2I268HW/2I268HB工业主板:集成Wafer I/O连接器与全面特性

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2I268HW/2I268HB是一款专为工业客户设计的主板详细资料,它采用独特的I/O Wafer连接器板设计,满足了各种小形态尺寸和低功耗设备的需求。这款主板的核心组件是基于Intel Cedarview-MN2600/N2800处理器,工作频率可达1.6/1.86GHz,提供了一体化解决方案。 主板的主要特点包括: 1. 集成式I/O:2I268HW/2I268HB将所有传统的内部I/O接口转换为了Wafer连接器,便于工业用户根据自身需求定制或扩展外部设备连接。 2. 接口丰富:支持两个PCIe mini插槽、宽范围直流输入(包括Li Battery Charger)、多显示器接口、音频、局域网(LAN)、SATA、USB以及COM端口,满足多样化设备连接需求。 3. 硬件规格:该产品的版本为NO.2I268HW/HB_V0.2,发布日期为2014年9月1日。硬件安装部分提供了详细的指南,如拆箱注意事项、检查步骤、尺寸图、功能布局图(包括底部和连接器布局)以及跳线设置描述等。 4. 电源连接:文档详细列出了电源连接器(主电源和备用电源)、电池输入接口、DC+5/+12V电压输出等,确保用户了解如何正确接入电源和管理电池供电。 5. 警告与安全指南:还包含了警告信息和硬件安装的指导,强调了安全操作的重要性,以防止潜在的问题和误操作。 2I268HW/2I268HB主板以其工业级设计、全面的接口支持和高效能处理能力,成为小型、低功耗应用的理想平台。对于硬件工程师、系统集成商以及需要在工业环境中使用此类设备的专业人士来说,理解和掌握这款主板的特性和连接方法至关重要。在实际操作时,务必遵循说明书中的指导,确保系统的稳定运行。
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