嵌入式Linux基础解析:总线机制与系统特性

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"嵌入式Linux基础,包括嵌入式系统的概念、特性以及应用范围,并探讨了总线机制在嵌入式系统中的作用。" 在嵌入式Linux的基础中,我们首先要理解嵌入式系统的概念。嵌入式系统,通常被称为嵌入式计算系统或嵌入式计算机系统,是由IEEE定义为“用于控制、监视或辅助操作机器和设备的装置”。它是一个综合了软件、硬件,有时甚至包括机电设备的专用计算机系统。国内的定义则强调其以应用为中心,以计算机技术为基础,强调系统功能、可靠性的可定制性,以及对成本、体积和功耗的严格要求。 嵌入式系统的特性体现在其嵌入性、专用性和计算机性质。它们被嵌入到特定的对象体系中,以满足特定的系统需求,其硬件和软件都是根据应用进行裁剪设计的。嵌入式系统执行特定功能,具有严格的时序性和稳定性,通常以微控制器和外围器件为核心,自动操作循环并响应中断。此外,它们的程序常被固化在芯片中,且不总是需要操作系统,尤其在早期的单片机系统中。然而,现代嵌入式系统往往配备有操作系统,如Linux,以提供更强大的功能和网络支持。 在硬件层面,总线是连接CPU、存储器和I/O设备的关键组件,是信息传输的通道。根据使用场合,总线分为芯片级总线(CPU总线)、板卡级总线(内总线)和系统级总线(外总线)。这些不同层次的总线共同构成了嵌入式系统内部的通信网络,使得各个组件能够有效地协同工作。 嵌入式系统广泛应用于各种领域,如工业自动化、消费电子产品、信息家电、智能玩具、军事电子、通信设备、移动存储、工控设备、智能仪表、汽车电子、网络设备等。随着技术的发展,嵌入式Linux的引入使得嵌入式系统的能力得到了显著提升,形成了新的专业领域,并可能催生新的学科。嵌入式Linux不仅提供了强大的数据处理能力,还支持网络功能,使得嵌入式系统在现代科技和产业中扮演着至关重要的角色。
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