网管日志-06.07.24

  现在时间是20:36分钟,我仍在机房工作着,还是那条光纤透明链路,本应该上个周就可以完成的工作,却一直拖到现在还没有解决,第一次是因为电信没有携带壁挂的odf,只能在机架式odf的一个法兰盘上熔接光纤,由于没有位置可放置,只好放置在一个墙角边,造成光路传输受到一定影响,光信号衰减太大而无法通信。今天本以为可以解决这个问题的,跟上次一样,电信的黄色警报抢修工程车也开到了机房门口,下来十几个人,带着工具,直奔电信机房,接着就是熔接光纤,12芯单模光纤,大约也就近一个小时的时间,光纤熔接完毕,就开始走人,而没有对刚熔接完的光纤进行任何测试,我也询问过,但得到的结果是上次测过了没问题,呵呵,可笑(我比较生气),上次测过了,是上次熔光纤的测试,这次熔光纤就不需要测试吗?

 

  电信的人走了,我开始跟客户进行端到端测试,从客户机房到我们机房大约是15公里左右,我从第一对芯开始进行打环测试,光衰减非常大,衰减值大约在-60db左右,又进行第二对芯打环测试,光衰减比较大,衰减值大约在-56db,然后又分别对第三、第四、第五、第六对芯进行打环测试,光纤衰减值分别是:-48db、-54db、-49db、-50db。而从我所在区域的电信机房至客户端的光衰减值是在-39db左右(当然以上所有的衰减值需要减去发光功率-4db才是真正的衰减值),但从电信机房到我们机房的光纤也就是250米左右,中间没经过任何节点,但光信号的衰减值最高却达到了-23db。可以判断问题是出在从电信机房到我们机房的光纤的问题。
  客户要求今天必须解决,而电信早已经下班了,工程人员都联系不上,而客户也只好对我发难了,一个接一个的电话,一个接一个的测试,我也累了,但却不能离开,所以借等客户电话的机会,写下这篇日志。
  现在时间是21:41,本来想就这样结束这篇日志,但电信的信元(主做电信线路运营维护)还是被客户不知用什么办法给调了过来,要求进行进一步的测试,我也在等待进一步的结果。另外,信元的工程师也对刚才的打环测试有疑问,建议进行单芯测试,据说打环测试的数据不准确。我不是做光纤通信的,所以对某些专业技术不太懂,所以别人说什么就只好听什么了,当然基础的判断能力还是有的,至少知道光信号的衰减值之类的专业术语,好了,就不吹棒自己了,再等一会或许会有好的消息,为这件事,我已经折腾了几天了。
  有时候,我也想问什么是结果?电信的结果,通讯中心的结果,还是网通的结果,还是客户的结果,即使这次测通了,这件事仍没有结束,因为还有一端需要进行测试,这一端是到郊区的网通机房,中间进行连接的是我们的机房,再加上客户的“刁难”,即使接通了,客户也会随时为几个db的光信号衰减或者不稳定找你的“麻烦”。
  现在时间是22:00了,电信信元的工程师仍在进行光路测试,还没结果,我在坚守自己的机房,刚才客户又给我打了个电话,询问了一下进展情况,客户似乎对电信的工程技术人员已经失去了信任感,同时也是在检查一下我是不是在坚守岗位。
  写到这里这篇日志的字数已经达到了1500以上了,我也感觉近来我怎么这么能写,真的快成作家了。当然以我现在的语言表达水平和文采还差得很远,但从每天坚持写日志和博客来说,我也算是个业余“记者”了吧。
  

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08-05
### 光流法C++源代码解析应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
微信小程序作为腾讯推出的一种轻型应用形式,因其便捷性高效性,已广泛应用于日常生活中。以下为该平台的主要特性及配套资源说明: 特性方面: 操作便捷,即开即用:用户通过微信内搜索或扫描二维码即可直接使用,无需额外下载安装,减少了对手机存储空间的占用,也简化了使用流程。 多端兼容,统一开发:该平台支持在多种操作系统设备上运行,开发者无需针对不同平台进行重复适配,可在一个统一的环境中完成开发工作。 功能丰富,接口完善:平台提供了多样化的API接口,便于开发者实现如支付功能、用户身份验证及消息通知等多样化需求。 社交整合,传播高效:小程序深度嵌入微信生态,能有效利用社交关系链,促进用户之间的互动传播。 开发成本低,周期短:相比传统应用程序,小程序的开发投入更少,开发周期更短,有助于企业快速实现产品上线。 资源内容: “微信小程序-项目源码-原生开发框架-含效果截图示例”这一资料包,提供了完整的项目源码,并基于原生开发方式构建,确保了代码的稳定性可维护性。内容涵盖项目结构、页面设计、功能模块等关键部分,配有详细说明注释,便于使用者迅速理解并掌握开发方法。此外,还附有多个实际运行效果的截图,帮助用户直观了解功能实现情况,评估其在实际应用中的表现价值。该资源适用于前端开发人员、技术爱好者及希望拓展业务的机构,具有较高的参考使用价值。欢迎查阅,助力小程序开发实践。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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