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。

### 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。

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

基于stm32的温室大棚检测系统的仿真+原理图+程序（完美运行）

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144165259 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)：4141 标注数量(xml文件个数)：4141 标注数量(txt文件个数)：4141 标注类别数：4 标注类别名称:["bicycle","electricvehicle","person","tricycle"] 每个类别标注的框数： bicycle 框数 = 5363 electricvehicle 框数 = 10328 person 框数 = 11048 tricycle 框数 = 1623 总框数：28362 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

设计并制作线路负载及故障检测装置，示意图如图1所示。检测装置只通过两个连接端子与两根导线连接。导线上A、B两点距离各自连接端子约5cm，远端30cm范围内为连接负载和故障区域。负载由电阻（额定功率0.25W）、电容（耐压16V）和电感（额定电流50mA）3个元件中任意2~3个元件串联或者并联组成。其中电阻值范围：200Ω~2kΩ，电容值范围：200nF~2μF，电感值范围：100μH~1mH。检测装置由5V单电源供电，能实时检测和显示负载网络结构，负载开路、短路故障报警，以及短路故障点位置测量。响应时间不大于5s 全国大学生电子设计竞赛是一项旨在培养大学生创新能力和团队协作精神的赛事。2019年的C题，即"线路负载及故障检测装置"，要求参赛队伍设计一个装置，该装置能够实时检测并显示负载网络结构，同时具备开路、短路故障的报警功能，并能定位短路故障点。 基础要求主要包括： 1. 装置需有开路和短路故障的独立指示报警。 2. 装置能准确测量给定电阻、电容和电感的值，误差不超过5%，测量时间不超过5秒。 3. 能识别由2至3个元件串联或并联组成的负载网络结构。 发挥部分则增加了难度： 1. 当短路故障点与A点或B点距离相等时，装置需测量并显示该距离，误差不超过1.0cm。 2. 在模拟环境噪声条件下，利用扫频信号1（100Hz至1kHz）测量故障点距离，同样要求误差不超过1.0cm。 3. 在此基础上，再使用扫频信号2（1MHz至10MHz）进行测量，保持相同的精度要求。 4. 其他可能的扩展功能。 测试环境会提供高精度元件，导线使用特定规格的铜芯网线，而参赛者需要准备自己的导线和短路线。扫频信号具有特定参数，如方波形、峰峰值、扫描时间和频率范围。短路故障点定位需要实时且稳定，不允许使用测距传感器，且允许短路线与导线焊接连接。 评分标准涵盖设计报告、理论分析、电路与程序设计、测试方案和结果等多个方面，总计120分。其中，完成基本要求和发挥部分的各项目均有明确的分数分配，强调了设计的完整性、创新性和实用性。 在实际设计过程中，参赛队伍需要考虑以下关键知识点： - 电路设计：如何构建能检测不同负载组合的电路，以及处理开路、短路故障的电路逻辑。 - 数字信号处理：理解并应用扫频信号进行故障点定位，这涉及到滤波、频率分析和信号处理算法。 - 误差分析：计算和控制测量误差，确保测量精度。 - 抗干扰技术：设计电路以减小环境噪声的影响，提高测量的准确性。 - 微控制器编程：实现自动化检测和报警功能，以及数据显示和控制。 - 电源管理：确保装置仅使用5V单电源供电，满足低功耗要求。 这个竞赛题目涵盖了电子工程中的多个核心领域，要求参赛者具备扎实的理论基础、实践技能和创新能力，以完成这样一个全面的电子产品设计。

文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 C++，集面向对象、泛型编程与高性能于一身的全能编程语言，凭借强大的抽象能力与底层控制优势，成为系统软件、游戏开发、高性能计算的首选工具。其标准库与丰富的第三方生态，助力开发者高效构建复杂系统，从浏览器内核到人工智能框架，C++ 持续驱动着科技领域的创新突破。

在当今科技发展日新月异的背景下，计算机视觉作为人工智能的重要分支，在工业自动化、质量检测、医疗成像等领域扮演着至关重要的角色。计算机视觉技术的应用离不开强大的软件支持，而在这其中，HALCON凭借其强大的功能、稳定性和良好的集成性，成为了工业视觉领域中的佼佼者。本文将详细解析由C#与HALCON联合开发的视觉通用框架源码，这个框架在缺陷检测和定位上具有非常重要的应用价值。 HALCON是一个功能强大的机器视觉软件库，它提供了从图像获取、处理到分析、模式识别的全套工具。在HALCON的辅助下，开发者可以高效地构建出复杂的视觉系统。C#作为一种高级编程语言，以其简洁易读和高效的执行能力在开发中占有一席之地。将C#与HALCON结合起来，不仅可以发挥两种技术各自的优势，还可以大大提升开发效率和程序的可维护性。 视觉通用框架源码是基于HALCON开发的，它主要针对的是工业产品中常见的缺陷检测与定位问题。框架通过提供一系列可复用的模块和接口，使得开发者能够根据不同的应用需求，快速搭建起相应的视觉检测系统。这样不仅可以大大缩短产品开发周期，还可以降低开发难度和成本。 从文件列表中可以看出，源码的文档资料齐全，不仅有详细的Word文档介绍框架的使用方法和开发指南，还包含了HTML格式的文件，这可能是一个在线帮助文档或者演示示例。此外，还有一系列的JPG图片文件，这些可能是在开发过程中的一些截图或结果展示，以及一个.txt文件，这个文件中可能包含对源码更深入的解析和讨论。 该视觉通用框架源码的一个显著特点就是“拉控件式”的开发方式。这种方式允许开发者通过简单的拖拽控件来实现复杂的视觉处理流程，极大地降低了视觉系统开发的技术门槛。即使是对于那些缺乏深入视觉算法知识的程序员，也能够利用该框架快速构建出满足需求的视觉系统。 在缺陷检测和定位方面，该框架必然内置了多种图像预处理、特征提取、模式识别的算法。这样，开发者只需要关注于业务逻辑的实现，而不需要从头开始编写这些复杂的算法。这些算法能够针对各种类型的缺陷进行自动检测，并提供准确的定位信息，从而帮助生产人员及时发现并解决产品质量问题。 HALCON软件的强大之处还在于其丰富的图像处理功能和高效的计算性能。它不仅支持多种工业相机和接口，还提供了强大的图像处理和分析算法库。因此，该框架在实现缺陷检测、测量、识别和分类等功能时，能够保证处理速度和准确性。 在实际应用中，这个框架可以广泛应用于电子制造、汽车零部件生产、包装印刷、医药检测等诸多行业。通过对产品外观进行实时监控，系统能够自动检测出产品存在的划痕、凹坑、色差等缺陷，并对缺陷进行标记或分类统计，从而为生产质量控制提供可靠的数据支持。 由C#联合HALCON开发的视觉通用框架源码，提供了一套完整的视觉检测解决方案，它不仅简化了视觉系统的开发流程，还提供了强大的图像处理和分析能力，能够大幅提高工业视觉检测的效率和准确性，具有很高的应用价值和市场潜力。

无人机技术的迅猛发展使其在多个行业中的应用越来越广泛，比如在农业监测、灾害评估、安全巡查和物流配送等领域。在这些应用中，无人机常需要搭载各种传感器，如摄像头，来进行目标的侦测与追踪。然而，无人机在执行任务时可能会遇到移动目标，例如行人。为了确保无人机操作的安全性和有效性，需要准确快速地检测和识别出目标物体，尤其是行人这种经常出现在公共空间的动态目标。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，它能够在单个神经网络中实现端到端的目标检测。YOLO将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种方法的主要优点是速度快，适合实时应用，而且具有较高的准确性。 数据集是机器学习和计算机视觉研究中的重要资源，尤其是对于深度学习模型的训练与测试。一个高质量的数据集可以显著提升模型的性能。在本例中，所提及的“无人机和行人的yolo数据集”是专为训练和验证YOLO模型而设计的，包含了大量无人机拍摄的行人图片及其相应的标注信息。这些标注信息详细描述了行人所在的位置，通常采用矩形框标记出行人的位置，并给出相应的类别标签。 具体来说，数据集包含图片和标签两个部分。图片部分是无人机视角下的各种场景，其中包含了行人目标。标签部分是与图片对应的文本文件，记录了行人在图片中的确切位置和类别信息，以供模型学习。YOLO格式的标签通常为.txt文件，每行代表一个目标对象，其中包含五个值：类别编号、中心点x坐标、中心点y坐标、矩形框的宽度以及矩形框的高度。 对于研究人员和工程师来说，该数据集可以用于训练和评估目标检测模型，尤其是在无人机平台上的行人检测算法。通过使用该数据集，研究者可以测试和比较不同的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN），以找出最适合无人机飞行条件的模型配置。 该数据集不仅可以应用于行人检测，还能为无人机的避障系统提供重要参考。例如，在无人机执行低空飞行任务时，需要快速准确地识别出地面上的障碍物，包括行人。该数据集训练出的模型能够在有限的时间内对潜在的碰撞风险进行评估，从而及时采取措施进行规避。 无人机和行人的yolo数据集是开发和优化无人机视觉系统中行人检测功能不可或缺的工具，它不仅能够帮助提高检测的准确性和速度，还有助于增强无人机在各种环境中的自主飞行能力，为无人机的广泛商业化应用奠定基础。

obs虚拟摄像头改名字软件，过检测，多平台开播利器