lovelace-valetudo-map-card:实时显示扫地机器人地图

lovelace-valetudo-map-card:实时显示扫地机器人地图

lovelace-valetudo-map-card Display the map from a valetudo-enabled robot in a home assistant dashboard card. lovelace-valetudo-map-card 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/lovelace-valetudo-map-card

项目介绍

lovelace-valetudo-map-card 是一个开源项目,允许用户在 Home Assistant 的仪表盘卡片中实时显示支持 valetudo 协议的扫地机器人的地图。通过这个卡片,用户可以直观地看到机器人的清洁路径、已清洁区域、障碍物以及虚拟墙等信息,为家庭智能清洁管理提供了极大的便利。

项目技术分析

该项目基于 Home Assistant 的自定义卡片系统,利用 MQTT 协议与扫地机器人进行通信。在技术实现上,lovelace-valetudo-map-card 展示了以下几个关键特点:

  1. 集成性:与 Home Assistant 的集成,使得用户可以在统一的智能家居控制平台上管理扫地机器人。
  2. 可定制性:提供丰富的配置选项,用户可以根据个人喜好调整卡片的显示样式,包括地图颜色、路径宽度、透明度等。
  3. 实时性:地图的显示是实时的,用户可以实时监控机器人的清洁状态。

项目及技术应用场景

在智能家居系统中,lovelace-valetudo-map-card 可以应用于以下几种场景:

  1. 家庭清洁监控:用户可以在家庭任何位置通过 Home Assistant 的移动应用或大屏查看扫地机器人的工作状态。
  2. 清洁计划管理:根据地图上的已清洁区域和未清洁区域,用户可以更有效地规划清洁计划。
  3. 障碍物与虚拟墙设置:通过地图直观地设置和调整障碍物区域和虚拟墙,避免机器人误入。

项目特点

1. 丰富的显示配置

lovelace-valetudo-map-card 提供了多种配置选项,包括地图颜色、路径宽度、透明度等,用户可以根据个人喜好进行自定义设置,使卡片与 Home Assistant 的整体风格保持一致。

2. 实时地图更新

卡片会实时更新扫地机器人的地图信息,让用户随时掌握清洁进度。

3. 简单的安装流程

项目推荐使用 HACS 进行安装,流程简单,易于操作。用户只需按照指南进行几步操作即可完成安装。

4. 无需复杂编程知识

用户无需具备复杂的编程知识,即可通过简单的配置实现功能强大的地图显示。

5. 与智能家居系统的无缝集成

作为 Home Assistant 的自定义卡片,lovelace-valetudo-map-card 与智能家居系统无缝集成,为用户带来便捷的清洁管理体验。

在智能化、便捷化的生活趋势下,lovelace-valetudo-map-card 无疑是一个极具价值的开源项目。它不仅提升了扫地机器人的使用体验,也为智能家居系统增加了实用功能。如果你正在寻找一个能够提升家庭清洁效率的工具,那么 lovelace-valetudo-map-card 绝对值得一试。

lovelace-valetudo-map-card Display the map from a valetudo-enabled robot in a home assistant dashboard card. lovelace-valetudo-map-card 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/lovelace-valetudo-map-card

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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