银行卡卡号识别是计算机视觉领域中的一个重要应用，主要用于自动读取和处理银行卡上的数字序列，以便于线上支付、账户管理等场景。这个数据集的标题是"银行卡卡号切图数据集，用于卡号识别训练"，说明它包含了用于训练模型以识别银行卡号图像的图片资源。 描述中提到，该数据集包含3200多张真实的银行卡号切图，这意味着这些图片是实际拍摄的银行卡部分区域，展示了各种实际环境下的卡号显示情况，如不同的光照、角度、背景和卡号设计等。此外，还有上万张合成数据，这通常是为了增加数据多样性，通过合成技术（如数字合成或图像变换）模拟更多可能的场景，帮助训练模型应对更广泛的输入条件。这种混合真实与合成的数据集有助于提高模型的泛化能力，防止过拟合。 数据集的获取链接（https://blog.csdn.net/YY007H/article/details/120650155）表明，这些资源可能在CSDN（中国软件开发网络）的一个博客文章中被详细介绍，可能包括数据集的来源、格式、使用方法等信息，对研究人员和开发者来说非常有价值。 标签"数据集"进一步明确了这是一个用于机器学习或深度学习的训练素材，尤其是针对图像识别任务。在训练过程中，数据集会被划分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型的学习、参数调整和性能评估。 压缩包子文件的文件名称列表——bank1、bank2、bank3，可能代表了数据集的不同部分或类别，比如不同银行的卡号图像、不同阶段的训练数据等。为了训练一个有效的卡号识别模型，可能需要对这些子集进行合理的组织和处理，例如按比例分配到各个集合中，或者根据图像的难度和质量进行分组。 在实际应用中，卡号识别通常涉及以下技术点： 1. 图像预处理：包括灰度化、二值化、噪声去除、直方图均衡化等，以提升图像质量。 2. 特征提取：可以使用传统的特征提取方法如SIFT、SURF，或者利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）自动提取特征。 3. 文本检测：通过如YOLO、 EAST等模型定位卡号区域，确保后续处理聚焦在数字序列上。 4. 卡号识别：应用OCR（光学字符识别）技术，如基于RNN（循环神经网络）或Transformer的序列标注模型，识别出每个数字。 5. 模型评估：通过准确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能，并根据测试结果进行模型优化。 这个数据集提供了训练银行卡号识别模型的基础，可以帮助开发者或研究者构建出能够适应复杂环境的自动卡号识别系统，从而提升金融服务的效率和安全性。

SSH（Secure Shell）是一种加密的网络协议，广泛用于通过不安全的网络为远程登录和其他网络服务提供安全的通道。SSH通过加密客户端与服务器之间传输的数据来确保通信的机密性和完整性，有效防止了数据泄露和中间人攻击。 SSH的核心优势在于其强大的安全性，它采用了公钥加密、对称加密以及数据完整性验证等多种技术手段来保障数据在传输过程中的安全。用户可以通过SSH协议安全地登录到远程服务器上，执行命令、传输文件等操作，就如同直接坐在远程机器前一样。 SSH还广泛用于自动化任务，如通过SSH脚本自动部署应用、备份数据或进行系统监控等。这些功能得益于SSH的灵活性和强大的扩展性，它支持多种认证方式（如密码认证、公钥认证等）和多种加密算法，以满足不同场景下的安全需求。 此外，SSH还提供了端口转发功能，允许用户将本地端口转发到远程服务器上的端口，或者将远程服务器上的端口转发到本地端口，这在需要访问远程服务或进行远程调试时非常有用。 总之，SSH是一种强大且安全的网络协议，它为远程登录、文件传输和自动化任务提供了安全可靠的解决方案，是现代网络管理和运维工作中不可或缺的工具之一。

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创建左树右表基础资料1 本文档主要介绍了创建左树右表基础资料的过程，涵盖了环境介绍、创建左树右表基础资料、创建业务组别、创建业务单元、业务单元的改造等多个方面。下面是对每个步骤的详细说明： 一、环境介绍 服务器：EAS7.5 服务器BOS 工具：BOS7.5 开发工具 二、创建左树右表基础资料 创建左树右表基础资料目录、创建左树右表基础资料、环境介绍等。 三、创建业务组别 为了便于管理创建业务单元时生成的元数据和代码文件，在创建业务单元时，都必须先创建一个业务组别存放对应的业务单元。 创建业务组别的步骤包括： 1. 选择路径打开 BOS 工具，在如图位置中找到【金蝶 BOS 业务建模工具】菜单，然后找到对应的【用户自定义】菜单。 2. 打开业务组别新增界面点击右键，找到【新建】，然后鼠标平移到【业务组别】（相当于文件夹）点击即可弹出【业务组别】新增界面。 3. 配置业务组别新增界面在打开的【业务组别】新增界面，填写【名称】和【别名】，对于【子系统简码】和可以不用填写，当填写【名称】时，会自动在【别名】中填入【名称】的值，【别名】的值可根据需要自己修改。 4. 填写完成后，点击【确定】即可完成【业务组别】的创建。 四、创建业务单元 创建业务单元的步骤包括： 1. 选择路径在上面步骤完成后，在创建的【基础资料】文件夹上点击右键，找到【新增】--》【业务单元】按钮，点击即可打开新增【业务单元】界面。 2. 配置业务单元新增界面在打开的【业务单元】新增界面中，填写【名称】和【别名】，点击【下一步】按钮注：此处的【别名】与客户端中打开的叙事簿界面的名称和编辑界面的名称有关，请根据需要自行修改。 五、业务单元的改造 由于使用模板创建出的左树右表基础资料与我们项目中实际使用的相差较大，所以需要进行相应的休改与调整。本次主要介绍项目中常用的一种类型。 业务单元的改造步骤包括： 1. 查看新增的业务单元在使用上述步骤，点击确定完成【业务单元】的创建后，会自动打开创建的【业务单元】的界面。 2. 调整编辑界面的大小由于实际使用中的编辑界面（图中灰色部分显示的，即为整个编辑界面的大小）也只有图中显示的这些控件，所以不需要使用这么大的界面，可以在打开的界面上点击左键，可以看到灰色部分被选中（灰色界面最外层有黑色线条框出现），然后将鼠标放到对应的黑色方形点处，按住鼠标左键拖动，即可调整该界面大小。 3. 调整界面控件的显示由于界面被缩小后，图中显示的编码、名称等控件有部分没有被显示出来（所有不在灰色界面部分的，即为不显示部分），可以在选中界面后使用左键框选所有控件，即可看见每个控件都被黑色框框选上了，然后选中其中一个被框选的控件即可拖动所有控件，调整其位置。 4. 显示组别字段由于此基础资料为左树右表基础资料，所以在基础资料的编辑界面上需要显示一个组别字段，需要通过如下图的操作，即可完成组别字段的添加。 5. 修改描述字段的文本控件描述控件在这些控件中是输入文本最多的控件，而标准模板给出的文本控件，只能完全显示 10 个中文字符左右，所以需要修改对应的控件，保证其能显示更多的文字。

QT+OpenCV4.5.5+YOLOv5+海康摄像机对象检测是一个集成性的项目，旨在利用这些技术实现在海康网络摄像机视频流中的物体检测。QT是一个跨平台的C++应用程序开发框架，它提供了丰富的图形用户界面（GUI）工具，而OpenCV则是一个强大的计算机视觉库，具有众多图像处理和机器学习功能。在这个项目中，OpenCV的dnn模块被用来运行预先训练好的YOLOv5模型，YOLOv5是一种高效且准确的目标检测算法。 QT作为前端展示的工具，开发者可以利用其强大的GUI设计能力，创建一个实时视频预览窗口，显示海康网络摄像机的视频流。QT的QCamera和QVideoWidget组件可以方便地实现这一功能，通过设置合适的源设备和显示窗口，实时显示来自海康摄像机的视频流。 接下来，OpenCV的dnn模块是连接到后端深度学习模型的关键。OpenCV 4.5.5版本支持多种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe和ONNX，因此能够加载并执行YOLOv5的模型。YOLOv5以其快速的推理速度和高精度在目标检测领域受到广泛欢迎。开发者需要将YOLOv5的权重文件转换成OpenCV可以读取的格式，然后使用dnn::readNetFromONNX或dnn::readNetFromDarknet函数加载模型。在每帧视频上，dnn模块会进行前向传播，识别出图像中的物体并返回边界框和类别信息。 在视频流处理过程中，开发者需要实时对每一帧进行处理，这涉及到帧的捕获、预处理（如调整尺寸以适应模型输入）、模型预测以及后处理（例如非极大值抑制NMS来去除重复的检测结果）。同时，为了保证性能，可能还需要进行多线程优化，利用QT的并发框架QThread或QThreadPool来分离UI线程和计算线程，避免因计算密集型任务导致的UI卡顿。 至于海康摄像机，它提供了SDK供开发者使用，以便于获取网络摄像机的视频流。通过SDK提供的API，开发者可以实现与摄像机的连接、视频流的订阅和解码等操作。海康摄像机通常支持ONVIF协议，这使得它能够与其他遵循该协议的设备和软件无缝集成。 在实际应用中，可能会遇到各种挑战，如网络延迟、模型性能优化、UI交互设计等。对于网络延迟，可以通过优化网络连接和数据传输方式来缓解；对于模型性能，可以考虑模型轻量化或调整模型参数；对于UI交互，需要确保界面清晰易用，提供必要的控制选项，如帧率调整、检测阈值设置等。 这个项目融合了QT的GUI设计、OpenCV的计算机视觉能力、YOLOv5的深度学习目标检测以及海康摄像机的视频流处理，为实时视频对象检测提供了一个全面的解决方案。通过深入理解并熟练掌握这些技术，开发者可以构建出高效、稳定且用户体验良好的系统。

GigE Vision协议是工业相机领域的一个重要标准，它基于以太网技术，为数字图像传输提供了高效、灵活且成本效益高的解决方案。2.2版本是该协议的一个更新，旨在进一步提升性能和兼容性，满足现代工业自动化和视觉系统的需求。 GigE Vision的核心是利用通用的以太网接口来传输高分辨率的图像数据。这一设计使得相机可以连接到现有的网络基础设施上，无需额外的专用硬件。协议规定了图像数据的封装方式、传输控制以及设备配置，确保了不同厂商的GigE Vision设备之间的互操作性。 在2.2版本中，GigE Vision主要改进和扩展了以下几个方面： 1. **增强的传输效率**：优化了数据包的传输机制，减少了丢包和重传的可能性，提高了图像传输的稳定性和实时性。这在高速、大容量的图像传输场景中尤为重要。 2. **更广泛的数据速率支持**：随着以太网技术的发展，2.2版本支持更高速度的以太网标准，如10 Gigabit Ethernet，以满足更高分辨率和更高帧率的相机需求。 3. **新功能与增强功能**：引入了新的特性，如用户定义的包间隔（User-Defined Packet Spacing），允许用户根据具体应用调整数据包发送的间隔，从而更好地适应网络环境。 4. **设备发现与配置**：改进了设备发现机制，使得网络上的GigE Vision设备能更容易被识别和配置。同时，增加了更多元化的配置选项，让系统集成更加灵活。 5. **兼容性与向后兼容性**：2.2版本保持对早期版本的兼容性，确保已有的GigE Vision设备能在新环境中继续工作，降低了升级带来的成本。 6. **错误处理与诊断**：增强了错误报告和诊断功能，帮助开发者更快地定位和解决问题，缩短了调试时间。 7. **软件开发工具包（SDK）**：提供了更强大的开发工具和库，简化了应用程序的编写和调试，加速了产品上市时间。 8. **安全性和隐私保护**：考虑到了网络安全需求，增加了相应的安全特性，如数据加密，保护了图像数据的安全传输。 GigE Vision 2.2版本的推出，不仅提升了工业相机的性能，还强化了整个系统的可靠性和可扩展性。对于开发者而言，这意味着更高效的开发流程和更稳定的产品表现。对于用户而言，这意味着更高质量的图像数据和更便捷的系统集成。随着技术的不断进步，GigE Vision将继续扮演工业视觉领域的重要角色，推动着工业自动化和智能检测技术的发展。

GEE——连续变化检测和分类（CCDC）.html