嗨,大家好,这个资料库包含脚本的源代码,用于检测视频/摄像机框架中的汽车,然后在它们周围绘制矩形框。 用于检测汽车和边界框坐标的ML算法是一种预训练的级联模型。 全文在哪里? 该项目的完整文章最初发布在上,文章标题 入门 首先,我们必须克隆项目存储库或下载项目zip,然后将其解压缩。 git clone https://github.com/Kalebu/Real-time-Vehicle-Dection-Python cd Real-time-Vehicle-Dection-Python Real-time-Vehicle-Dection-Python - > 依存关系 现在,一旦我们在本地目录中有了项目存储库,现在就可以安装运行脚本所需的依赖项 pip install opencv-python 范例影片 我们在该项目中使用的示例视频是 ,它将在您下载或克隆存储库时出现,以加载具
2025-12-17 14:53:27 2.76MB python data-science machine-learning article
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本研究论文讨论了一种固定时间非奇异终端滑模控制方法,适用于存在非线性和外部干扰的无人机(Unmanned Aerial Vehicles,简称UAVs)。研究的核心在于提出一种控制策略,该策略能够确保无人机系统达到期望状态,同时克服传统滑模控制在处理非线性和干扰时可能出现的奇异性问题。 关键词涵盖了无人机(Unmanned Aerial Vehicles)、固定时间(Fixed-Time)、终端滑模控制(Terminal Sliding Mode Control)、非奇异(Nonsingular)。 在研究的介绍部分,作者提到了无人机因其广泛的应用而引起了研究人员的密切关注。根据旋翼的数量,无人机可以分为单旋翼、双旋翼和多旋翼。四旋翼无人机(Quad-rotor UAVs),也称作四旋翼飞行器,因其结构简单和流行程度而广为人知。无人机领域中的控制问题始终是研究的焦点,尤其是在飞行稳定性和控制精度上。 传统的滑模控制(Sliding Mode Control, SMC)技术,因为其对系统参数变化的鲁棒性,在机器人和飞行器控制领域中有着广泛的应用。然而,标准的滑模控制在实际应用中存在一些问题,特别是当系统包含非线性因素和外部干扰时,这些问题会更加凸显。在这些情况下,控制系统的性能可能会受到显著影响。 为了解决上述问题,研究者提出了一种固定时间非奇异终端滑模控制方法。该方法通过设计一个特殊的滑模面,确保系统状态能在固定时间内达到期望的平衡点,且达到平衡的时间与系统的初始状态无关。该方法的核心是基于切换饱和函数的非奇异终端滑模控制策略,这种控制策略能够有效避免奇异性问题。奇异性问题是指在传统滑模控制中,由于滑模面的定义导致控制器在某些操作点上趋向于无限大,从而使得实际控制量变得不可实现。 此外,文中通过仿真结果展示了该控制方法的有效性。仿真结果能够说明,在面对外部干扰和非线性特性时,无人机系统依然能够稳定运行,且能够在预定的固定时间内达到或维持在理想的状态。这为无人机系统的精确控制提供了一种新的思路和解决方案。 在文章的主体部分,作者详细介绍了固定时间非奇异终端滑模控制方法的理论基础和控制策略的设计。该控制策略可能涉及数学模型的建立、滑模面的设计、以及到达条件的确立等步骤。研究者们还可能在文中探讨了如何在保证系统快速收敛的同时,避免出现控制力无限增大的情况。 这项研究为无人机控制领域提供了一种新的思路,特别是在需要快速且精确控制的应用场合,如无人飞行器的自主导航、精确悬停、以及对复杂环境的适应。通过引入固定时间非奇异终端滑模控制,可以显著提高无人机系统的鲁棒性与安全性,使其在工业、农业、救援和军事应用中发挥更大的作用。未来的研究可能会进一步探索这一控制方法在更复杂系统中的应用,并尝试解决控制过程中可能出现的其他挑战,例如参数不确定性和模型不准确性问题。
2025-12-15 18:42:12 1.26MB 研究论文
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经典教材 语音信号处理 013242942X.Quatieri Th.F.(2002) Discrete Time Speech Signal Processing(781s).djvu
2025-12-14 09:00:52 14.9MB Discrete Time Speech Signal
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: "使用线路消息API获取Disney等待时间" 在这个项目中,我们将深入探讨如何利用Python编程语言结合特定的“线路消息API”来获取迪士尼乐园的游乐设施等待时间。"disney_wait"项目旨在帮助游客实时掌握迪士尼乐园的游玩等待情况,以便规划更有效的行程。 【Python API调用】 Python是一种广泛用于数据处理和API交互的编程语言。在本项目中,我们将使用Python的requests库来发送HTTP请求到API服务器,获取迪士尼等待时间的数据。requests库允许我们轻松地发起GET或POST请求,并处理响应数据。 【线路消息API理解】 API(应用程序接口)是让不同系统之间相互通信的一组规则和协议。线路消息API可能提供了迪士尼乐园的各种实时信息,包括游乐设施的等待时间、开放状态等。我们需要仔细阅读API文档,理解其工作原理,包括如何构造URL,如何传递认证信息,以及如何解析返回的数据格式。 【数据解析与处理】 API返回的数据通常以JSON或XML格式存在。在Python中,我们可以使用json模块解析JSON数据。解析后的数据可能包含多个游乐设施的等待时间,我们需要遍历数据结构,提取所需信息。 例如: ```python import json import requests response = requests.get('https://example.com/disney/wait_times') data = json.loads(response.text) for ride in data['rides']: print(f'游乐设施:{ride["name"]},等待时间:{ride["wait_time"]}分钟') ``` 【可视化展示】 为了使信息更加直观,我们还可以将这些数据进一步加工,使用Python的matplotlib或seaborn库进行数据可视化。绘制条形图或折线图,显示各个游乐设施的等待时间,帮助用户一目了然。 【异常处理与错误检测】 在实际操作中,可能会遇到API请求失败、数据格式错误等问题。我们需要编写适当的异常处理代码,确保程序在遇到问题时能优雅地处理,而不是突然崩溃。 例如: ```python try: response = requests.get(api_url) response.raise_for_status() # 如果HTTP状态码不是200,抛出异常 except requests.exceptions.HTTPError as errh: print ("HTTP Error:",errh) except requests.exceptions.ConnectionError as errc: print ("Error Connecting:",errc) except requests.exceptions.Timeout as errt: print ("Timeout Error:",errt) except requests.exceptions.RequestException as err: print ("Something Else",err) else: data = response.json() # 进行数据处理和展示 ``` 总结起来,"disney_wait"项目涉及使用Python调用API获取迪士尼乐园的等待时间信息,然后解析数据并可能进行可视化展示。这个过程涵盖了Python的基础网络请求、数据解析、异常处理和数据可视化等多个核心技能。通过这个项目,不仅可以学习到实用的编程技术,还能提升对现实世界数据获取和处理的理解。
2025-12-10 15:46:28 440KB Python
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时间分辨太赫兹光谱分析是一种利用太赫兹波段的光谱特性进行物质分析的先进技术。太赫兹波段位于微波和红外光之间,具有独特的物理和化学性质,能够穿透非极性材料、纸张、衣物等,广泛应用于物理、化学、生物以及材料科学等领域。时间分辨太赫兹光谱分析技术通过测量太赫兹脉冲与物质相互作用后的时间延迟和光谱变化,可以获取物质内部的电子、声子以及极化等动力学过程。 Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件,广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理等领域。Matlab提供了一种高级的编程语言,使得科学计算和算法的实现更加简单高效。在时间分辨太赫兹光谱分析中,Matlab可以通过编写专门的程序来处理实验数据,完成信号的采集、分析、模拟以及图形的绘制等任务。 Matlab程序包“THz-Analysis-Programs-master”中包含了一系列工具箱和函数库,这些资源针对太赫兹光谱分析进行了优化和定制。这些程序能够帮助研究人员进行太赫兹时域光谱的校准、光谱信号的提取、数据的预处理、参数的拟合以及结果的可视化等工作。研究人员可以利用这些程序快速地进行实验数据的处理,同时避免了传统编程中复杂和繁琐的步骤,极大地提高了实验效率和研究进度。 该Matlab程序包为用户提供了灵活性和扩展性。用户可以根据自己的实验需求,对程序进行适当的修改和扩展,以适应不同的实验条件和分析目标。程序中通常会包含一些高级功能,如多维数据处理、噪声滤除、数据融合等,这些高级功能为研究者提供了强大的数据处理工具,可以处理更加复杂的太赫兹光谱数据。 此外,Matlab程序包的开发通常伴随着详细的用户文档和示例代码。这些文档和示例代码对于初学者来说是非常宝贵的资源,能够帮助他们更快地学习和掌握时间分辨太赫兹光谱分析技术。通过阅读文档和运行示例代码,用户可以了解程序的基本结构和使用方法,以及如何处理和分析太赫兹光谱数据。 在使用Matlab程序包进行太赫兹光谱分析时,用户需要注意数据的准确性和程序的可靠性。数据准确性需要依赖于高质量的实验数据和恰当的数据处理方法,而程序的可靠性则需要通过严格的测试和验证来保证。只有确保了数据和程序的高质量,最终的分析结果才能具有科学性和可信度。 对于计算机学科来说,Matlab程序包的应用是其重要的实践环节之一。它不仅能够帮助计算机专业的学生和研究人员深入理解太赫兹光谱分析的复杂性,还能够加强他们解决实际问题的能力。通过Matlab程序包,计算机专业的学生能够将理论知识与实践应用紧密结合起来,为将来的科研或工业应用打下坚实的基础。 时间分辨太赫兹光谱分析的Matlab程序包“THz-Analysis-Programs-master”为研究人员提供了一套完整的解决方案,它将太赫兹光谱分析技术和Matlab强大的数据处理能力相结合,极大地提高了太赫兹光谱分析的效率和准确性,对于推动相关领域的科学研究和技术发展具有重要意义。
2025-10-19 02:14:16 6KB
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Hard RealTime Computing Systems : Predictable Scheduling Algorithms and Applications (Third Edition) Springer 2011 ### 实时计算系统及其预测性调度算法 #### 标题解析 **《Hard Real-Time Computing Systems 3rd edition》** 这一书名明确指出了本书的主题:硬实时计算系统。这里的“硬实时”(Hard Real-Time)是指系统必须在严格的时限内完成任务的要求,这些时限通常是由外部事件或系统设计确定的,且不能被错过,否则可能导致系统故障或其他严重后果。 #### 描述解析 该书的描述提供了更具体的信息:“Hard Real-Time Computing Systems : Predictable Scheduling Algorithms and Applications (Third Edition) Springer 2011”。这段描述强调了本书的重点在于预测性的调度算法以及它们的应用,特别指出这是第三版,并于2011年由Springer出版。这意味着本书不仅包含了实时系统的理论基础,还深入探讨了如何通过预测性的调度算法来实现系统的可预测性和可靠性,这对于实时系统的设计和实现至关重要。 #### 知识点解析 ##### 1. **硬实时系统的基本概念** - **定义**: 硬实时系统是一种必须在特定的时间限制内响应外部事件的系统。 - **特点**: 主要特征包括严格的时限要求、高度的可预测性和可靠性。 - **应用领域**: 广泛应用于航空航天、汽车控制、工业自动化等领域。 ##### 2. **预测性调度算法** - **定义**: 预测性调度算法是一类能够在执行前预测任务执行结果的算法。 - **重要性**: 对于硬实时系统来说,预测性是确保系统能够在限定时间内正确响应的关键。 - **类型**: - **非抢占式调度**:一旦开始执行一个任务,就不会被更高优先级的任务打断。 - **抢占式调度**:允许更高优先级的任务打断当前正在执行的任务。 - **典型算法**: - **时间线调度**:基于时间轴来安排任务的执行顺序。 - **速率单调性调度(RM)**:根据任务周期的倒数来分配优先级。 - **最早截止时间优先(EDF)**:总是执行离截止时间最近的任务。 - **截止时间单调性调度(DM)**:根据任务的截止时间来分配优先级。 ##### 3. **硬实时系统的实现** - **固定优先级服务器**: 一种特殊的资源管理机制,用于处理具有不同优先级的任务。 - **调度异常**: 指在某些情况下,即使所有任务都满足其截止时间,也可能出现不希望的结果,如优先级反转等。 - **非抢占式调度**: 在这种调度策略下,一旦一个任务开始执行,它将一直运行到完成或被中断。 - **抢占式调度**: 允许更高优先级的任务打断当前正在执行的任务,以确保紧急任务能够及时得到处理。 ##### 4. **硬实时系统的应用场景** - **航空航天领域**: 如飞行控制系统、导航系统等,需要在极短的时间内做出反应,确保飞行安全。 - **汽车控制系统**: 包括刹车系统、发动机管理系统等,需要精确控制以保障驾驶者的安全。 - **工业自动化**: 如机器人控制、生产线管理等,要求高精度的时间同步和快速响应能力。 #### 总结 **《Hard Real-Time Computing Systems 3rd edition》** 是一本全面介绍硬实时计算系统理论与实践的书籍。通过对预测性调度算法的深入研究和应用,本书为读者提供了构建高性能、可靠和可预测的硬实时系统的理论基础和技术指导。无论是对于研究人员还是工程师来说,这本书都是了解和掌握硬实时系统关键技术不可或缺的资源。
2025-10-15 19:37:43 3.68MB 实时操作系统
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强化学习算法复现研究:深度探究Reinforcement Learning-Based Fixed-Time轨迹跟踪控制机制及其在机械臂的应用——适应不确定性系统及输入饱和状态的自适应控制框架与简易代码实践指南。,《顶刊复现》(复现程度90%),Reinforcement Learning-Based Fixed-Time Trajectory Tracking Control for Uncertain Robotic Manipulators With Input Saturation,自适应强化学习机械臂控制,代码框架方便易懂,适用于所有控制研究爱好者。 ,核心关键词:顶刊复现; 强化学习; 固定时间轨迹跟踪控制; 不确定机械臂; 输入饱和; 自适应控制; 代码框架; 控制研究爱好者。,《基于强化学习的机械臂固定时间轨迹跟踪控制:复现程度高达90%》
2025-09-29 03:11:49 555KB
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Bakery Real-Time Preview [1.19505].unitypackage
2025-09-17 18:25:02 443KB Bakery
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《实时嵌入式多线程——使用ThreadX和ARM》一书深入探讨了在嵌入式系统中如何高效地利用实时操作系统(RTOS)ThreadX和ARM处理器进行多任务并发执行。ThreadX是一款专为微控制器和嵌入式系统设计的高性能、小巧且可移植的RTOS,而ARM则是全球广泛使用的微处理器架构。以下是对该书核心知识点的详细概述: 1. **RTOS基础知识**:了解RTOS的基本概念,包括任务、调度器、信号量、互斥锁、事件标志组、消息队列等,这些是实现多线程并发的基础。 2. **ThreadX架构**:ThreadX的核心组件包括任务管理、内存管理、定时器服务、中断服务、通信机制等。深入理解这些组件的运作方式对于有效地使用ThreadX至关重要。 3. **任务与调度**:Task是RTOS中的基本执行单元,ThreadX支持优先级调度,每个任务都有一个优先级,高优先级的任务会被优先执行。调度器根据任务的优先级和状态决定下一个执行的任务。 4. **同步与通信**:ThreadX提供了丰富的同步机制,如信号量、互斥锁、事件标志组等,用于线程间的同步和资源保护。消息队列则允许线程间异步通信,传输数据结构。 5. **内存管理**:ThreadX提供了动态内存分配和释放功能,可以有效地管理和优化内存资源,防止内存泄漏和碎片化。 6. **中断服务**:在实时系统中,中断处理是快速响应外部事件的关键。ThreadX如何在中断上下文和任务上下文之间切换,以及中断服务例程的设计原则是学习的重点。 7. **定时器服务**:定时器是嵌入式系统中实现延时、周期性任务和超时检测的重要工具。ThreadX的定时器机制和使用方法需要详细了解。 8. **ARM处理器架构**:理解ARM处理器的体系结构,包括其寄存器布局、中断处理机制、指令集等,能帮助开发者更好地利用硬件资源,优化代码执行效率。 9. **RTOS与硬件交互**:ThreadX如何与ARM处理器的硬件特性结合,例如中断处理、外设驱动的编写,以及如何通过RTOS来管理硬件资源。 10. **应用开发实践**:书中会包含实际案例,展示如何在ThreadX上开发和调试实时应用程序,包括任务创建、同步机制的运用、中断处理函数的编写等。 通过对这本书的学习,开发者将能够掌握使用ThreadX和ARM处理器进行实时嵌入式系统开发的技巧,从而设计出高效、可靠的多线程应用。在实践中,这些知识将帮助解决并发问题,提高系统的响应速度和可靠性,满足严格的实时性需求。
2025-09-09 15:36:48 1.63MB threadx rtos
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本文针对多不相交同步摄像机网络,提出了一种新颖的全局异常事件检测算法。 通过学习在摄像机视图之内和之间观察到的分布式局部活动之间的时间依赖性,我们将检测异常的全局事件视为发现上下文不一致的模式。 首先在每个摄像机视图中使用均值平移方法提取轨迹。 当通过对轨迹应用聚类算法来学习本地活动时,我们使用概率图形模型对全局事件模式进行建模,其中不同的节点代表来自不同视图的入口/出口区域,节点之间的有向链接编码其时间依赖性。 提出了一种新颖的两阶段结构学习算法,以学习全局优化的时间依赖性。 修改后的动态时间规整用于学习摄像机网络中不可观察区域中的链接。 然后,使用蒙特卡洛(MC)算法对结构进行细化并生成最终的依存结构。 我们使用合成数据集和从研究所安装的摄像机网络捕获的视频来验证所提出方法的有效性。
2025-08-14 21:52:41 2.82MB Dynamic Time Global Abnormal
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