Elektor 2018年第1期:探索电子创新

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"Elektor2018-001.pdf 涵盖了各种电子制作项目、工具和教程,包括Arduino实验板、双色晶体管测试器、生物光照系统、卡音、通信电流环、LCD与Raspberry Pi连接、双SPI蜘蛛、Elektor实验室项目管道、Elektor商店、简易停车系统、ESP8266在Android I/O Board上的应用、小型显示器基础知识、CAN总线入门、Hexadoku谜题、激光时间写作者、微特斯拉音乐合成器、旧显示器新生、OLED显示、开放无线电频谱、Intersil ICM7216特殊部件介绍、跨平台编程工具PlatformIO、复古电子设备Uher Report 4000L、智能Pi评测、太阳能为Wi-Fi中继供电、EEBUS的发展、ESP8266的USB编程适配器、天气站、Wi-Fi桌面恒温器等。" 在这一期的Elektor杂志中,你可以发现许多有趣的电子制作项目和技术,如Arduino Experimenting Shield 2.0,这是一个基于Arduino的扩展板,用于方便实验和开发。它提供了各种接口和功能,适合初学者和经验丰富的电子爱好者进行探索。 生物光照系统(Bio-Light)则是一种创新设计,通过植物颜色的变化来表达其“感觉”,可能涉及到光传感器和颜色控制技术,为生活增添了科技元素。卡音(CardSound)项目则展示了如何从微型microSD卡中获取大量音频,可能是通过微控制器和音频解码器实现的,对于音乐爱好者和音频项目开发者极具吸引力。 此外,文章还介绍了如何将LCD屏幕连接到Raspberry Pi,这对于搭建嵌入式系统的人非常有用。对于物联网爱好者,ESP8266在Android I/O Board的应用提供了一种新的可能性,使得Wi-Fi连接和设备控制更加便捷。Wi-Fi Desktop Thermostat是一个实用的家庭自动化项目,可以远程控制室内温度。 杂志还涵盖了基础技术知识,例如关于小型显示器的几乎一切你需要知道的信息,对想要了解显示屏工作原理的人来说非常宝贵。CAN总线入门则为汽车电子或工业控制系统的学习者提供了基础指导。 除此之外,还有一些独特部件的介绍,如Intersil ICM7216,这可能是一款专门用于显示或测量的集成电路。PlatformIO被推崇为一个通用的编程工具,它可能支持多种微控制器和开发平台,简化了开发流程。 最后,杂志还涉及到了复古电子设备的修复和翻新,如Uher Report 4000L,以及EEBUS,这是一种新兴的通信协议,旨在促进不同电子设备间的协同工作。这期Elektor杂志是电子制作、学习和创新的宝贵资源。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
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目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行