【摘 要】
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工业互联网当中多节点传感器数据融合是重要发展趋势,但随之而来的问题是数据量的增大与通信带宽的限制之间的矛盾,同时工业检测的实时性要求也难以保障。在数据产生的上游端口对数据进行压缩从而降低通信系统的压力是解决该问题一种行之有效方法。本论文基于实际工程项目中的该问题进行了相关研究,搭建了一个基于嵌入式平台的图像压缩系统,其压缩性能达到预期设计目标。具体工作如下:（1）在对经典无损压缩算法两种主要类型进
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工业互联网当中多节点传感器数据融合是重要发展趋势,但随之而来的问题是数据量的增大与通信带宽的限制之间的矛盾,同时工业检测的实时性要求也难以保障。在数据产生的上游端口对数据进行压缩从而降低通信系统的压力是解决该问题一种行之有效方法。本论文基于实际工程项目中的该问题进行了相关研究,搭建了一个基于嵌入式平台的图像压缩系统,其压缩性能达到预期设计目标。具体工作如下:（1）在对经典无损压缩算法两种主要类型进行分析实验以后,选取适合本系统的LZO算法,进行实验测试以验证其可行性,综合压缩比、耗时等指标完成压缩算法的选择。（2）设计了基于嵌入式平台的图像数据压缩系统并搭建模拟实验环境,并进行性能测试。完成了将LZO算法在嵌入式平台上的移植工作,同时设计了基于Labview的上位机软件、串口通信协议来模拟图像压缩传输过程。最后对所搭建系统的性能进行分析验证。（3）提出了基于图像数据空间冗余度图像预处理方法,优化压缩算法并进一步提升压缩性能。设计了无损压缩和有损压缩两种方案,以应对不同的精度需求场景进行选择,最后进行测试验证。研究的图像压缩算法实现了对图像数据的压缩,平均压缩率49%,平均耗时19.3ms经过优化后的算法在无损压缩状态下将图像压缩到38.16%,在有损状态下能够以0.29%的误差将图像压缩到19.5%,能够达到预期设定的性能指标要求。
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