- 博客(11)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 关于FreeRTOS
实时操作系统。裸机：又叫前后台系统，前台为中断服务函数，后台系统为大循环那么两者有什么区别呢？好问题。如果是rtos的话可以让任务，比如我们用一个滴答定时器，就切换出去这个任务，让我们发现不了它转换，如果是裸机的话，按顺序来说白了就是裸机实时性很差，如果是RTOS的话，就会很快。
2025-08-03 15:19:56
329
原创 红外小目标入门笔记
目标及背景的红外辐射发出后，由于大气对红外辐射的选择吸收、散射和衍射等作用，红外辐射经过部分衰减后到达红外光学系统。针对红外序列只选出一副代表图像，对每个目标的观察都是通过它的时间序列确定的，保证是一个真实的目标，而不是像素级的脉冲噪声，提供了五种类型的标注（图像类别、实例分割、边界框、语义分割、实例发现）这里只考虑了目标本身的红外辐射是因为目标的对大气辐射的反射躲在可见光波段，对地球辐射的反射一般很微弱，这两部分并不占据主要内容。红外探测器接收到的目标与背景的红外辐射被称为辐射照度。
2025-08-03 15:19:01
963
1
原创 小目标检测研究综述(7.25-)
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
2025-08-03 15:17:41
1191
原创 IIC总线
因为IIC地址一共8位，减去最后一位用来确定后续字节的传送方向，相当于一共七位，由于0x00这一个地址不用，所以一共128个地址，所以理论上最多可以挂127个器件，不过实际应用中一般挂载器件不超过8个，总线电容不超过400pF。，起始信号产生后总线处于占用的状态，停止信号产生后总线处于空闲状态。IIC通信每个字节为8位，数据传输时，先传送最高位，后发送低位。切换主从机的时候，重新发一次起始信号，但是不需要发停止信号。A表示应答，反之为不应答，S为起始信号，P为终止信号。，在此期间数据线上的信号。
2025-05-29 21:08:09
712
原创 RS232,RS485协议原理
协议RS232RS422RS485通信方式全双工全双工半双工电平规定逻辑“1”的电平为-5v到-15v，逻辑“0”的电平为5v到15v2v到+6v为逻辑“1”，两线间电压差为-2v到-6v为逻辑“0”2v到+6v为逻辑“1”，两线间电压差为-2v到-6v为逻辑“0”信号类型电平信号差分信号差分信号最大传输距离15M1200M1500M连接对象一对一可连接最多十个接收器运行最多并联32个驱动器和32个接收器进行联网。
2025-05-19 19:39:22
384
原创 UART知识点
UART: Universal Asynchronous Receiver Transmitter即通用异步收发器。是一种串行，异步通信总线，需要两条数据线，实现全双工的发送和接收。串行：一组数据一位一位的传过去并行：一组数据同时一次传完两者对比：并行通信的时候使用总线条数多，虽然快异步：就是没有时钟控制的波特率：单位bps（bit per second）每秒钟传送的bit的数量(是位的数量不是字节的数量)波特率进行掐时间，然后来区分一个1还是多个1。
2025-05-08 19:48:15
377
原创 (星图)天基空间弱小目标检测背景及难题
这种称作漏光（Smear）的光散射现象由于CCD传感器物理结构上的缺陷导致，从CCD的读取方向，即画面的垂直方向上入射的强光会穿透图像保护层产生多余影像而形成的，特别是没有使用机械快门的摄像机在拍摄时会有严重漏光现象。实现的话感觉大部分还是采用传统方法，可以在FPGA平台进行实现，对于星图的图像预处理部分十分关键，在这阶段尽量消除多的干扰（采用星图匹配，进行坐标转换，相机畸变消除），剔除大部分恒星、坏像元和噪声影响等，再采用多帧关联判定目标。实现对于星图的小目标检测。
2024-09-20 16:50:15
1422
原创 关于ResNet的笔记
然而如果我们采用1×1×64的卷积核降维之后再输入到3×3×64的卷积，最后通过1×1×256的卷积核去升维，同样也是得到一个256维的feature map，而这种情况下参数量为256×1×1×64+64×3×3×64+64×1×1×256=69632。如果同样的输入，我们输入一个256维数据，经过3×3×256的卷积核输出一个256维的feature map的话，那么参数量为256×3×3 ×256=589824，ResNet解决问题：因网络过深而导致训练时出现梯度爆炸或者梯度消失等问题。
2024-09-05 11:05:45
323
原创 小目标检测综述(7.16-7.23)
尽管深度学习在通用目标检测领域取得了很大进展，但是在小目标方面，由于其尺寸较小，外观和几何信息比较少，并且缺乏大规模的小目标数据集，所以小目标检测依然存在困难和挑战。本文首先介绍了几种常见的小目标检测，多尺度表示(multiscale representation)，上下文信息(contextual information)，超分辨率(super-resolution)和区域建议(region-proposal)。
2024-07-24 16:33:34
1670
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人