3、嵌入式Linux系统:概念、类型与选择原因解析

嵌入式Linux系统:概念、类型与选择原因解析

1. 嵌入式Linux与实时Linux概述

1.1 嵌入式Linux的定义

嵌入式Linux通常指一个完整的系统,或者在嵌入式Linux供应商的语境中,是针对嵌入式设备的发行版。虽然“嵌入式”一词也常用于内核讨论,但并没有专门针对嵌入式应用的特殊Linux内核形式。相同的Linux内核源代码旨在为各种设备、工作站和服务器构建,不过可以根据内核的预期用途配置各种可选功能。

在嵌入式开发中,常见嵌入式Linux系统(使用Linux内核和各种其他软件的设备)和嵌入式Linux发行版(为嵌入式系统量身定制的预打包应用程序和构建完整系统的开发工具)。从嵌入式Linux供应商处购买的通常是后者,他们提供交叉编译器、调试器、项目管理软件、启动映像构建器等开发工具。越来越多的供应商将这些功能集成到基于社区开发的Eclipse图形化IDE框架的定制插件中。

是否使用供应商的服务取决于个人。实际上,了解相关知识有助于自行构建工具和定制Linux发行版,这对使用供应商工具和不使用的人都有帮助。

1.2 实时Linux的发展

最初,“实时Linux”特指1996年Michael Barabanov在Victor Yodaiken监督下发布的RTLinux项目,其最初目标是在Linux环境下提供确定性响应时间的机制。后来,该项目扩展到支持更多应用,如今支持各种非嵌入式用途,如实时股票交易系统和其他“企业”应用。2007年初,RTLinux被卖给了Wind River。

如今,还有其他一些知名的Linux实时项目,其中一个旨在为官方Linux内核添加实时支持。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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