市面上能买到的11中常见的pm2.5检测仪网上大佬实测并不是很准，我这里没测过（全买下来有点贵，贫穷限制了我的想象力）这些检测仪多数是复合式、多功能的空气质量检测仪。具体就不一一介绍了。这篇文章主要分享下怎样用更少的成本，短暂的时间。自己动手制作更加精确的pm2.5检测仪。那么PM2.5（细颗粒物）是什么？（废话段） 因为各国标准
PM2.5检测一、传感器的概述GP2Y1010AUOF是日本夏普公司开发的一款光学灰尘浓度检测传感器。此传感器内部成对角分布的红外发光二极管和光电晶体管，利用光敏原理来工作。用于检测特别细微的颗粒，如香烟颗粒、细微灰尘。依靠输出脉冲的高度来判断颗粒浓度。 供电电压；5-7V 工作温度；-10-65℃ 监测最小直径；0.8μm 夏普GP2Y1010AU0F灰尘传感器价格较便宜，只能检测出室内空气中的
Grove-Dust Sensor该灰尘传感器通过测量灰尘浓度可以很好地显示周围环境中的空气质量。 通过计算给定时间单位中的低脉冲占用时间（LPO时间）来测量空气中的颗粒物质水平（PM水平）。 LPO时间与PM浓度成正比。 该传感器可为空气净化器系统提供可靠的数据; 它能够响应的pM范围可以达到直径1μm。Note该传感器采用计数方式测量粉尘浓度，而不是通过称重方式，其单位为pcs / L或pcs
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2024-07-18 06:29:36
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OpenCV学习笔记4.0（4）Mat图像的灰度化和处理原理由于学习的深度，可能理解有不少偏差，在日后的学习中会逐渐修改。在图像处理中最基础的知识点即使图像的像素点以及通道问题，彩色图片是处于色彩空间中的，色彩空间有许多种，例如RGB色彩空间和YUV色彩空间等等。我们所见到的最多的是RGB图片，即由红绿蓝三通道叠加形成的图片，每一个通道在图片的像素点都有位于0-255 的像素值，叠加形成了不同的色
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2024-03-20 08:52:01
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ZBL-F800裂缝综合测试仪 裂缝宽度深度综合检测仪技术参数：名称 技术指标 名称 技术指标主控单元 ARM9嵌入式平台 显示屏 4.3英寸TFT高亮度 彩色液晶屏宽度 测量范围 (mm) 0～6 深度 检测范围 (mm) 5～500测量精度 (mm) ≤±0.01 检测精度(mm) ≤±5(≤±10%)操作方式 触摸屏 工作时间(h) ＞8存储方式 2GB(大于10000个文件) 供电方式 内
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2023-11-29 10:30:10
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《DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION : A SURVEY》摘要：对基于深度学习的异常检测技术进行结构化和综合的呈现；评估各种检测技术在各类应用中的效率。具体而言：作者按照现有假设和方法对当前的技术归类，而每一组将呈现其基础检测技术及变体，同时呈现对应的假设，从而区分异常行为和非异常行为。对每一组技术呈现其优势和局限，同时讨论各种技术在实际应用中的计算复杂度。最
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2024-01-28 05:50:29
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作者 | Tommy编译 | VK来源 | Towards Data Science在这个项目中，我们将通过美国国立卫
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2022-08-11 11:00:56
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在本文中，我将通过一个车辆检测示例演示如何使用深度学习创建目标检测器。相同的步骤可用于创建任何目标探测器。我经常有朋友和同事问我自动驾驶系统如何感知周围的环境并做出“人类”的决定。目标检测是指对图像和视频中的目标进行定位和分类。下图显示了一个三类车辆检测器的输出，该检测器对每种类型的车辆进行定位和分类。由车辆检测器显示的输出，用于定位和分类不同类型的车辆在创建车辆检测仪之前，我需要一组带标签的训练
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2023-12-19 22:31:07
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目标检测一直是计算机视觉的基础问题，在 2010 年左右就开始停滞不前了。自 2013 年一篇论文的发表，目标检测从原始的传统手工提取特征方法变成了基于卷积神经网络的特征提取，从此一发不可收拾。本文将跟着历史的潮流，简要地探讨「目标检测」算法的两种思想和这些思想引申出的算法，主要涉及那些主流算法，no bells and whistles.概述 Overview在深度学习正式介入之前，传统的「目标
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2024-08-21 16:59:28
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摘要 目标检测是计算机视觉的一个重要分支，其目的是准确判断图像或视频中的物体类别并定位。传统的目标检测方法包括这三个步骤：区域选择、提取特征和分类回归，这样的检测方法存在很多问题，现已难以满足检测对性能和速度的要求。基于深度学习的目标检测方法摒弃了传统检测算法适应性不高、对背景模型的更新要求高、提取特征鲁棒性差和检测的实时性差等缺点，使检测模型在精度和速度方面都有了很大的提升。 目前，基于深度学习
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2023-12-12 13:15:25
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目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法，计算机立体视觉成像，坐标测量机法，莫尔条纹法，结构光法等等，针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面，深度图像的分割技术 ，深度图像的边缘检测技术 ，基于不同视点的多幅深度图像的配准技术，基于深度数据的三维重建技术，基于三维深度图像的三维目标识别技术，深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等，在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于&n
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2024-05-21 22:06:18
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目录简介背景流量识别常用功能具体功能做法特征识别架构举例部署方式串接方式并接方式存在问题检测引擎举例参考文献简介DPI(Deep Packet Inspection)深度包检测技术是在传统IP数据包检测技术(OSI L2-L4之间包含的数据包元素的检测分析)之上增加了对应用层数据的应用协议识别，数据包内容检测与深度解码。既可以检测2~4层，又可以检测应用层。背景安全问题、流量识别、大数据（海量数据
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2023-10-08 19:26:47
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在调度系统中牵扯到对调度数据结构的有向环进行检测，所以使用DFS算法来检测组装形成的调度数据结构不存在无限循环结构，记录分享DFS如何检测环的。举个栗子 栗子 转换 为临接矩阵可以转化为数据问题： 矩阵表示 根据深度优先搜索，我们这里默认按行进行遍历，对于第一行，起始节点就是第一行对应到那个元素0，遍历到第二个元素时发现不为0，则节点0可以到达节点1；接着以节点1作为中转点，遍
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2024-06-18 06:31:46
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# 深度学习中的角检测：从入门到实现
在计算机视觉中，角检测是一个重要的技术，它能够帮助我们识别图像中的特征、边缘等信息。随着深度学习的发展，传统的角检测算法被越来越多的深度学习方法替代。本文将通过一系列步骤，指导你使用深度学习实现角检测。
## 实现流程
我们的深度学习角检测项目主要分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 目标检测与深度学习入门指南
目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在识别图像中的目标并确定其位置。随着深度学习的飞速发展，目标检测技术也取得了显著的进步，能够在各种应用场景中发挥重要作用，如视频监控、自动驾驶、智能安防等。
## 深度学习在目标检测中的作用
传统的目标检测方法依赖于手工特征与浅层分类器，而深度学习引入了卷积神经网络（CNN），极大地提高了检测精度与效率。深度学习模型能
# 实时检测与深度学习的结合
## 引言
随着科技的发展，实时检测技术在许多应用中变得至关重要，包括自动驾驶、安防监控和工业生产等领域。深度学习凭借其强大的数据处理与特征提取能力，成为提升实时检测系统性能的重要工具。本文将探讨实时检测的基本概念以及如何使用深度学习进行实现，同时提供简单的代码示例。
## 实时检测的基本概念
实时检测是指在数据流入的同时，系统能够以尽可能低的延迟对其进行分析
# 基于深度学习的边缘检测教程
边缘检测是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助我们识别图像中的特征并做出进一步的分析。通过深度学习方法，我们可以实现更加精准的边缘检测。在本教程中，我们将分步骤演示如何实现边缘检测，特别针对刚入行的小白朋友们进行详细讲解。
## 整体流程
我们可以将整个边缘检测的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
前言： 2015年，整个超声技术界最引人注目的事情莫过于高通推出了超声波指纹识别技术Sense ID，而小米手机也成功搭载了这一项黑科技。自上世纪五十年代全国超声热之后，超声技术终于有机会成为大众话题之一超声检测技术基础之基础绝大多数超声波的检测技术原理都基于pulse-echo——你在山谷里喊一声就是pulse, 被岩壁或者树反射回来的回声就是echo。 对于超声检测而言，特制的晶片（称为换能
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2024-10-29 07:44:55
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# 深度学习中的目标检测头
随着深度学习技术的飞速发展，目标检测（Object Detection）成为计算机视觉领域一个重要的研究方向。目标检测旨在识别图像中的物体，并用边界框标注出来。本文将深入探讨目标检测头的概念、实现以及一个基本的代码示例。
## 目标检测的基本概念
目标检测头（Detection Head）是在深度学习模型中负责对输入的特征图进行处理，从而预测目标的位置和类别的模块
# 深度学习直线检测
深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法，可以用于解决各种复杂问题。其中之一的直线检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，可以应用于图像分析、目标跟踪等应用。
## 直线检测原理
直线检测的目标是从图像中找到其中的直线。传统的直线检测方法通常基于图像的几何特征，如边缘、角点等，但是这些方法对于复杂的图像往往效果不佳。深度学习直线检测方法则通过训练神经网络模型，自动学习
原创
2023-07-29 11:10:34
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