GHome：打造家庭信息化新时代

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"GHome家庭信息化解决方案是融创天下产品管理部提出的一种全面解决家庭信息化需求的方案，旨在利用现代信息技术构建和睦、平安、智慧的家庭环境，增强家庭成员间的亲情交流，并为运营商提供竞争优势。方案涵盖了家庭网关、家庭信息机、家庭监控、远程教育、亲情服务等多种功能，以满足不同家庭的需求。 1. 家庭信息化的意义： - 对运营商的意义：家庭信息化业务是运营商在全业务运营竞争中的关键，可以推动3G网络建设和业务发展，增加移动用户的增长，如中国电信在2009年的用户增长情况所示。家庭网关作为融合各种数据业务的中心，对运营商具有战略价值。 - 对用户的意义：随着IP宽带用户的增长和家庭网络的普及，3C（计算机、通信、消费电子）的融合趋势推动了新的宽带价值链的形成。家庭信息化服务平台能够提供便民生活服务，通过家庭信息机和家庭智能终端实现家庭娱乐分享、情感交流，提升家庭生活质量，同时提供视频监控和安防报警功能，确保家庭安全。 2. GHome家庭信息化产品： - GHome家庭信息化业务不仅包括家庭信息化服务平台，还推出了家飞猫产品，如HB-T2型号。家飞猫的功能不断演进，能够实现手机观看家中的数字电视，分享照片和自拍视频，甚至远程监控家庭安全，例如通过门磁、红外传感器、烟感等设备进行实时监控，并将警报信息推送到用户手机。 3. 技术介绍： GHome技术可能涉及到IP网络技术、多媒体处理、云计算、物联网和移动通信技术，这些技术的集成使得家庭信息化产品能够实现跨设备的数据共享、远程控制和实时通讯。 4. 家庭信息化市场分析： 市场分析可能涉及当前家庭信息化市场的规模、增长潜力、竞争对手分析以及消费者需求调研。这一部分将帮助确定产品定位和市场策略。 5. 营销管理及营销落实： 这一部分可能涵盖产品的市场推广策略、销售渠道建设、合作伙伴关系管理以及售后服务等方面，旨在确保GHome家庭信息化解决方案能够成功进入市场并获得用户认可。 GHome家庭信息化解决方案是针对家庭信息化需求的全方位策略，通过先进的技术手段和创新的服务模式，旨在提升家庭生活的便捷性、安全性和娱乐性，同时也为运营商提供了新的业务增长点。"

管理信息化it规划→ghome家庭信息化产品解决方案.pptx

2021-10-07 上传
GHome家庭信息化解决方案由融创天下产品管理部提出，旨在通过集成多种信息技术，为家庭提供智能化、便捷化的服务，同时也为运营商创造竞争优势。 1. **家庭信息化的意义** - 对运营商的意义：3G网络的推广显著推动...

(基于分水岭算法的粘连目标检测).zip

2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、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有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务，目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置（目标定位），然后给出每个目标的具体类别（目标分类）。输出结果是一个边界框（称为Bounding-box，一般形式为(x1,y1,x2,y2)，表示框的左上角坐标和右下角坐标），一个置信度分数（Confidence Score），表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率（首先得到类别概率，经过Softmax可得到类别标签）。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段，主要用于生成潜在的目标候选框（Bounding-box proposals）。这个阶段通常使用卷积神经网络（CNN）从输入图像中提取特征，然后通过一些技巧（如选择性搜索）来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段，将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类，并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高，缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有：R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值，并利用这些特征值进行目标的分类和定位，不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快，因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低，因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有：YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框，对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制，作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果，这样可以加快算法效率，其主要流程如下： 设定一个置信度分数阈值，将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序，选中值最大的框 遍历其余的框，如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值（一般为0.7），就将框删除（超过设定阈值，认为两个框的里面的物体属于同一个类别） 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的，重复上述过程，直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度，当预测边界框和真实边界框差异很小时，或重叠度很大时，表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度，是评估目标检测模型效果的最重要指标，这个值介于0到1之间，且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值，那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念，还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值（Confidence Threshold）和IoU阈值（一般设置为0.5，也会衡量0.75以及0.9的mAP值）： 当一个预测边界框被认为是True Positive（TP）时，需要同时满足下面三个条件： Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3，则认为是False Positive（FP）。当对应同一个真值有多个预测结果时，只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive，其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示： Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值，可以获得多组Precision和Recall，Recall放X轴，Precision放Y轴，可以画出一个Precision-Recall曲线，简称P-R

硕士毕业设计，水稻害虫识别，水稻病害分类，虫情测报灯害虫监测。.zip

2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域，它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分： 1. **数据收集**：首先需要收集大量的植物图像数据，这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**：对收集到的图像进行处理，以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**：从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**：使用机器学习算法（如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等）来训练模型。训练过程中，算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**：在独立的测试集上验证模型的性能，以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**：将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中，可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**：在实际应用中，系统可以实时接收植物图像，并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**：随着时间的推移，系统可以不断学习新的病虫害样本，以提高其识别能力。 9. **用户界面**：为了方便用户使用，通常会有一个用户友好的界面，显示检测结果，并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害，甚至在早期阶段就能发现问题，从而及时采取措施。此外，它还可以减少对化学农药的依赖，支持可持续农业发展。随着技术的不断进步，图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。

基于python3.8部署mjpg-streamer服务器，结合yolov5算法实现目标检测.zip

2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、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有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务，目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置（目标定位），然后给出每个目标的具体类别（目标分类）。输出结果是一个边界框（称为Bounding-box，一般形式为(x1,y1,x2,y2)，表示框的左上角坐标和右下角坐标），一个置信度分数（Confidence Score），表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率（首先得到类别概率，经过Softmax可得到类别标签）。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段，主要用于生成潜在的目标候选框（Bounding-box proposals）。这个阶段通常使用卷积神经网络（CNN）从输入图像中提取特征，然后通过一些技巧（如选择性搜索）来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段，将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类，并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高，缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有：R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值，并利用这些特征值进行目标的分类和定位，不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快，因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低，因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有：YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框，对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制，作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果，这样可以加快算法效率，其主要流程如下： 设定一个置信度分数阈值，将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序，选中值最大的框 遍历其余的框，如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值（一般为0.7），就将框删除（超过设定阈值，认为两个框的里面的物体属于同一个类别） 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的，重复上述过程，直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度，当预测边界框和真实边界框差异很小时，或重叠度很大时，表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度，是评估目标检测模型效果的最重要指标，这个值介于0到1之间，且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值，那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念，还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值（Confidence Threshold）和IoU阈值（一般设置为0.5，也会衡量0.75以及0.9的mAP值）： 当一个预测边界框被认为是True Positive（TP）时，需要同时满足下面三个条件： Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3，则认为是False Positive（FP）。当对应同一个真值有多个预测结果时，只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive，其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示： Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值，可以获得多组Precision和Recall，Recall放X轴，Precision放Y轴，可以画出一个Precision-Recall曲线，简称P-R

无人机技术应用资料文档合集14篇.zip

2024-09-06 上传
无人机培训课件：无人机导航技术 无人机技术在管道巡检中的应用 无人机技术在婚礼摄影中的应用 无人机技术的救援应用 无人机技术的消防应用 无人机技术在军队的应用 农业无人机技术应用 无人机技术的创新与应用 无人机行业应用与发展无人机发展 无人机技术在农业中的应用 GIS与无人机技术的协同应用 无人机摄像技术的发展与应用 军事无人机技术的发展与应用 无人机技术与应用 无人机应用无人机技术的市场前景

病虫害检测后端model.zip

2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域，它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分： 1. **数据收集**：首先需要收集大量的植物图像数据，这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**：对收集到的图像进行处理，以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**：从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**：使用机器学习算法（如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等）来训练模型。训练过程中，算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**：在独立的测试集上验证模型的性能，以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**：将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中，可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**：在实际应用中，系统可以实时接收植物图像，并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**：随着时间的推移，系统可以不断学习新的病虫害样本，以提高其识别能力。 9. **用户界面**：为了方便用户使用，通常会有一个用户友好的界面，显示检测结果，并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害，甚至在早期阶段就能发现问题，从而及时采取措施。此外，它还可以减少对化学农药的依赖，支持可持续农业发展。随着技术的不断进步，图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。

8051Proteus仿真c源码用定时器T0查询方式P2口8位控制LED闪烁

2024-09-06 上传
8051Proteus仿真c源码用定时器T0查询方式P2口8位控制LED闪烁提取方式是百度网盘分享地址

8051Proteus仿真c源码用LCD循环右移显示WelcometoChina

2024-09-06 上传
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数字电子技术实验报告+

2024-09-06 上传
数字电子技术实验报告+

基于Android的本地备忘录应用.zip

2024-09-06 上传
基于Android的本地备忘录应用 项目简介 这是一个基于Android平台开发的本地备忘录应用，使用Java语言和Android Studio进行开发。该应用提供了用户注册、登录、修改密码、查看备忘录列表、添加备忘录等功能，适合初学者学习和课程设计使用。 项目的主要特性和功能 1. 用户管理 用户注册新用户可以注册账号。 用户登录已注册用户可以登录应用。 修改密码用户可以修改自己的密码。 2. 备忘录管理 查看备忘录列表用户可以查看所有保存的备忘录。 添加备忘录用户可以添加新的备忘录。 编辑备忘录用户可以编辑已有的备忘录。 删除备忘录用户可以通过长按删除备忘录。 3. 数据存储 使用SharedPreferences进行本地数据存储，确保用户数据在应用关闭后依然保留。 4. 测试 提供了单元测试和集成测试，确保应用的稳定性和可靠性。
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