如今的你怎么样?

ARM Mbed OS是一款专为物联网设计的开源嵌入式操作系统,支持基于ARM Cortex-M微控制器的产品开发。该系统集成了必要的功能,适用于智能城市、智能家居等领域,并通过基于浏览器的IDE提供便利的开发环境。

物联网的触角似乎已经伸向了越来越多的行业,各个半导体巨头都在布局,想分一份这个巨大的蛋糕,大概在一年半前我们初次在公众号里提到过ARM公司为了统一物联网的开发和应用,发布了一个Mbed OS应用于物联网,当时还有很多不完善。

今天我们在来看看Mbed发展的状态如何。先来回顾下官方给出的定义

ARM® mbed™操作系统是一种专为物联网 (IoT) 中的“物体”设计的开源嵌入式操作系统。该操作系统包含您基于 ARM Cortex-M 微控制器开发连接产品所必需的全部功能,非常适合涉及智能城市、智能家庭和穿戴式设备等领域的应用程序。

基于浏览器的IDE使你可以在随时随地编译上传自己的代码,可以保存在云端。因为ARM公司在行业的地位,决定了他的号召力,合作伙伴都是响当当的。估计都不想错失这一市场。且很多芯片厂商已经推出相应开发板供开发者选择。

ARM mbed 合作伙伴体系将领先的嵌入式设备公司及云技术公司、组件制造商、系统集成商和 OEM 汇聚在了一起。怎么看着像是给ARM做广告,呵呵。

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Mbed发展到5.0已经支持了更多的协议栈和网络,他的优势自是不言而喻。而且集成了很多基于Cortex-M核的MCU驱动,为开发者提供了很大的帮助和减少了很多工作。

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在来看下基于浏览器云端的IDE

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我们选的平台是FRDM-K64,自己可以添加更多的平台,点击添加。

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编译过程

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学习Mbed,官方的这些文档是最权威的,尽量参考官方文档,不要去参考什么论坛上的贴吧的,不一定正确。好的只能帮你到这了,更多的需要自己去挖掘和学习,这里不在赘述。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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