所谓智能相机有足够的权力分散的图像处理变得越来越流行的各种任务，特别是在外地的监视。它是个非常重要的工具，强大的识别可疑车辆，人员或物体是否符合公众安全。这只是局部识别功能的嵌入式平台的基本功能。在我们的工作中，我们调查的任务是，目标识别基于状态最先进的算法，在个基于的嵌入式系统。我们执行些功能强大的算法识别物体，即有兴趣点探测连同区域描述，并建立个中型对象数据库为基础的词汇树，这是适合我们的专用硬件设置。我们仔细研究了该算法参数性能的嵌入式平台。我们所研究的，国家最先进的目标识别算法，可以成功地部署在当今智能相机，即使计算和内存资源有严格的限制。关键词数字信号处理物体识别本地功能词汇树介绍识别物体是个最流行的任务领域中的计算机问题。在过去十年中，大量科学工作者做出努力，建立强有力的目标识别系统的外观特征与局部特征的程度。对于这样个框架，以适用于现实世界中的几个属性是非常重要的对旋转不敏感，光照或观点的变化，以及实时的行为和大规模行动。目前的系统已经有很多这些属性，虽然不是所有的问题已经解决，但如今他们变得越来越有吸引力的行业列入产品的客户市场。反过来，最近嵌入式视觉平台，如智能相机已经成功地出现了，不过，只有提供数量有限的计算和内存资源。然而，嵌入式视觉系统已经在我们的日常生活中。几乎每个人的手机配备了摄像头，因此可以被视为个小型的嵌入式视觉系统。显然，这会引起新的应用程序，如导航工具，视障人士，或协作公众监督使用数以百万计的人造眼睛。此外，低价格的数字传感器和需要增加公共场所的安全造成了巨大数量的增长摄像机监视用途。他们必须体积小，并处理大量的现有数据的网站。此外，他们必须执行专门的，包括大规模的信息后来被报道和施密德作为哈里斯拉普拉斯探测器和使用的是和视图匹配无序图片集。另种方法来检测斑点状结构的图像搜索点的行列式的矩阵假设当地极端嗯，这是所谓的黑森州探测器。进步发展包括仿射方差导致哈里斯仿射和黑森州仿射探测器缘附近。鉴于个角落点和走边有两个相反的方向有更多的控制点，维类平行介绍了利用角球本身和载体指着从角落的控制点。研究函数的纹理和使用额外的限制，个平行四边形是选定个。另种算法，称为凸区域探测器是由卡迪尔等。并基于概率密度函数的强度值计算的个椭圆形的区域。每个像素，熵极值为椭圆中心在此记录像素的椭圆参数的方向，氢，硫和规模的比例，主要以短轴光从排序名单的候选人的所有地区的最突出的是选择。对于个广泛的评估了大量仿射区域探测器提及的工作。般而言，个描述符是个抽象的表征图像修补程序。通常情况下，图像修补程序推选为当地环境的兴趣区域。根据不同的算法，方法或转变，由此产生的性质，可旋转不变或至少部分敏感仿射变换。大多数的做法是基于梯度计算或图像的亮度值。作为第二部分的上海对外贸易学院的做法，罗威建议使用描述的基础上叠加梯度直方图。单直方图计算在细分补丁描述梯度方向，以涵盖空间信息。最后，它们级联形成个的三维描述。最近柯和，提出了所谓的描述特征空间分析的基础上。他们计算的个主要成分分析的梯度特征空间图像，代表人数超过两万形象补丁。该描述符的新形象瓦所产生的梯度投影的瓷砖上特征空间，只保留的最重要的特征向量。因此，个有效的压缩描述维度实现，保持业绩的速度可比原来的上海对外贸易学院描述。密切相关的上海对外贸易学院的做法，梯度位置和方向直方图描述是由和施密德。反对筛选梯度直方图计算，细圆而不是粗糙的矩形网格，导致二维直方图。常设仲裁法院随后用来降低广义维数为。两个旋转不变描述提出了等，在旋转不变特征变换裂谷和描述。裂谷广义计算的个圆形正常化补丁分为同心圆环宽度相等。在每个环，梯度方向直方图的计算，而计算的梯度方向是相对的方向向量指向外向的中心。自旋图像是个二维直方图分布的编码图像的亮度值在附近的个特定中心点。直方图有两个层面，即距离中心点和强度值。量化的距离，其价值相当于本直方图强度值的像素设在个固定的距离中心点。务自动和人机交互。不仅在该领域的监视，而且在家庭领域的机器人，娱乐，军事和工业机器人技术，嵌入式计算机视觉平台越来越受欢迎，这应归功于其对环境的鲁棒性逆境。特别是基于的嵌入式平台很受欢迎，因为它们功能强大且廉价的处理器，仍然是小规模和效率方面的能耗。随着数字信号处理器提供了最大的灵活性，软件运行，相对于其他嵌入式单位像台塑作为，专用集成电路或芯片，其目前的成功并不奇怪。对于已经提到的原因，认识的任务是个非常重要的研究领域。然而，在这方面的些属性的提出，和施密德。目前最流行的两个部分的做法称为尺度不变特征变换上海对外贸易学院是由劳文提出，其中的第部分是个兴趣点检测。狗探测器采取不同的高斯模糊图像作为个近似的规模正常化拉普拉斯和使用当地最高的答复中尺度空间作为项指标的关键点。补充功能探测器，在最大限度地稳定极值区域探测器，是由麦塔斯等总之，探测器搜寻区域是光明或黑暗的比其周围的环境，即周围的黑暗，反之亦然光明像素。首先，像素的排序在升序或降序进行排序的强度值，根据地区不同类型的检测。像素阵列，比上季度美联储进入联盟找到算法和树形数据结构形状维持，而节点包含有关像素街道，以及有关强度值的关系。最后，节点满足套预先确定的标准要求的树木遍历算法。两个仿射协变区域探测器提出了和，强度为基础的区域技术和优势为基础的区域。是基于极值的强度。鉴于当地的强度极值，亮度功能沿射线产生的极值研究。这个功能本身展品的极值在地方的形象强度突然变化。连接所有点所产生的射线相应这个极值形式和技术。够快还是发动机安装固定点之，其受力是最大的，所以其变形量也是比较大的。转弯工况的分析离心力会导致赛车在急转弯时产生侧向载荷，所以车架应能承受侧向载荷。赛车经常有高速过弯的情况，此时车速较高向心加速度较大可达到以上，转弯工况即模拟赛车以加速度左转弯，动载因数取，此时车架所受的侧向力侧向力同样由悬架系统传递给车架，故视为平均作用在悬架和车架的个连接点处。，即模拟整车的转弯工况。转弯工况下的分析结果如下图车辆工程专业毕业设计论文图车架应力分析结果图车架应变分析结果结果表明车架结构受到的最大应力部位是各个梁单元接触的地方，最大应力为，远远低于车架所选用钢管材料的许用应力为。而车架整体变形量最大的地方是主环顶部钢管，其变形量为，这种最大变形量远低于车架许可承载变形量其他变形较大的发生在主环底部为，满足设计要求。分析的结果与实际的受力情况相符合，因为主环底部不仅是车手座椅安装固定点之，而且还是发动机安装固定点之，其受力是最大的，所以其变形量也是比较大的。综上所述分析可知，无论何种工况，发动机舱底部和主环均为应力较大点。为避免车架发生断裂，可采用具有高屈服强度的钢材料焊接发动机舱，增加主环支撑等同时尽量保证车架接头过渡处圆滑，能有效降低应力集中现象。车辆工程专业毕业设计论文车架刚度分析车架扭转刚度分析车架的扭转刚度决定车辆在扭曲路面行驶时悬架硬点的位置精度，是影响赛车性能的重要指标之，国外大多数参赛车队均将车架的扭转刚度作为车架设计重点。在分析车架的扭转刚度时，施加的约束条件为在车架与后悬架连接点处施加，和等个方向的位移约束在车架与前悬架左右连接点处施加个方向相反的的压力，通过仿真分析计算该硬点的作用力变形。如下图所示图车架扭转变形示意有图可知最大变形为。假设悬架硬点间的距离为，则作用于车架的扭矩车辆工程专业毕业设计论文的强制位移对应的车架转角则车架扭转刚度由上述分析可知，则车架扭转刚度为提高车架刚度最直接的方法为加固更多的管件，但这增加车架质量，因此单位质量的扭转刚度显得尤为重要该车架的质量为，则单位质量扭转刚度为。由于比赛偶然因素较多，车架扭转刚度对最终的比赛成绩影响并不著尽管如此，尽可能提高单位质量下的扭转刚度仍是设计车架的目标，可采取的措施有尽可能多地使车架管件构成三角形结构由于三角形固有的稳定性可很好地在焊接节点间传递力，并减少车架变形增大车架整体的宽度，车架截面积随之增大，可提高车架结构的抗扭转刚度。车架弯曲刚度分析车架的弯曲刚度指车架在承受垂直载荷时挠曲变形的程度。弯曲刚度会影响整车轴距以及车轮定位参数，进而影响整车的操纵稳定性。将车架视为简支梁，支点为与前后悬架的连接点。根据材料力学中简支梁挠度的计算方法，可近似计算车架的弯曲刚度计算公式为式中为车架的弯曲刚度为垂直力为力作用点到前悬架约束的距离为力作用点到后悬架约束的距离为前后悬架约束的距离为车架底车辆工程专业毕业设计论文板最大挠曲变形约束后悬架连接点的自由度，约束前悬架连接点决心从角落点和边嵌入式平台的严格限制的可行性目前的状态，最先进的方法。例如，可用的记忆体数量的设备上严格限制数量的对象在数据库中。因此，建立个嵌入式对象识别系统，个目标是使大量的数据来表示个单独的对象尽可能小，以便最大限度地发挥些识别物体。另个重要方面是实时这些系统的能力。算法必须足够快将业务在现实世界中。他们必须健全和用户友好的，否则，产品配备了这种功能，只不过是没有吸引力的潜在客户。例如，在个互动参观博物馆，识别物体在移动设备上，必须足所谓智能相机有足够的权力分散的图像处理变得越来越流行的各种任务，特别是在外地的监视。它是个非常重要的工具，强大的识别可疑车辆，人员或物体是否符合公众安全。这只是局部识别功能的嵌入式平台的基本功能。在我们的工作中，我们调查的任务是，目标识别基于状态最先进的算法，在个基于的嵌入式系统。我们执行些功能强大的算法识别物体，即有兴趣点探测连同区域描述，并建立个中型对象数据库为基础的词汇树，这是适合我们的专用硬件设置。我们仔细研究了该算法参数性能的嵌入式平台。我们所研究的，国家最先进的目标识别算法，可以成功地部署在当今智能相机，即使计算和内存资源有严格的限制。关键词数字信号处理物体识别本地功能词汇树介绍识别物体是个最流行的任务领域中的计算机问题。在过去十年中，大量科学工作者做出努力，建立强有力的目标识别系统的外观特征与局部特征的程度。对于这样个框架，以适用于现实世界中的几个属性是非常重要的对旋转不敏感，光照或观点的变化，以及实时的行为和大规模行动。目前的系统已经有很多这些属性，虽然不是所有的问题已经解决，但如今他们变得越来越有吸引力的行业列入产品的客户市场。反过来，最近嵌入式视觉平台，如智能相机已经成功地出现了，不过，只有提供数量有限的计算和内存资源。然而，嵌入式视觉系统已经在我们的日常生活中。几乎每个人的手机配备了摄像头，因此可以被视为个小型的嵌入式视觉系统。显然，这会引起新的应用程序，如导航工具，视障人士，或协作公众监督使用数以百万计的人造眼睛。此外，低价格的数字传感器和需要增加公共场所的安全造成了巨大数量的增长摄像机监视用途。他们必须体积小，并处理大量的现有数据的网站。此外，他们必须执行专门的，包括大规模的信息后来被报道和施密德作为哈里斯拉普拉斯探测器和使用的是和视图匹配无序图片集。另种方法来检测斑点状结构的图像搜索点的行列式的矩阵假设当地极端嗯，这是所谓的黑森州探测器。进步发展包括仿射方差导致哈里斯仿射和黑森州仿射探测器缘附近。鉴于个角落点和走边有两个相反的方向有更多的控制点，维类平行介绍了利用角球本身和载体指着从角落的控制点。研究函数的纹理和使用额外的限制，个平行四边形是选定个。另种算法，称为凸区域探测器是由卡迪尔等。并基于概率密度函数的强度值计算的个椭圆形的区域。每个像素，熵极值为椭圆中心在此记录像素的椭圆参数的方向，氢，硫和规模的比例，主要以短轴光从排序名单的候选人的所有地区的最突出的是选择。对于个广泛的评估了大量仿