测量范围+5V, 精度10位,LSB=0.0048 精度16位,LSB=0.000076951 测量范围+-5V, 精度10位,LSB=0.009765625,大约为0.01 精度16位,LSB=0.00015258789,大约为0.00015 测量范围+-10V, 精度10位,LSB=0.01953125,大约为0.02 精度16位,LSB=0.00030517578125,大约为0.0003,调试高精度AD中的0.3mV. 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

37款传感器与执行器的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止这37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器和执行器模块,依照实践出真知(一定要动手做)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一动手尝试系列实验,不管成功(程序走通)与否,都会记录下来---小小的进步或是搞不掂的问题,希望能够抛砖引玉. [Arduino]168种传感器模块系列实验(资料+代码+图形+仿真) 实验六十一:电压检测模块 Voltage Sensor 电压传感器 电压检测传感器模块资料 由于目前

/** * Battery level conversion from ADC to a percentage: * * The maximum ADC value for the battery voltage level is 511 for a * 10-bit conversion. The ADC value is references vs. 1.25v and * this maximum value corresponds to a voltage of 3.75v. * * F

结合CNN的可以参考:http://fcst.ceaj.org/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1497 除了行为,其他还结合了时序的异常检测的:https://conference.hitb.org/hitbsecconf2018ams/materials/D1T2%20-%20Eugene%20Neyolov%20-%20Applying%20Machine%20Learning%20to%20User%20Behavi

关键词: PSYN5000,无线同步模块,工频相位,局部放电,在线监测,高压设备,设备状态,故障定位. 前言: 在电力监测领域,出于方便和安全考虑,有些系统不得不采用无线通信的方式,在这样一个无线通信的应用系统,该如何控制多个设备进行同步采样,以期提高相位角的测量精度,是一个不小的难题. 高压设备状态检测和局部放电故障定位在线监测系统,在设备诊断时往往需要对相位图谱进行分析,而相位图谱反映了局部放电信号的一个很重要的技术特征即相位特征. 要想获得准确的相位信息,则就需要得到高压侧工频电压的相位信

作者:冯牮 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学,而是通过一个真实的产品案例,展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点 在卷积神经网络适用的领域里,已经出现了一些很经典的图像分类网络,比如 VGG16/VGG19,Inception v1-v4 Net,ResNet 等,这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构,尤其是 VGG 网络,被很多其他的算法借鉴,本文也会使用 VGG16 的基础网络结构,但是不会对 VGG 网络做详细的入门教学 虽然本文不是神经网络技术的入门教

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出

作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun SPPnet.Fast R-CNN等目标检测算法已经大幅降低了目标检测网络的运行时间.可是尽管如此,仍然不能在工程上做到实时检测,这主要是因为region proposal computation耗时在整个网络用时中的占比较高.比如,Fast R-CNN如果忽略提取region proposals所花费的时间,就几乎可以做到实时性.为此,该论文介绍了Region Proposal N

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:

1. 简介 这学期的计算机视觉课,我们组的课程项目为“照片自动美化”,其中我负责的模块为人脸检测与自动磨皮.功能为:用户上传一张照片,自动检测并定位出照片中的人脸,将照片中所有的人脸进行“磨皮”处理,使照片得到自动美化.完整代码见于GitHub. 2. 重要步骤 人脸检测 OpenCV样例库中自带的训练结果采用的是Viola-Jones框架,选择了一种类Haar矩形特征,采用Ada-Boost这种自适应上升的算法来选择用于分类的特征并进行分类,最后使用弱分类器级联的架构来实现快速运算.人脸检测使

AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 目录 AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 1.DNS 隐蔽通道简介 2. 算法前的准备工作——数据采集 3. 利用深度学习进行DNS隐蔽通道检测 4. 验证XShell的检测效果 5. 结语 1.DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种,通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输.由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量,这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件,从而可以利用它实现诸如远程控制.文件传输等操作,DNS隐蔽

NO1.目标检测 (分类+定位) 目标检测(Object Detection)是图像分类的延伸,除了分类任务,还要给定多个检测目标的坐标位置.      NO2.目标检测的发展 R-CNN是最早基于CNN的目标检测方法,然后基于这条路线依次演进出了SPPnet,Fast R-CNN和Faster R-CNN,然后到2017年的Mask R-CNN.     R-CNN即区域卷积神经网络,其提出为目标检测领域提供了两个新的思路:首先提出将候选子图片输入CNN模型用于目标检测和分割的方法,其次提出了

"之前写物体检测系列文章的时候说过,关于YOLO算法,会在后续的文章中介绍,然而,由于YOLO历经3个版本,其论文也有3篇,想全面的讲述清楚还是太难了,本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西.本篇文章,我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文,理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本,YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍." YOLOv1 论文:< You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection &

PPT 可以说是讲得相当之清楚了... deepsystems.io 中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 图解YOLO YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 O

slides 讲得是相当清楚了: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 配合中文翻译来看: https://www.cnblogs.com/cx2016/p/11385009.html default boxes 核心点讲解 及 .cpp 代码见:https://www.cnblogs.com/sddai/p/10206929.html 小哥的后续论文: PUBLICATIONS Frustum PointNets f

总结的很好:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8994246.html 目前主流的目标检测算法主要是基于深度学习模型,其可以分成两大类:two-stage检测算法:one-stage检测算法.本文主要介绍第二类检测算法. 目标检测模型的主要性能指标是检测准确度和速度,对于准确度,目标检测要考虑物体的定位准确性,而不单单是分类准确度.一般情况下,two-stage算法在准确度上有优势,而one-stage算法在速度上有优势.不过,随着研究的发展,两类算法都在两

一. 应用背景 OCR(Optical Character Recognition)文字识别技术的应用领域主要包括:证件识别.车牌识别.智慧医疗.pdf文档转换为Word.拍照识别.截图识别.网络图片识别.无人驾驶.无纸化办公.稿件编辑校对.物流分拣.舆情监控.文档检索.字幕识别文献资料检索等.OCR文字识别主要可以分为:印刷体文字识别和手写体文字识别.文字识别方法的一般流程为:识别出文字区域.对文字区域矩形分割成不同的字符.字符分类.识别出文字.后处理识别矫正. 二. 文字检测 文字检测是文字

YOLO.SSD.FPN.Mask-RCNN检测模型对比 一．YOLO(you only look once) YOLO 属于回归系列的目标检测方法,与滑窗和后续区域划分的检测方法不同,他把检测任务当做一个regression问题来处理,使用一个神经网络,直接从一整张图像来预测出bounding box 的坐标.box中包含物体的置信度和物体所属类别概率,可以实现端到端的检测性能优化 原理如下: 输入一张图片,图片中包含N个object,每个object包含4个坐标(x,y,w,h)和1个lab

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/272 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

文章转自:http://www.ituring.com.cn/article/39865 构建自己的AngularJS,第一部分:Scope和Digest 原文链接:http://teropa.info/blog/2013/11/03/make-your-own-angular-part-1-scopes-and-digest.html Angular是一个成熟和强大的JavaScript框架.它也是一个比较庞大的框架,在熟练掌握之前,需要领会它提出的很多新概念.很多Web开发人员涌向Angul