一、需求说明 1.1 设计需求总结 随着时代的发展以及人民生活水平的提高，对冷藏、冷冻食品质量的要求也在不断提高，因此设计一套完善的冷库温度检测控制系统具有十分必要的社会经济意义。...当前基于STM32设计了一款于猕猴桃保存的冷库环境检测系统，本系统可精确显示冷库库房内监测点的实时温度，在冷库外有一个LCD显示屏，可以实时显示冷库的实际温度；系统可以设置制冷的温度阀值，通过按键可以调整阀值...，如果温度高于阀值自动开启制冷，如果温度低于阀值停止制冷；在系统里还配备了火焰检测传感器，当冷冻库房发生火灾会通过蜂鸣器进行报警提醒；库房门关闭之后，如果库房的照明灯没有关闭，会通过蜂鸣器提醒，这个灯光检测功能是通过光敏传感器进行检测的...当前设计需要的硬件设备： （1）STM32F103系统板： 作为当前系统的主控芯片，结合各个模块完成最终的功能设计。 （2）蜂鸣器： 当灯光未关闭，或者 检测到火警时发出声音进行报警。...（3）BH1750光敏传感器: 检测冷库里的环境强度，判断是否关灯。 （4）继电器：用来控制制冷模块，实现冷库制冷。
检测方法 首先我们需要先判断是否在docker环境里，常用的两个检测方式 方式一：检查/.dockerenv文件是否存在 ls -al / 方式二：检查是否存在container环境变量(感觉不是很靠谱
01 中文摘要 许多视觉同步定位和映射（VSLAM）系统需要在环境中假设静态特征。然而，移动物体会极大地损害VSLAM系统的性能，因为VSLAM系统是基于静态环境假设的。...为应对这一挑战性课题，本文提出了一种基于ORB-SLAM2的动态环境实时鲁棒VSLAM系统。...为了减少动态内容的影响，我们将基于深度学习的目标检测方法引入视觉里程计中，然后加入动态目标概率模型，以提高目标检测深度神经网络的效率，提高系统的实时性能。...02 主要结论 本文提出了一种实时视觉SLAM系统，该系统在具有许多独立运动目标的高度动态环境中运行良好。ORB-SLAM2系统将目标检测和动态目标概率模型结合起来，在高动态环境下有了显著改进。...在本文提出的视觉SLAM系统中，用于目标检测线程的深度神经网络是一种有监督的方法。也就是说，当训练场景与实际场景之间存在显著差异时，检测器模型可能很难预测正确的结果。
但是现在各种检测浏览器环境...特别是不熟悉 js 的同学就更烦了 本文是直接把seleniumpyppeteer 以及正常打开浏览器 的环境差异直接列出来 这样你就可以更愉快的爬虫了（可以直接把环境全部模拟上...下面可以看到 差异有 root['navigator']['webdriver'], root['clientInformation']['webdriver'] 等等 这个算是目前检测用的比较多的,还有一些其他的可以自己运行看看...selenuim 与正常环境的差异 ############################################################ { 'dictionary_item_added...: 840, 'old_value': 1344}}} pyppeteer 与正常环境的差异
在渗透测试过程中，我们的起始攻击点可能在一台虚拟机里或是一个Docker环境里，甚至可能是在K8s集群环境的一个pod里，我们应该如何快速判断当前是否在容器环境中运行呢？...接下来，我们再来盘点下比较常用的几种检测方式。...方式一：查询cgroup信息 最简单精准的方式就是查询系统进程的cgroup信息，通过响应的内容可以识别当前进程所处的运行环境，就可以知道是在虚拟机、docker还是kubepods里。...K8s&docker环境下： 虚拟机环境下： 方式五：查看文件系统以及挂载点 df -h 检查文件系统挂载的目录，也能够简单判断是否为docker环境。...K8s&docker环境下： 虚拟机环境： 方式六：环境变量 docker容器和虚拟机的环境变量也有点区别，但不好判断，但pod里面的环境变量其实是很明显的。 K8s环境下：
工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练，完成图片视频实时分析，着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别；即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址...工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容，不用人工控制；识别监管区工作人员工作服装，真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理；降低乱报和泄露；视频录像，便捷后管理方法查看。...现阶段，优化算法已经快速更改人民的生活习惯性，工作服装识别优化算法还在静电场、施工工地、金融机构系统等安全性场地应用推广，现阶段北京、上海、深圳等一线城市已普及化，但天津、西安、大连、苏州等二线城市已经检测应用环节
人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术，人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集（出现拥挤情况）时，人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图5所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。...YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。...在我看来，YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。
皮带撕裂检测系统通过Python基于YOLOv7架构模型实时监控传动现场皮带的工作状态，皮带撕裂检测系统24h全天候对皮带进行多方向实时检查，尽快发现皮带安全隐患，避免扩大损失。...图片相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS...A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片
入侵检测（snort -c）网络入侵检测模式是共有5种动作，pass、log、alert、dynamic及activate，而且是可配置的。...我们可以让Snort分析网络数据流以匹配用户定义的一些规则，并根据检测结果采取一定的动作。
文件系统结构：一切皆文件Linux系统一般有4个主要部分:内核、shell、文件系统和应用程序。shell是一种应用程序，为用户提供操作界面，是用户与内核进行交互操作的接口。...内核、shell和文件系统一起形成了基本的操作系 统结构，它们使得用户可以运行程序、管理文件并使用系统。...shell也是一门编程语言(脚本编程)查看CPU信息:lscpu查看内存信息:free -h查看硬盘信息:df -h查看文件大小:du -h -d 1查看文件大小:du -sh ~查看系统进程与任务:...top htop#(top的升级版，但是需要安装，系统不自带)ps -efjobs# (只在命令运行的当前窗口起效)引用自生信技能树课程
Linux 系统环境 环境变量：用于存储有关shell会话和工作环境的系统变量 常见环境变量： • HOME：当前用户的主目录 • PATH：shell查找命令的目录列表，由冒号（:）分隔。...SHELL：bash shell的全路径名 • LOGNAME：当前用户的登录名 • PS1：shell命令行界面的主提示符 echo 打印字符串 打印变量的值，变量调用要加$ ~/.bashrc：系统配置文件...如何管理$PATH：理解环境变量 $PATH 是非常重要的，对后续的环境和软件管理都非常重要。...推荐方法：在自己家目录下创建一个 ~/bin/ 文件夹并将其添加到环境变量，后续手动安装的软件就可以将软件的可执行文件拷贝或软链接（绝对路径）到这个 bin 文件夹：
其中环境检测就是一个重要的环节，如果遇到游戏上不去等问题，通过环境检测就可以知道原因。不过并不是所有人都了解环境检测是什么意思，作用是什么。所以下面一起来看看吧。...image.png 一、环境检测是什么？ 游戏领域里，环境检测简单来说就是用来测试游戏的运行环境的。游戏想要正常运行总是需要面临很多方面的需求，像是性能、网络、组件需求等等。...二、环境检测有什么作用？ 环境检测的作用就是能够让玩家快速的了解自己不能够运行游戏的原因是什么，找到原因后也可以快速的通知专业人员来解决。...但是有了环境检测不仅可以知道游戏不能够运行的问题出在了哪里，还能够了解现如今游戏运行的情况。...以上就是关于环境检测是什么意思，作用是什么等一系列的相关内容，如果在游戏环境检测的时候遇到检测异常的问题，先看看自己是否能够解决，大部分的情况都是漏了什么组件等问题，只要下载一个就好了，如果自己无法解决的话也可以去寻求游戏商解来决
之前都是做写的裸机，这是第一次接触i嵌入式系统，对于一些东西还不是很清楚，也是作为一种学习来的。...它可对所处环境进行实 时全面的检测，具有良好的稳定性非常方便客户使用。 接下来就是设计思路图片
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。...YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。
动平衡系统通过检测旋转主轴的振动、相位和转速，告知转子不平衡点，通过加重或是减重的方式来校正动平衡。...整机动平衡：是在工作转速下直接对装在整机上的转子平衡，不需要动平衡机，仅需要动平衡检测系统，较为经济并可解决多种不平衡问题。...不同的转子系统（刚性转子、挠性转子和微速差双转子）需要有不同的动平衡检测方式： 刚性转子是工作转速远低于临界转速的转子，因其支承和转子的刚度相当大，转子在不平衡离心力的作用下所产生的动挠度(弹性变形)很小...动平衡检测系统 动平衡检测主要是通过测量转子系统的基准信号和振动信号，对这些信号进行分析，获取振动信号的峰值和相对于基准的相位，从而获取转子系统不平衡量的大小和相位信息。...工作温度范围是-20 - 60°C，可以在大多数工厂和室外环境中24/7稳定运行。
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术，河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测，若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP
水面船舶识别检测系统通过python+opencv网络模型计算机视觉技术，水面船舶识别检测算法对河道水面区域进行7*24小时实时监测，当监测到采砂船非法采砂船只时，自动抓拍违规船只存档并告警及时制止。...图片 OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
人员跌倒识别检测系统通过Python+YOLO7网络模型算法，人员跌倒识别检测系统对现场画面中有人员倒地摔倒行为实时分析预警，人员跌倒识别检测算法模型发现则立即抓拍存档告警同步提醒后台值班人员及时处理。...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
bytes 62348 (60.8 KiB) TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0 2.uname 用于查看系统内核与系统版本等信息...linuxprobe Desktop]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 7.0 (Maipo) 3.uptime 查看系统负载信息...linuxprobe Desktop]# uptime 15:28:36 up 28 min, 2 users, load average: 0.00, 0.06, 0.11 4.free 显示当前系统中内存使用量信息...linuxprobe :0 2018-06-07 15:02 (:0) linuxprobe pts/0 2018-06-07 15:02 (:0) 6.last 用于查看所有系统登录记录...格式：last[参数] 7.history 用于显示历史执行过的命令 格式：history [-c] 8.sosreport 用于收集系统配置及架构信息并输出诊断文档 格式：sosreport
皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修...图片YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。...Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片
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