内容概要:本文详细介绍了基于FPGA的车牌识别系统的Verilog实现方法。系统由OV5640摄像头采集图像并通过HDMI实时显示,同时对车牌进行识别并在画面上叠加红框和识别结果。主要内容涵盖硬件架构设计、图像采集状态机、RGB转HSV的颜色空间转换、边缘检测算法、字符分割与识别以及HDMI显示控制等多个关键技术环节。文中还提供了详细的代码片段和调试技巧,确保系统的稳定性和高效性。 适合人群:具备FPGA开发经验的研发人员,尤其是从事图像处理和嵌入式系统开发的技术人员。 使用场景及目标:适用于需要实时车牌识别的应用场景,如停车场管理、交通监控等。目标是提高车牌识别的准确率和速度,同时降低系统功耗和成本。 其他说明:文中提到的代码已在GitHub上开源,便于开发者参考和进一步优化。此外,文中还提到了一些常见的调试问题及其解决方案,帮助开发者更快地完成项目开发。
2025-07-08 18:08:05 1.03MB FPGA Verilog 图像处理 边缘检测
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基于低反电动势的方波控制无感觉无刷直流电机启动方案,可移植性强,拓展功能丰富,低压无感BLDC方波控制方案:快速启动与扩展功能探索,低压无感BLDC方波控制方案 反电动势和比较器检测位置 带载满载启动 1.启动传统三段式,但是我强拖的步数少,启动很快,基本可以做到任意电机启动切闭环。 2.入门方波控制的程序和原理图,方案简单,可移植。 3.需要更多功能的:如电感法初始位置检测,双闭环控制,同步整流等特殊功能的加好友我 程序不是库,程序框架简单,只需要调节启动参数就可以启动电机 ,1. 低压无感BLDC方波控制方案; 反电动势检测; 比较器检测位置; 启动传统三段式; 任意电机启动切闭环; 2. 入门方波控制; 程序原理图; 方案简单; 可移植; 3. 电感法初始位置检测; 双闭环控制; 同步整流。,基于低压无感BLDC的方波控制策略:高效启动与简单可移植方案
2025-07-08 16:51:37 19.79MB
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YOLO摔倒检测是基于YOLO(You Only Look Once)算法的一项重要应用,主要用于实时监控和识别人体摔倒的场景。YOLO算法是一种先进的目标检测技术,以其速度快、精度高、实时性强等特点在目标检测领域占据重要地位。摔倒检测是一个特殊的应用场景,目的在于通过视觉识别技术快速识别出人是否发生摔倒,从而实现及时的警告和救助。 在YOLO摔倒检测中,系统首先需要对监控视频流中的每一帧图像进行实时处理。YOLO算法能够将每一帧图像划分为多个区域,并对每个区域预测边界框和类别概率。在摔倒检测的具体应用中,算法的类别之一即为人体,系统会根据人的姿态、动作和位置信息判断是否出现摔倒的异常行为。 YOLO摔倒检测的关键在于训练模型准确地识别出正常站立和行走的人体姿态,以及摔倒后可能出现的各种姿势。为了训练这样的模型,研究者需要准备大量的带有人体姿态标注的数据集。这些数据集包括正常站立、行走、跌倒等不同姿态的图像样本,训练模型时,还需要对算法进行精细的参数调整和优化。 在实际应用中,YOLO摔倒检测系统可以通过摄像头实时捕捉现场画面,通过算法对视频流中的每一帧图像进行分析,快速识别出摔倒事件。当系统检测到摔倒事件时,可以立即发出警报,并通过预定的通讯渠道通知管理人员或紧急救援人员,以实现对摔倒者的快速响应和救助。 YOLO摔倒检测技术具有广泛的应用前景。在居家养老、残疾人护理、公共场所安全、工业环境等场景中,该技术能够大幅提升安全保障能力。特别是在老年人独居的情况下,摔倒检测可以作为预防和减少摔倒事故的重要手段,通过实时监控减少老年人因摔倒导致的伤害和生命危险。 此外,随着人工智能技术的不断进步和成熟,YOLO摔倒检测的准确性和可靠性也在不断提高。未来,随着技术的进一步优化和普及,YOLO摔倒检测有望在更多领域发挥作用,为社会安全和个体健康提供更加强有力的技术支撑。 YOLO摔倒检测是人工智能技术在安全监控领域的一次成功应用,不仅体现了现代科技在提高生活质量和保障人身安全方面的重要价值,也为未来的技术发展提供了新的思路和方向。
2025-07-08 15:02:18 19.35MB yolo
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用pytorch复现的ssd进行物体检测用pytorch复现的ssd进行物体检测用pytorch复现的ssd进行物体检测用pytorch复现的ssd进行物体检测用pytorch复现的ssd进行物体检测用pytorch复现的ssd进行物体检测用pytorch复现的ssd进行物体检测
2025-07-08 10:07:00 103KB pytorch pytorch
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内容概要:本文档详细介绍了MediaPipe人脸检测项目在Linux系统上的安装、配置和运行步骤。首先讲解了通过Bazelisk安装和管理Bazel的方法,包括下载、赋予执行权限、验证安装等步骤。接着阐述了MediaPipe的三种导入或下载方式,并重点描述了如何安装OpenCV和FFmpeg,包括使用包管理器安装预编译库、从源代码构建等方法。此外,文档还涉及了CUDA或GPU加速的配置,以及C++和Python版本的“Hello World”示例的编译与运行。最后,针对常见的编译错误如GCC版本不兼容、Python路径设置错误等提供了详细的解决方案。 适合人群:具备一定Linux操作基础,对计算机视觉或机器学习领域感兴趣的开发者,尤其是希望在嵌入式设备或Linux平台上实现人脸检测功能的研发人员。 使用场景及目标:①帮助开发者在Linux系统上快速搭建MediaPipe人脸检测环境;②解决在编译和运行过程中可能出现的技术难题;③为后续深入研究MediaPipe或其他相关项目提供基础支持。 阅读建议:由于涉及到较多命令行操作和技术细节,建议读者在实际环境中跟随文档逐步操作,同时注意根据自身环境调整相关配置参数。对于遇到的问题,可以参考文档提供的常见问题解决方案,并结合自身情况进行排查和解决。
2025-07-07 15:38:25 669KB Bazel MediaPipe OpenCV GPU加速
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在计算机视觉和目标检测领域,有一项技术被广泛应用于物体识别和定位,这就是YOLO(You Only Look Once)模型。YOLO以其速度快、准确性高而著称,它能够将目标检测问题转化为一个回归问题,并且在检测速度与检测精度之间取得了较好的平衡。随着技术的发展,YOLO系列不断更新换代,YOLOv1作为该系列的首个版本,虽然准确率和速度相比后续版本有所不足,但在当时仍具有重要的里程碑意义。 而Crowdhuman数据集是一个特别针对人群密集场景下的人体检测和跟踪任务所设计的数据集,它的出现在很大程度上推动了人群计数和人群分析技术的发展。该数据集不仅包含了大量的人群图片,还标注了人体的头部位置,这为研究者提供了丰富的信息用于训练和评估他们的模型。由于人群场景的复杂性,这对目标检测算法的性能提出了更高要求。 本数据集将YOLOv1的标注格式应用于Crowdhuman数据集,这意味着每张图片中的人数及其位置都被标注成YOLOv1可以识别的格式。这样的数据集不仅可以直接用于训练,而且还可以通过YOLOv1的网络模型来进行人群统计,实现快速准确的人数统计功能。这对于人流量密集的场合,如商场、车站、机场等场所的人群监控具有重要的应用价值。例如,可以用于商业数据分析、安全管理、资源分配等多个领域。 将YOLO格式应用于Crowdhuman数据集,不仅让模型可以快速地定位图片中的人体,还能进行人数统计,这无疑为研究者提供了一个实用的工具,同时也推动了YOLO系列算法在人群检测和计数领域的应用。通过使用这种特定格式的数据集,研究者可以更加专注于模型的优化和算法的改进,而不需要从零开始收集和标注数据,从而节省了大量的时间和资源。 在技术层面,YOLOv1采用的是一种端到端的训练方式,它将图像分割成一个个格子,每个格子负责预测中心点落在该格子内的物体边界框和类别概率。这种设计使得模型在进行目标检测时能够更加迅速,同时也保持了较高的准确性。此外,YOLOv1模型在实际应用中具有较好的泛化能力,能够处理各种不同环境下的目标检测问题。 人群检测和计数是计算机视觉中的一个难点,而Crowdhuman数据集的出现正是为了解决这一难题。通过本数据集,研究者可以在丰富的场景下训练他们的模型,从而提高模型对于遮挡、密集排列等多种复杂情况的处理能力。随着深度学习技术的不断进步,结合YOLOv1格式的Crowdhuman数据集将能更好地推动人群检测技术的发展,为实际应用提供更为准确和高效的技术支撑。
2025-07-07 15:34:48 921.05MB YOLO 人数统计 目标检测 计算机视觉
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YOLO11与Crowdhuman数据集的结合应用 YOLO11(You Only Look Once Version 11)是一种广泛应用于计算机视觉领域的人工智能算法,尤其在实时目标检测中表现突出。Crowdhuman数据集是由微软亚洲研究院发布的一个大规模人群检测数据集,它包含了成千上万张复杂场景中的人物图像,并且在标注中特别关注了人群密度大、遮挡严重的情况。将YOLO11与Crowdhuman数据集结合,不仅可以提升目标检测模型的准确率,而且还能有效处理人群密集场景中的多目标检测问题。 具体来说,YOLO11算法的核心思想是将目标检测任务转化为回归问题,通过直接预测边界框的坐标以及目标的类别概率,实现快速准确的目标检测。它能够一次性处理整个图片,预测出所有可能的目标,因此拥有很高的处理速度。然而,传统的YOLO版本在处理像Crowdhuman这样复杂的数据集时,面临着挑战,因为人群场景中目标的数量多、相互之间遮挡严重,导致检测难度大大增加。 为了提升YOLO在人群场景中的表现,研究者们对算法进行了一系列的改进。其中的一个关键改进就是采用了更加复杂的网络结构以及引入注意力机制,这些改进可以使得模型更好地聚焦于关键目标,同时忽略那些对检测目标不够重要的信息。此外,在数据预处理和后处理阶段也进行了一些优化,比如采用了更加精细化的标注策略,以及更加智能化的非极大值抑制算法。 在实际应用中,使用YOLO11格式对Crowdhuman数据集进行标注有以下几个关键步骤:需要对数据集中的图片进行图像增强,以生成更多样化的训练样本。然后,采用标注工具为每一张图片中的每个人建立对应的边界框,并标注出他们的类别和位置。这一步骤是非常耗时的,需要非常仔细的工作来确保标注的准确性。接着,将标注好的数据输入到YOLO11模型中进行训练。在这个阶段,需要调整模型的超参数,比如学习率、批次大小和训练轮数等,以获得最佳的训练效果。通过在验证集上的测试来评估模型的性能,并根据测试结果对模型进行微调,直至满足实际应用的需求。 为了实现这些步骤,研究者们开发了各种工具和框架,比如Darknet、TensorFlow Object Detection API和PyTorch等。这些工具提供了丰富的接口和功能,使得从数据标注到模型训练再到模型评估的整个流程变得更加顺畅和高效。 值得注意的是,人群统计和分析不仅仅是目标检测那么简单,它还涉及到更深层次的计算机视觉问题,比如人群密度估计、行为理解以及人群异常行为检测等。因此,结合YOLO11和Crowdhuman数据集不仅可以提高目标检测的精度,还能为这些复杂问题的解决提供坚实的数据基础和技术支持。 YOLO11与Crowdhuman数据集的结合对于提升目标检测算法在人群场景中的表现具有重要意义。未来,随着算法的不断进步和数据集的持续丰富,我们有望看到在人群统计、公共安全以及智能监控等应用领域中取得更多的突破。
2025-07-07 15:33:24 817.83MB YOLO 人数统计 目标检测 计算机视觉
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内容概要:本文档详细介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2卫星图像进行云层遮罩处理的方法。首先定义了一个函数`funcao`用于提取QA60波段并设置云和卷云的位掩码,确保这两个条件都为0时才保留图像数据。然后通过`ImageCollection`方法获取指定时间范围内的COPERNICUS/S2影像集,并使用过滤器排除云量超过20%的影像。最后利用`.map(funcao)`将云层遮罩应用到整个影像集合,并通过中值合成创建马赛克图像,最终展示RGB波段的处理结果。; 适合人群:对遥感数据分析、地理信息系统(GIS)以及Google Earth Engine平台有一定了解的研究人员和技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在GEE平台上处理Sentinel-2卫星数据;②掌握云层遮罩技术,提高影像质量,为后续分析提供更清晰的数据源;③理解位运算在遥感影像处理中的应用。; 阅读建议:读者应具备基本的JavaScript编程技能和对遥感概念的理解,在实践中逐步探索代码细节,尝试调整参数以适应不同研究区域的需求。
2025-07-07 15:07:33 1KB Cloud Masking Sentinel-2
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### 安全芯片密码检测准则知识点详述 #### 一、引言 本文档主要针对安全芯片的安全能力等级进行了划分,并明确了适用于不同安全等级的安全芯片密码检测要求。它旨在为安全芯片的设计、测试和评估提供指导,确保这些芯片能够有效地支持密码功能,保护密钥和其他敏感信息。 #### 二、范围 本准则适用于安全芯片的设计、制造和测试过程中的密码功能检测。它涵盖了密码算法、安全接口、密钥管理等多个方面的要求。 #### 三、规范性引用文件 文档中提及了一些相关的规范性文件,这些文件为安全芯片的密码功能提供了基本的技术框架和支持。 #### 四、术语、定义和缩略语 1. **密钥(Key)**:用于加密和解密数据的一组数字值。 2. **敏感信息(Sensitive Information)**:需要保护的信息,如密钥、用户数据等。 3. **安全芯片(Security Chip)**:一种集成了密码算法并使用密码技术保护密钥和敏感信息的集成电路芯片。 4. **安全能力(Security Capability)**:安全芯片提供的一种或多方面的安全保障能力。 5. **分组密码算法的工作模式(Block Cipher Operation Mode)**:分组密码算法处理数据块的方式,如ECB、CBC等。 6. **公钥密码算法的应用模式(Public Key Cipher Application Mode)**:公钥密码算法应用于数据加密、签名验证等场景的方法。 7. **密码算法的运算速率(Operation Speed of Cryptographic Algorithm)**:密码算法处理数据的速度。 8. **物理随机源(Physical Random Source)**:基于物理现象产生的真正随机数源。 9. **固件(Firmware)**:嵌入在硬件设备中的软件程序。 10. **硬件(Hardware)**:构成计算机系统的物理设备。 11. **生命周期(Life Cycle)**:产品从设计到报废的全过程。 12. **标识(Identification)**:用于识别安全芯片或其状态的信息。 13. **权限(Permission)**:控制安全芯片访问和操作的权利。 14. **密钥管理(Key Management)**:密钥的生成、存储、使用、更新、导入、导出和清除等过程。 15. **隐式通道(Covert Channel)**:未授权的数据传输途径。 16. **清零(Zeroization)**:彻底清除密钥或其他敏感信息的过程。 17. **接口(Interface)**:安全芯片与其他组件交互的方式。 18. **物理接口(Physical Interface)**:安全芯片的物理连接方式。 19. **逻辑接口(Logical Interface)**:安全芯片的数据传输协议或命令集。 20. **计时攻击(Timing Attack)**:通过测量密码操作的时间差异来推断密钥或敏感信息的攻击方法。 21. **能量分析攻击(Power Analysis Attack)**:通过分析设备运行时的功耗来获取密钥的攻击方法。 22. **电磁分析攻击(EM Analysis Attack)**:利用设备运行时产生的电磁辐射来获取密钥的攻击方法。 23. **故障攻击(Fault Attack)**:通过引入错误来干扰密码运算,从而推断密钥的攻击方法。 24. **光攻击(Light Attack)**:利用光源干扰设备工作以获取密钥的攻击方法。 25. **源文件(Source File)**:包含安全芯片固件代码的文件。 #### 五、安全等级的划分 1. **安全等级1**:较低的安全水平,适用于低风险应用场景。 2. **安全等级2**:中等安全水平,适用于一般风险应用场景。 3. **安全等级3**:较高的安全水平,适用于高风险应用场景。 #### 六、密码算法 - **随机数生成**:生成真正的随机数或伪随机数的方法。 - **分组密码算法**:如AES、DES等。 - **公钥密码算法**:如RSA、ECC等。 - **杂凑密码算法**:如SHA系列。 - **序列密码算法**:用于生成密钥流的算法。 #### 七、安全芯片接口 - **物理接口**:如USB、SPI等。 - **逻辑接口**:如指令集、通信协议等。 #### 八、密钥管理 - **生成**:密钥的生成机制。 - **存储**:密钥的存储方式。 - **使用**:密钥的使用规则。 - **更新**:密钥的更新策略。 - **导入**:密钥的导入流程。 - **导出**:密钥的导出流程。 - **清除**:密钥的销毁机制。 #### 九、敏感信息保护 - **存储**:敏感信息的存储保护措施。 - **清除**:敏感信息的清除方法。 - **运算**:敏感信息在计算过程中的保护措施。 - **传输**:敏感信息在网络中的传输保护。 #### 十、固件安全 - **存储**:固件的安全存储要求。 - **执行**:固件的安全执行环境。 - **导入**:固件的导入安全流程。 #### 十一、自检 - 自动检查机制确保安全芯片正常运行。 #### 十二、审计 - **安全芯片标识**:记录安全芯片的相关信息。 - **生命周期标识**:记录安全芯片的生命周期事件。 #### 十三、攻击的削弱与防护 - **版图保护**:物理层面上的保护措施。 - **密钥及敏感信息的自毁**:当遭受攻击时自动销毁密钥。 - **计时攻击的防护**:防止通过时间差推测密钥。 - **能量分析攻击的防护**:防止通过能量消耗推测密钥。 - **电磁分析攻击的防护**:防止通过电磁信号推测密钥。 - **故障攻击的防护**:防止通过引入错误推测密钥。 #### 十四、生命周期保证 - **单位资质**:安全芯片制造商的资质认证。 - **文档**:完整的文档记录。 - **开发环境安全**:安全的开发环境。 - **人员**:具有专业知识的安全团队。 - **开发流程**:严格的开发和测试流程。 - **源文件**:安全芯片固件源文件的安全管理。 以上内容全面覆盖了安全芯片密码检测准则的主要知识点,旨在确保安全芯片能够在各种应用场景下提供可靠的安全保障。
2025-07-07 10:32:50 191KB security
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各个类别以及数量:自行车,小汽车,人,卡车,公交车,摩托车 'bicycle': 291, 'car': 1797, 'person': 1281, 'truck': 494, 'bus': 425, 'motorcycle': 328 数据集图片爬取于网络,自己手动进行标注 包含VOC、COCO、YOLO三个格式的数据标注样式 如有侵权,请联系我删除
2025-07-06 17:54:17 557.61MB 深度学习 目标检测 数据集
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