matlab图片叠加代码学生跟踪算法的软件实现及基于硬件FPGA的加速,用于创伤性脑损伤的检测和评估。作者:Bracco Filippo和Di Vece Chiara。电子邮件:[邮箱地址]。项目简介:在工业化国家中,脑震荡是40岁以下年轻人死亡的主要原因。鉴于高发病率,精准诊断至关重要。该项目通过FPGA加速OpenCV应用,实现瞳孔反射测量,以协助神经系统评估。借助瞳孔检测和跟踪功能,瞳孔计算能够比人眼更快速、更精准地估算瞳孔直径及光反应,为颅脑外伤(TBI)的评估提供准确数值。使用Python 3和Jupyter笔记本在PYNQ-Z1板上执行并加速OpenCV应用程序。存档描述包括目录结构、文档和源文件的详细信息:/软件实施/视频采集位置,完整软件实施源代码->/资产/所需资产及获取的视频样本->/C ++/未优化和优化搜索使用的C ++项目->/Python/Python 3中的初稿应用程序/硬件实施/完整硬件加速应用程序源代码位置-
matlab图片叠加代码实现-BIEPInCSatNECST学士论文项目
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期刊版本:Aaron N. Staranowicz, Garrett R. Brown, Fabio Morbidi, Gian-Luca Mariottini, 'Practical and Accurate Calibration of RGB-D Cameras Using Spheres', Computer Vision and Image Understanding, 2015年4月9日,ISSN 1077-3142.
会议版本:A. Staranowicz, GR Brown, F. Morbidi, GL Mariottini, 'Easy-to-Use and Accurate Calibration of RGB-D Cameras Using Spheres', 在R. Klette, M. Rivera和S. Satoh编辑的Proc. of the 6th Pacific-Rim Image and Video Technology Conference, Volume 8333, pp. 265-278, Springer, 2014年。
版权声明:版权所有(C)2016 Aaron Staranowicz和Gian Luca Mariottini。
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