样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144196612 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：6042 标注数量(xml文件个数)：6042 标注数量(txt文件个数)：6042 标注类别数：21 标注类别名称:["Arrester body","Arrester voltage equalizing ring","Breaker","Breaker connector","Breaker support insulator","Casing connector","Casing general hat","Casing porcelain sleeve","Casing pressure equalizing ring","Current transformer connector","Current transforme

内容概要：本文围绕2018年Science论文中的中红外全介质硅纳米柱超表面模型展开，重点复现并仿真了双椭圆纳米柱结构通过打破对称角实现BIC（连续域束缚态）共振效应的物理过程。采用FDTD（时域有限差分）方法对单元结构、共振场分布、透射峰及Q值进行仿真分析，提供了参数扫描脚本与Q值计算工具，支持共振峰随尺寸因子S和对称角theta的调控，具备良好的可拓展性。 适合人群：光学工程、光子学、纳米材料及相关领域的科研人员，具备一定电磁仿真基础的研究生或高年级本科生。 使用场景及目标：①掌握BIC超表面的设计原理与FDTD仿真方法；②实现共振峰调谐与高Q值优化；③拓展至中红外分子编码、传感、滤波等光谱调控应用。 阅读建议：结合提供的FDTD模型、脚本与Word教程进行实践操作，重点关注结构参数对共振特性的影响，建议在仿真过程中逐步调整S和theta以观察光谱响应变化。

Xcore LA系列非制冷红外机芯组件是烟台艾睿光电科技有限公司推出的一款高性能红外成像核心部件。这款组件主要用于各种红外热像仪和监控系统中，提供高质量的红外图像数据。本用户操作指令说明手册V1.5.3详细介绍了如何与该机芯组件进行交互和设置，帮助用户更好地理解和操作设备。 1. **串口设置** 串口通信是机芯组件与外部设备交互的主要方式。手册中提到的表1列出了串口设置的相关参数，如波特率，这是决定数据传输速度的关键因素。不同的应用可能需要不同的波特率，例如，高速数据传输可能需要更高的波特率，而稳定性优先的系统可能会选择较低的波特率。用户应根据实际需求调整这个参数，以确保数据的正确传输。 2. **机芯组件命令&信息格式** 2.1 **机芯接收命令格式** 机芯组件接受特定的命令格式，这些命令通常由一系列字符组成，用于控制机芯的工作模式、参数调整等。用户需要按照规定的格式发送命令，确保机芯能正确识别并执行。 2.2 **机芯组件状态信息格式** 机芯组件在接收到命令后，会返回状态信息，反馈当前的工作状态或执行结果。状态信息同样遵循特定的格式，以便用户解析并理解机芯的运行情况。 2.3 **机芯组件接收命令及状态信息** 这部分详细描述了如何构造和解析命令及状态信息，包括命令的发送方法、确认机制以及错误处理，这对于调试和维护红外机芯组件至关重要。 3. **公司信息** 手册最后包含了烟台艾睿光电科技有限公司的联系方式和版权信息，强调了未经许可不得复制或传播手册内容的规定，并提醒用户手册内容可能因产品升级而更新。 附录一中列出了完整的**用户指令列表**，这是一份详细的参考指南，列出了所有可用的控制命令及其功能，用户可以根据这些指令来实现对红外机芯组件的精细控制。 此手册的版本历史部分显示了从初始版本A1.0.0到A1.5.3的更新内容，包括增加了用户指令列表，更新了数字视频源选择、数据接口设置、模拟视频指令以及波特率设置指令，反映了产品功能的不断完善和优化。 Xcore LA系列非制冷红外机芯组件用户操作指令说明手册V1.5.3为用户提供了详尽的操作指南，涵盖了从基本的串口设置到复杂的命令控制，是用户有效使用和维护该红外机芯组件的重要参考资料。

STM32F1微控制器系列是由STMicroelectronics（意法半导体）生产的一系列基于ARM Cortex-M3处理器的32位微控制器。该系列微控制器广泛应用于工业控制、医疗设备、电机控制和消费电子产品等。STM32F1系列因其高性能、低功耗和高集成度的特点，成为设计者的首选。 MLX90614是一款非接触式的红外测温模块，能够精确地测量物体表面的温度。它基于微型热电堆传感器，并结合了专用信号处理IC，这种模块可以在-70°C至+380°C的宽温度范围内实现精确的温度测量。MLX90614模块小巧轻便，测量精度高，响应速度快，并且具有用户可编程的I2C接口，使其在自动化测温系统中非常适用。 OLED（有机发光二极管）显示屏是一种使用有机材料制作的显示屏技术。OLED屏幕能够自发光，因此不需要背光，这使得OLED屏幕可以制造得更薄，并且提供了更好的视角和对比度。OLED屏幕在智能手表、手机和其他便携式设备上越来越受欢迎。 将STM32F1微控制器、MLX90614红外测温模块和OLED显示屏结合在一起，可以制作出一个功能丰富的测温装置。这样的装置可以非接触地测量物体或环境的温度，并将温度读数实时显示在OLED屏幕上。这种组合的设计可能会应用在医疗设备、环境监测、智能家居系统和各种工业测量场景中。 为了实现这样的装置，开发者需要编写嵌入式软件来控制STM32F1微控制器，使其能够通过I2C接口与MLX90614模块通信，获取温度数据。同时，微控制器还要能够驱动OLED显示屏，将温度数据图形化地展示给用户。开发者需要熟悉STM32F1的编程，了解I2C通信协议，以及掌握OLED显示技术的接口和编程。 这个项目不仅涉及硬件连接和嵌入式软件编程，还可能需要对测量误差进行校准，确保温度读数的准确性。开发者在设计时还需考虑到设备的电源管理，确保装置能够长时间稳定工作。此外，为了提升用户体验，可能还需要考虑增加用户界面和交互设计。 使用STM32F1微控制器、MLX90614红外测温模块和OLED显示屏相结合的项目是一个涉及硬件设计、软件编程、系统集成和用户交互设计的复杂工程。这个项目能够帮助开发者提升在嵌入式系统开发方面的技能，并且在实践中深入理解传感器技术、显示技术以及微控制器的应用。

红外气体泄漏检测技术是近年来快速发展的一门技术，它广泛应用于石油化工、煤矿安全、环境监测等多个领域。有效的气体泄漏检测对于确保工业生产安全、预防环境污染和保障公众健康具有至关重要的作用。随着计算机视觉技术的进步，基于图像处理的目标检测方法在气体泄漏检测中占据了越来越重要的地位。 在目标检测领域，深度学习模型尤其是卷积神经网络（CNN）已经证明了其卓越的性能。YOLO（You Only Look Once）作为一种实时目标检测算法，因为其检测速度快、准确性高的特点，被广泛应用于各种视觉检测任务中。YOLO算法的模型可以直接从图像数据中学习特征，并进行快速的目标定位和识别。 文档中提到的“红外气体泄漏数据集1612张YOLO+VOC格式”是一个专门为红外图像中的气体泄漏目标检测任务设计的数据集。VOC格式是由Pascal Visual Object Classes Challenge所定义的一种标准格式，广泛用于目标检测和图像分割任务的数据标注。该数据集包含了1612张红外图像，每张图像都对应一个标注文件，标注文件以XML格式存储，提供了精确的气体泄漏位置信息。此外，还包含TXT文件用于YOLO格式的标注，这些标注文件包含了用于训练和测试YOLO模型的详细标注信息。 该数据集中的图片被保存在名为JPEGImages的文件夹中，标注的矩形框位置信息存储在Annotations文件夹下的XML文件中，而YOLO格式的标注信息则存储于labels文件夹下的TXT文件中。数据集包含的标签种类数为1，标签名称为“gas-leak”，表明所有标注的对象均为气体泄漏。数据集中的气体泄漏标注框数共计1692个，总框数与气体泄漏标注框数一致，说明数据集中每张图片可能有一个或多个气体泄漏标注框。 数据集中的图片清晰度达到高分辨率的标准，且数据集来源标注为“星码数据城”，为特定来源的数据集。需要注意的是，文档中特别声明了本数据集不对训练出的模型或者权重文件的精度做出任何保证，这意味着数据集本身仅提供了准确且合理的标注信息，模型训练的效果将取决于使用数据集的算法和实验设计。 此外，数据集的图片没有经过增强处理，因此在训练深度学习模型时可能需要对图像进行进一步的增强操作以提高模型的泛化能力。标签的形状为矩形框，适合于目标检测识别任务。 数据集的总数量、标注方式、格式细节、清晰度、来源说明和使用注意事项都为研究人员提供了详细的了解，为他们进行气体泄漏检测研究提供了宝贵的数据资源。通过使用此数据集，研究人员可以训练出能够在实际场景中快速准确地检测气体泄漏的智能系统。

电力场景电气设备红外图像变压器检测数据集VOC+YOLO格式4271张14类别，是一份详尽的图像数据集，主要用于电力设备检测领域中的变压器检测。这份数据集包含了4271张红外图像，每张图片都对应一张VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件，用以支持图像的物体识别和定位任务。 数据集采用Pascal VOC格式和YOLO格式结合的方式提供，其中VOC格式包含图像标注的矩形框、类别等信息，而YOLO格式则适用于YOLO系列目标检测算法。数据集中不包含分割路径的txt文件，仅限于图片、VOC格式xml标注文件和YOLO格式txt标注文件。 数据集共标注有14种不同的类别，每个类别都有详细的标注信息，这些类别包括但不限于空气断路器（ACB）、电流互感器（CT）、连接器（Connection）、避雷器（LA）、负荷开关（LBS）等。每张图片中，相应的类别都有对应的矩形框来标定其位置。 具体到每个类别的标注框数，数据集中标注最多的类别为“Connection”，框数达到了3961个，而“core”类别标注的框数最少，为699个。这14个类别总共标注了11896个框。这些数据标注均使用了labelImg工具进行，标注规则是为每个类别画出矩形框。 需要注意的是，尽管这份数据集为电力设备检测提供了极为宝贵的信息和便利，但数据集提供者并不对使用这些数据训练出的模型或权重文件的精度提供任何保证。使用者应自行评估数据集的适用性和准确性，对模型的性能负责。 数据集的使用场景主要集中在电力设备，尤其是变压器的检测工作。通过这些红外图像和对应的标注，研究人员和工程师可以构建和训练目标检测模型，以实现对电力设备缺陷和异常状态的自动检测。这不仅提高了检测的效率，而且对于保障电力系统的稳定运行和预防事故的发生都具有重要的意义。 值得注意的是，该数据集的下载地址为下载.csdn.net/download/2403_88102872/90089745。这一资源对于需要进行相关研究的科研人员和工程师来说是一个宝贵的资料库。

红外遥控麦轮小车全向运动Mixly图形化程序是一个基于图形化编程的项目，旨在帮助初学者或爱好者通过简单的编程实现对具有麦轮结构的小车进行全方位控制。这种小车通常采用四个独立的麦克纳姆轮，允许它在平面上进行直行、侧移、旋转等复杂动作，实现全向运动。 我们来了解红外遥控技术。红外遥控是利用红外线作为传输信号的一种无线通信方式，常见于各种家用电器的遥控器。红外遥控系统包括发射端（遥控器）和接收端（小车上的接收模块）。发射端通过编码将控制指令转化为红外信号，接收端接收到信号后解码执行相应的动作。 接着，麦轮，也称为麦克纳姆轮，是一种特殊设计的轮子，其内部有多个斜向叶片，使得轮子在转动时可以同时产生横向和纵向的推力。四轮布局的麦轮小车可以根据叶片的角度和电机的转速实现前后左右任意方向的平滑移动，提供了极大的灵活性。 Mixly是一款图形化编程工具，特别适合初学者使用。它基于Blockly，一个由Google开发的开源项目，用于创建可视化编程语言。Mixly提供了各种编程块，用户可以通过拖拽这些块并组合，来编写控制硬件设备的代码，如电机驱动、传感器读取等，而无需接触复杂的文本代码。在这个项目中，Mixly将被用来编写控制红外遥控接收模块和麦轮小车电机的程序。 在“红外遥控麦轮小车全向运动Mixly图形化程序图”中，我们可以期待看到以下内容： 1. 程序结构：程序可能包含初始化部分，用于设置电机和红外接收器；主循环部分，用于持续监听红外信号并根据接收到的指令控制电机。 2. 逻辑控制块：Mixly中的条件语句（如“如果…那么…否则”）、循环语句（如“重复”、“直到”）会被用来处理不同的遥控指令。 3. 电机控制块：Mixly提供电机控制模块，包括设置电机速度和方向，以实现小车的全向运动。 4. 红外信号解析：程序会包含解析红外信号的部分，将接收到的编码数据转换为可执行的动作指令。 通过这个项目，学习者不仅可以掌握红外遥控的基本原理和应用，还能了解麦轮小车的运动机制，同时深化对图形化编程的理解。Mixly的图形化界面降低了编程的门槛，让非专业人士也能轻松上手，体验到编程的乐趣和实际应用的可能性。

红外热成像技术是一种利用红外辐射探测和测量物体表面温度分布的技术，通过非接触式的测量手段，将目标物体表面的温度分布以图像的形式展现出来。TN160红外热成像模组是一种集成了红外探测器和信号处理功能的模块化产品，可以广泛应用于工业检测、医疗诊断、建筑维护、安全监控等领域。 TN160红外热成像模组的产品资料中包含了多个关键组件的详细信息。数据手册中一般会包含模组的技术规格、性能参数、接口定义、使用方法和注意事项等内容，是用户了解和操作TN160模组的基础文档。而原理图则详细展示了模组的电路连接和工作原理，是进行故障诊断或二次开发的重要参考资料。 探测器数据手册对于理解TN160模组的核心组件——红外探测器的特性至关重要。探测器手册会包含探测器的像素尺寸、响应波长、噪声等效温差（NETD）、帧频等技术细节，这些参数直接影响到热成像的清晰度和准确性。 FPGA（现场可编程门阵列）例程源码的提供意味着TN160模组支持用户进行硬件编程和功能定制。FPGA是一种可以通过编程来实现特定功能的集成电路，用户可以通过修改FPGA的程序代码来改变模组的处理逻辑和输出格式，以满足特定的应用需求。 STM32例程源码则提供了基于STM32微控制器的软件编程参考。STM32系列微控制器广泛应用于嵌入式系统，其例程源码展示了如何通过软件控制TN160模组进行数据采集、处理和传输。用户可以通过阅读和修改这些例程，实现对热成像数据的高效处理和通信功能的定制。 STM32配套的上位机软件则是为了实现模组与计算机之间的数据交互而设计的。上位机软件通常具有图像显示、参数设置、数据保存等功能，可以将从TN160模组传输过来的原始热成像数据转化为直观的图像，并提供用户友好的界面进行操作。串口传图功能指的是通过串行通信接口将热成像数据传送到计算机，进而实现图像的显示和处理。 总体来说，TN160红外热成像模组的资料包含了从硬件原理、信号处理到软件编程的全方位信息，为用户提供了深入理解产品性能和开发定制化应用的可能性。

驾驶员疲劳监测DMS数据集，该数据集包含约36,668张带有清晰标签的图片，涵盖了RGB与红外摄像头数据。数据集的特点在于其多样性和标签完整性，能够适应不同环境下的训练需求。此外，数据集中包含的多模态数据有助于提高疲劳监测的准确性。文中还探讨了数据集在图像处理、机器学习与深度学习中的应用，最终目的是为了实现驾驶员疲劳的实时监测与预警，提升行车安全性。 适合人群：从事智能交通系统研究、机器学习与深度学习领域的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要大量标注数据来训练机器学习模型的研究项目，特别是那些专注于驾驶员疲劳监测的应用。目标是通过该数据集训练出高精度的疲劳检测模型，进而应用于实际驾驶环境中。 其他说明：未来的研究方向包括开发更高质量的数据集，解决数据隐私与安全问题，确保数据合法可靠。

高光谱与近红外光谱预处理算法集：涵盖SNV、Autoscales、SG平滑、一阶求导、归一化及移动平均平滑等功能,该算法主要用于处理高光谱和近红外光谱的原始数据，主要包括标准正态变量交化（SNV）、标准化（Autoscales）、SavitZky一Golay卷积平滑法（SG-平滑）、一阶求导（1st derivative）、归一化（normalization）、移动平均平滑（moving average，MA）等光谱预处理方法，替数据就可以直接使用，代码注释都已经写好。 ,高光谱近红外光谱处理; 标准正态变量变换(SNV); 标准化(Autoscales); Savitzky-Golay卷积平滑法(SG-平滑); 一阶求导; 归一化; 移动平均平滑(MA); 代码注释完备。,高光谱近红外数据处理算法：含SNV等预处理方法的优化代码指南