近年来,嵌入式技术、网络传输技术以及图像处理技术都得到了不断发展和提高,以嵌入式技术为基础设计的视频采集与处理系统越来越受到人们的关注。
相对于以往以计算机为核心的视频采集与处理系统,嵌入式视频采集与处理系统因为其体积较小、功耗较低以及相对较低的成本价格等特点,基于嵌入式技术的视频采集与处理系统应用的领域也越来越广泛,比如公共交通、移动终端、工业产品检测、视频监控等。
对于嵌入式视频采集与传输系统来说,就是通过嵌入式处理器,在外扩展图像传感器、传输模块等一些相关的外设,实现图像数据的采集、显示、处理、存储与传输等功能。
根据目前图像采集系统的发展趋势,本文设计了一种以ARM芯片为核心的嵌入式图像采集系统。
系统采用ST(意法半导体)公司生产的基于Cortex-M4架构的ARM芯片STM32F407作为微控制器,完成数据的处理功能；
搭配OV(OmniVision)公司生产的CMOS图像传感器OV2640作为图像采集模块,其像素为200万,保证了图像质量；
数据传输模块选择用以太网进行传输,可将采集到的视频发送至PC机进行显示和存储；
同时设计了一个SD卡模块来存储图像数据,图像主要以BMP和JPEG
相对于以往以计算机为核心的视频采集与处理系统,嵌入式视频采集与处理系统因为其体积较小、功耗较低以及相对较低的成本价格等特点,基于嵌入式技术的视频采集与处理系统应用的领域也越来越广泛,比如公共交通、移动终端、工业产品检测、视频监控等。
对于嵌入式视频采集与传输系统来说,就是通过嵌入式处理器,在外扩展图像传感器、传输模块等一些相关的外设,实现图像数据的采集、显示、处理、存储与传输等功能。
根据目前图像采集系统的发展趋势,本文设计了一种以ARM芯片为核心的嵌入式图像采集系统。
系统采用ST(意法半导体)公司生产的基于Cortex-M4架构的ARM芯片STM32F407作为微控制器,完成数据的处理功能；
搭配OV(OmniVision)公司生产的CMOS图像传感器OV2640作为图像采集模块,其像素为200万,保证了图像质量；
数据传输模块选择用以太网进行传输,可将采集到的视频发送至PC机进行显示和存储；
同时设计了一个SD卡模块来存储图像数据,图像主要以BMP和JPEG
2024/6/4 16:22:15
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如今，水资源管理已成为世界的重大利益。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。
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一个GPIB通讯实例，用的是CONTEC的GPIB卡。
如果你想知道GPIB通讯程序具体用VC是怎么编写的，这个实例可以很好帮助你！
如果你想知道GPIB通讯程序具体用VC是怎么编写的，这个实例可以很好帮助你！
2024/6/3 10:07:39
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本人将RSSI室内定位的matlab仿真分为8步（具体看代码文件夹中的readme.text），readme.text是代码使用教程，代码有很多注释，可结合我博客中的原理来理解，具体可看博客https://blog.csdn.net/gjh13/article/details/80388532
2024/6/1 6:45:46
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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