29、光通信技术:CWDM、BWDM与全光网络的发展与应用

光通信技术:CWDM、BWDM与全光网络的发展与应用

1. CWDM传输的提议网格

随着网络带宽需求向边缘推进,低成本传输系统变得至关重要。粗波分复用(CWDM)技术正符合这一需求,为城域和接入网络提供了可扩展的系统架构。商业利益集团正在致力于定义标准的CWDM波长网格。目前提出了两种粗通道计划:
| 通道计划 | O波段(nm) | E波段(nm) | S+C+L波段(nm) |
| — | — | — | — |
| 粗通道计划1 | 1,270, 1,290, 1,310, 1,330 | 1,370, 1,390, 1,410, 1,430 | 1,470, 1,490, 1,510, 1,530, 1,550, 1,570, 1,590, 1,610 |
| 粗通道计划2 | 1,275.7, 1,300.2, 1,324.7, 1,349.2(802.3ae 10 GbE) | 1,380, 1,400, 1,420, 1,440 | 1,470, 1,490, 1,510, 1,530, 1,550, 1,570, 1,590, 1,610 |

同时,IEEE(P802.3ae)也提出了支持O波段(1,260 - 1,360 nm)四个CWDM通道的建议。在2001年1月,TIA批准了提议的网格作为朗讯对ITU的贡献,美国商务部SGB也给予了批准。2月在ITU进行了相关展示,Q.16系统被要求在10月的下一次会议上提交“白皮书贡献”,并提议作为新的建议或对先前建议的修改;Q.17组件为G.671更新确定了WDM组件的新CWDM分类。

2. CWDM技术的其他应用

CWDM技术有以下三种主要应用场景: <

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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