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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。

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。

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。

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。