运动数字图像识别算法在DM642上的实现及优化

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随着生产流水线速度的提高,对高速流水线上运动物体的图像识别技术应用也越来越广泛。本文采用TI公司的一款高性能的DSP设计出一种对高速运动数字图像目标的识别和检测系统,此系统采用维纳滤波对采集到的模糊图像进行复原,用神经网络对复原后的数字图像进行识别。为再度提高系统的识别速度,对RF5架构下移植后的算法进行优化,有效的提高算法的运行速度,测试结果表明,该系统运行稳定,实现了对运动数字图像的实时识别。
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