一种基于改进型LwIP的多嵌入式视觉系统以太网防拥塞方法

    公开(公告)号:CN103973416A

    公开(公告)日:2014-08-06

    申请号:CN201410209603.2

    申请日:2014-05-15

    Abstract: 一种基于改进型LwIP的多嵌入式视觉系统以太网防拥塞方法,搭建Cortex-A8处理器、硬实时操作系统μC/OS-III和轻型协议栈LwIP的平台来实现机器视觉系统与外部装置的实时通信;采用NewReno算法优化LwIP中TCP拥塞控制机制的快速重传和快速恢复阶段,避免多个数据包丢失引起的多次快速恢复或慢启动,提高网络数据传输的可靠性和稳定性;采用归一化最小均方误差算法优化LwIP中TCP超时重传机制,准确估计RTO值,减少TCP数据传输中的伪重传,以提升TCP协议在工业环境下的数据吞吐量。

    图像显著区域检测的嵌入式并行优化方法

    公开(公告)号:CN104504696A

    公开(公告)日:2015-04-08

    申请号:CN201410788426.8

    申请日:2014-12-16

    Applicant: 江南大学

    Inventor: 白瑞林 马敏锐

    CPC classification number: G06T2207/20164

    Abstract: 图像显著区域检测的嵌入式并行优化方法,采用最大稳定极值区域算法在基于Cortex-A8的机器视觉系统上实现图像中的显著区域特征的提取,满足了图像处理算法在嵌入式机器视觉系统的高实时性要求。基于NEON单元的并行处理结构优化极值区域变化率的计算,加速了最大稳定极值区域的检测。基于NEON单元的并行处理结构优化区域几何一阶矩与中心矩阵的计算,简化了椭圆长短半轴、长轴方向角以及中心坐标的计算,加速了特征区域椭圆的拟合。设计程序级优化使程序更适合编译器向量化处理,减少程序冗余开支,提升了程序运行效率。

Patent Agency Ranking