基于FPGA的智能小车Sobel边缘检测与远程监控系统

"本文档是关于基于FPGA的智能小车系统的硕士学位论文，重点讨论了如何使用Sobel边缘检测技术进行行车道检测，并结合Elasticsearch Java API进行数据处理。" 在智能小车系统的设计中，Sobel边缘检测是一种关键的图像处理技术，用于识别图像中的边界和轮廓。Sobel检测算法是一种基于梯度强度的边缘检测方法，它通过计算图像像素的水平和垂直梯度来确定边缘。在硬件实现中，这一过程通常是流水线式的，每个时钟周期计算一个像素值。由于图像像素通常用8位表示，为了处理可能的负数和溢出，数据会在计算前扩展到10位，计算后则裁剪回8位。在图4.7所示的Sobel边缘检测结构图中，可以看到垂直和水平方向的边缘检测分别由不同的加法模块实现。 江苏大学的这篇硕士论文详细阐述了基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的智能小车系统设计，该系统利用FPGA的灵活性和可重构性，构建了一个包含Nios II嵌入式系统的平台。系统集成了SPI、串行口、以太网接口和各种存储器，还移植了嵌入式Linux操作系统，并配置了Web服务器和CGI程序，以实现远程监控功能。此外，论文还探讨了使用DSPBuilder设计行车道检测模块，并在Matlab中进行仿真。 在智能小车的硬件系统中，论文特别强调了Sobel边缘检测算子的应用，该算子用于行车道检测。通过Sobel算子，可以准确地识别出车道线条，从而帮助小车自主导航。同时，系统还包含了数码相机模块，用于图像采集，以及红外测温模块，用于环境和目标的温度监测。相应的，论文还详细介绍了图像采集、温度测量以及小车运动控制程序的编写，并对整个系统进行了调试，以实现通过Internet进行远程监控的目标。 标签“智能小车”表明，此系统设计适用于自动化和远程操作的场景，特别是在人类难以到达或者危险的环境中。而提及的“Elasticsearch Java API”，虽然在摘要中没有直接展开，但在智能小车系统实际运行中，可能会用于存储和检索由Sobel边缘检测和其他传感器收集的数据，以便进一步分析和决策。 总结来说，这篇论文详尽地探讨了如何利用Sobel边缘检测技术、FPGA硬件平台和嵌入式系统，设计并实现一个具备远程监控和智能导航能力的智能小车系统。通过对行车道的检测、温度测量和图像处理，该系统能够在各种环境下有效执行任务，同时利用Java API处理和存储数据，提高了系统的实用性和可扩展性。