展开

关键词

超声波测距模块

硬件介绍 1.使用场景 超声波测距模块在平时做电子产品、机器人、智能设备中的应用里还是非常常用的,使用非常简单,但是代码的编写和理解其实并不容易,在这里想和大家交流一下。 工作原理 超声波测距模块是用来测量距离的一种产品,通过发送和就接收超声波,利用时间差和声音传播速度,计算出模块到前方障碍物的距离。 3. (1)采用 IO 触发测距,给至少 10us 的高电平信号; (2)模块自动发送 8 个 40khz 的方波,自动检测是否有信号返回; (3)有信号返回,通过 IO 输出一高电平 (4)超声波从发射到返回的时间 这点很重要,超声波测距模块的重点就是在于中断, 定时器/计数器这部分需要有一定的理解。 初始化的同时打开了定时器,同时内部中断打开并开始计数操作, 待超声波的输入端接收到返回波之后关闭内部中断, 停止计数,接下来通过记到的时间计算被测物的距离(s=time*340/2m) 1、定义引脚 #

29920

超声波测距灯

介绍 硬件准备 本篇文章专门介绍用Arduino制作超声波测距灯,需要的材料是: 1. Arduino开发板 2. HC-SR04超声波模块 3. LED灯 4.

18810
  • 广告
    关闭

    【玩转 Cloud Studio】有奖调研征文,千元豪礼等你拿!

    想听听你玩转的独门秘籍,更有机械键盘、鹅厂公仔、CODING 定制公仔等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【python 图像识别图像识别从菜鸟

    1.7K41

    图像识别

    我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。

    3K80

    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

    4.8K20

    图像识别——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现图像识别。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。

    80640

    测距神器——无影无踪的超声波!

    下面是日常的消费电子中超声的典型应用,距离传感器是智能手机的标配,打电话时当手机听筒被遮挡时屏幕就黑屏,手机没有遮挡时屏幕就亮屏,手机中的距离传感器通常有红外和超声两种方案,红外方案对结构和屏幕要求很高 而超声的方案就稍微便宜一点,现在的全面屏手机,听筒采用了隐藏式设计,作为一条缝隙隐藏于机身顶部,厚度不到1mm。 超声波测距器集成在了Mic中,避免了手机正面开孔,增强了一体性同时也实现了正面面板的简洁。 超声波工作时,顶部扬声器发出超声波,超声波遇到障碍物被反射到手机的MIC,手机计算发出声波到接收声波的时间来计算距离,时间越长表示手机距离障碍物越远,时间越短表示手机距离障碍物越近。 上图右图是抓测的打电话时的声波信号,用的是两台手机,一台打电话,另一台来录打电话手机听筒附近的音源并做FFT分析,可以看到大约20KHz时明显存在一条超声谱线,如果设计时没有做好,这个超声的音源会在低频出现

    5710

    图像识别之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

    78110

    图像识别之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504

    1K10

    算法集锦(14)|图像识别| 图像识别算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的图像识别算法的大量研究与应用,我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行图片识别和标注。

    60820

    图像识别——突破与应用

    最近,图像识别领域发布了白皮书,简单翻译一下做个总结。 ---- [2] 图像识别 图像识别的目标是识别图像中的对象和人,并理解上下文。图像识别属于机器知觉,机器知觉是机器学习(ML)和人工智能(AI)的一部分。 对于许多工业自动化任务,通过利用其他类型的传感器(红外,距离传感器,磁性,超声波等)作为视觉的替代,简化了在受控环境中与感兴趣的对象的识别和交互。 这是图像识别史上的一个转折点,也是这个领域前途光明的开始。这个成就将焦点从传统的图像识别方法转移到了使用深度神经网络的新方法。 配备有先进图像识别能力的智能移动机器人具有许多商业(例如服务业)和个人用途。最先进的图像识别最新的应用是协助自动驾驶汽车和汽车驾驶员。

    3.9K113

    树莓派Raspberry+超声波模块测距

    import RPi.GPIO as GPIO import time makerobo_TRIG = 11 # 超声波模块Tring控制管脚 makerobo_ECHO = 12 # 超声波模块 Echo控制管脚 # 超声波模块初始化工作 def makerobo_setup(): GPIO.setmode(GPIO.BOARD) # 采用实际的物理管脚给GPIO口 GPIO.setwarnings makerobo_TRIG, 0) # 开始起始 time.sleep(0.000002) # 延时2us GPIO.output(makerobo_TRIG, 1) # 超声波启动信号 ,延时10us time.sleep(0.00001) # 发出超声波脉冲 GPIO.output(makerobo_TRIG, 0) # 设置为低电平 print (us_dis, 'cm') # 打印超声波距离值 print ('') time.sleep(0.3) # 延时300ms

    11510

    详解:无人机中超声波原理

    超声波原理 超声波的定义是使用高于人类听力上限频率的声波 —— 见图1。 ? 图1:超声波范围 超声波可以穿过各种介质(气体、液体、固体)来检测声阻抗不匹配的物体。 空气中的超声波衰减随着频率和湿度的增加而增加。因此,由于过度的路径损耗/吸收,空气耦合超声波通常被限制在500kHz以下的频率。 超声波ToF 与许多超声波传感应用一样,无人机着陆辅助系统使用飞行时间(ToF)原理。ToF是从传感器发射到目标物体,然后从物体反射回传感器的超声波的往返时间估计,如图2。 ? ? 图3:超声波ToF的相位 ? 德州仪器的PGA460是超声波信号处理器和传感器驱动器,用于无人机等空气耦合应用中的超声波传感,可达到或超过5米的要求。然而,超声波传感的协调是物体近场检测中的限制。

    55920

    图像识别之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

    56310

    PhotoSynth:图像识别建模技术

    PhotoSynth是微软公司从华盛顿大学购买来的一项技术,主要作用是通过平面照片自动建立空间模型,目前已经接近即将发布的前夕。 举例来说,游客来到上海,外滩...

    614100

    超声AI时代来了,你准备好了?

    11月四川省肿瘤医院的一场超声AI的“人机大战”也将初冬的成都点燃。 这是四川省肿瘤医院卢漫教授主办的一次会议上的特别环节,即西南地区首届人工智能VS超声医生甲状腺结节读片大赛。 比赛中的AI为中国台湾大学、台大医院联合历时9年研发的甲状腺超声智能辅助诊断系统,而场内外的选手均为各地各级医疗机构的超声医生,其中不乏三级甲等医院及教学医院的超声高手们。 1 事实上,超声医生与人工智能的PK,这已经不是第一次了。 而这一点,正是超声医生所致力完成并无法取代的。同时,疑难病例的数据规范化更离不开医学专家的指导。 3 我们欣喜的看到,AI在超声领域的探索也未停歇。 在今年的AI在超声领域应用杭州峰会上,大家初步达成了“中国USAI创新与发展共识”,即要集结各家力量助力超声诊断技术的提高,助力超声治疗技术的提高,助力超声创新人才的培养,助力超声智能产品的研制。

    76070

    利用LCD1602显示超声波测距

    超声波测距模块:根据价钱的不同有很多可供选择,我这里推荐使用HC-SR04,因为便宜。。。 4. 杜邦线若干:在这里使用母对母杜邦线。 [LCD1602介绍](https://blog.csdn.net/qq_44629109/article/details/105344800) 超声波模块的原理和使用方法在这篇博客有介绍。 [超声波测距模块介绍](https://blog.csdn.net/qq_44629109/article/details/105416956) 当然,我在下面的代码中,会有很多的注释,便于大家理解。

    28010

    Kaggle——超声八大组织分割完整实现

    image.png 今天将分享超声图像八大组织多类分割的完整实现过程,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。 一、超声图像分析与预处理 (1)、633张超声原始数据和标注数据可以在官网上下载获取到。测试数据一共有293张数据和标注数据,也可以在官网上下载了。 如下图所示是部分分割效果图,左图是原始超声图像,中间图像是金标准Mask图像,右边是预测Mask图像。

    1.2K60

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券