ZYNQ7020,PS端两路SPI采用EMIO方式,SPI0主发,SPI1从收,环通;
2025-12-17 17:56:59 102.46MB
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【大华8路客户端】是一款专门针对大华品牌的视频监控系统设计的客户端软件,它能够支持同时连接并管理多达8个不同的监控通道。这款软件在安防监控领域具有广泛的应用,尤其适用于小型商业场所、家庭环境或者需要对多个点位进行远程监控的场景。 大华8路客户端的核心功能包括: 1. **实时监控**:用户可以通过软件实时查看8个监控摄像头的画面,确保每个监控区域的安全。画质通常可以根据网络状况调整,保证流畅度与清晰度之间的平衡。 2. **录像回放**:提供录像回放功能,用户可以查看历史录像,用于事件回顾或调查。这通常基于时间轴,方便快速定位到特定时间段。 3. **移动侦测**:具备移动侦测报警功能,一旦监控画面中有物体移动,软件会自动记录并通知用户,有助于及时发现异常情况。 4. **夜视模式**:对于配备了红外夜视功能的摄像头,大华8路客户端能切换到夜视模式,在光线不足的环境下也能清晰捕捉画面。 5. **云台控制**:对于支持云台操作的摄像头,用户可以远程控制摄像头的角度和方向,实现全方位无死角监控。 6. **固定IP操作**:为了确保稳定连通性,大华8路客户端支持设置固定的IP地址,使得设备不受网络变动影响,始终能被远程访问。 7. **多用户管理**:支持多个用户账号,不同权限的用户可以设定不同的访问权限,如观看、控制或回放录像等,增强系统安全性。 8. **报警联动**:可以与其他安防设备联动,如警报器、门禁系统等,形成一体化的安防解决方案。 9. **日志记录**:软件会记录所有操作日志,便于后期分析和故障排查。 10. **远程访问**:通过互联网,用户可以在任何地方接入大华8路客户端,实时监控远程的监控点,无需受到地理位置限制。 大华8路客户端为用户提供了一个高效、便捷且安全的监控管理平台,无论是日常监控还是应急响应,都能发挥重要作用。配合大华品牌的摄像头硬件,用户可以构建一个全面的视频监控系统,满足多样化的需求。在安装和使用过程中,确保正确配置网络环境和设备参数,是充分发挥其功能的关键。
2025-12-16 02:59:32 44.48MB
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内容概要:本文详细介绍了基于单片机的多路温度采集控制系统的设计与实现。系统利用单片机作为核心控制单元,通过单总线技术连接数字温度传感器,实现了多路温度信号的采集、处理与显示。单片机对接收到的温度数据进行运算处理,根据预设条件发出控制信号,驱动蜂鸣器和继电器等设备,从而实现对环境温度的智能调节。系统还配备了LCD显示屏和按键,用于实时显示温度信息和设置温度限定值。文中还涉及了相关的关键代码片段,涵盖了传感器初始化、I/O操作、中断处理和定时器使用等方面的内容。 适合人群:电子工程技术人员、嵌入式系统开发者、自动化控制领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要多点温度监控和自动控制的场合,如智能家居、工业生产、农业温室等领域。目标是提高温度监测的精度和智能化水平,确保环境温度始终处于安全范围内。 其他说明:该系统不仅展示了单片机在温度采集与控制方面的强大功能,也为未来的创新设计提供了宝贵的经验和技术积累。
2025-12-10 09:48:05 1.86MB
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OpenCV和YOLO技术结合可以实现对多路实时流媒体传输协议(RTSP)视频流的处理。这种结合使用在监控系统、视频分析等领域具有重要应用价值。YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测系统,以其速度快和检测准确度高而闻名。在本实现中,我们将重点介绍如何利用YOLOv11模型与OpenCV库来处理多个RTSP视频流。 RTSP是一种网络控制协议,被广泛用于流媒体系统中控制媒体服务器。它允许用户以实时的方式获取音视频流数据。但处理多路RTSP流时,我们面临网络延迟、数据同步和计算资源限制等挑战。利用OpenCV,我们可以有效地从多个RTSP源捕获视频流,并对流媒体数据进行初步处理。 YOLOv11是一个深度学习目标检测算法,它在设计时就考虑到了速度与准确性的平衡。YOLOv11将目标检测任务视为一个回归问题,直接从图像像素到边界框坐标的映射,以及类别概率的计算。YOLOv11与其他检测算法相比,能够在保证高准确度的前提下,快速地给出检测结果,非常适合需要实时处理的应用场景。 在Python中,可以使用OpenCV库的VideoCapture类来访问和处理RTSP流。VideoCapture类能够从网络摄像头、视频文件等来源读取帧,并将其作为numpy数组进行处理。而YOLO模型则需要使用深度学习库,如TensorFlow或PyTorch等,来加载预训练的权重并执行目标检测任务。为了实时处理多路RTSP流,我们可以并行地使用多线程或多进程,每个线程或进程处理一个视频流,然后利用YOLOv11进行目标检测。 此外,为了提高处理多路视频流的效率,可以利用YOLOv11的版本优化,例如YOLOv11中的Anchor框机制,以及使用更深更复杂的网络结构来提高检测的精度。在实时处理的应用场景下,对YOLO模型的轻量化也是提升效率的关键,这意味着需要对网络进行剪枝,减少计算复杂度,降低对硬件的要求。 通过Python与OpenCV库的结合应用,可以构建一个强大的多路RTSP流实时处理系统。系统将能够同时处理多个网络视频流,用YOLOv11模型进行实时目标检测。该系统不仅具有实际应用价值,而且随着技术的不断优化和演进,将会在实时视频分析领域发挥越来越重要的作用。
2025-12-09 18:46:21 2KB PYTHON 视觉计算
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安路(Anlogic)USB JTAG简易下载器(DOWNLOAD CABLE,)固件,327K,2024年版本,适用于STM32F103 Flash大于380K的芯片,主要是D、E、F系列。用STM32CubeProgrammer配合ST-Link/J-Link直接下载即可,支持JTAG和Flash固化
2025-12-08 20:50:22 326KB FPGA
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安路(Anlogic)USB JTAG简易下载器(DOWNLOAD CABLE,)固件,327K,2024年版本,适用于兆易创新GD32 Flash大于380K的芯片。GD-Link/J-Link/CMSIS DAP配合适当的Programmer,直接下载即可,支持JTAG和Flash固化
2025-12-08 20:44:27 326KB FPGA
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Qt学习之路2---文字版.pdf 个人收集电子书,仅用学习使用,不可用于商业用途,如有版权问题,请联系删除!
2025-12-07 19:26:49 4.07MB
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利用Matlab进行逆变技术建模的方法及其应用。首先探讨了电压型单相半桥逆变电路,强调了死区时间和载波频率等关键参数的设定方法,并展示了如何通过Simulink生成标准方波并检测波形质量。接着讨论了电压型单相全桥逆变电路,在此基础上增加了移相角和谐波滤波器的设计,确保输出电压的总谐波失真率低于3%,同时解决了负载突变情况下的动态响应问题。最后深入讲解了电流型三相逆变电路,采用滞环控制策略来稳定电流输出,实现了完美的正弦波形以及正确的相位差。所有模型均经过充分调试,可以直接用于实际项目中。 适合人群:从事电力电子技术研发的专业人士,尤其是那些希望深入了解逆变技术原理及其实现细节的技术人员。 使用场景及目标:适用于需要快速构建逆变电路模型的研究人员和技术开发者,帮助他们节省大量实验成本,提高工作效率。主要目的是让使用者掌握不同类型的逆变电路的工作机制,学会正确配置相关参数,从而获得理想的波形输出。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和操作具体的逆变电路模型。此外,还特别提醒了一些容易忽视的问题,如死区时间的选择、LC参数匹配等,这些都是成功搭建高质量逆变电路的重要因素。
2025-12-06 21:38:45 13.14MB
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技术大咖分享:西门子S7-1200 Modbus RTU通讯技术,掌控仪表数据,单个模块控制32路485设备,西门子S7-1200通过Modbus RTU通讯实现仪表数据读写:32路485设备轮询控制程序及软件说明,西门子S7-1200用Modbus RTU 通讯#读写仪表数据,轮询程序,单个模块可以控制32路485设备。 含程序、软件、说明书。 ,西门子S7-1200; Modbus RTU通讯; 读写仪表数据; 轮询程序; 模块控制; 485设备; 程序; 软件; 说明书,西门子S7-1200 Modbus RTU通讯程序:轮询控制32路485设备,含全套程序与手册
2025-11-30 11:37:58 11.63MB istio
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如何利用MATLAB与Simulink进行电力技术仿真的GUI界面设计。主要内容涵盖整流电路、逆变电路以及交流电机和直流电机的仿真建模。通过具体的代码示例展示了如何创建和配置Simulink模型,并通过MATLAB的GUIDE工具构建用户友好的GUI界面,使用户能够方便地调整仿真参数并实时观察电路行为。此外,还提供了详细的步骤和代码片段,帮助读者理解和实现这些复杂的电力系统仿真。 适合人群:对电力电子技术和MATLAB/Simulink有一定了解的技术人员、研究人员和学生。 使用场景及目标:① 学习如何使用MATLAB和Simulink进行电力系统的建模仿真;② 掌握通过GUI界面控制和调整仿真参数的方法;③ 提高对整流电路、逆变电路及电机仿真的理解和应用能力。 其他说明:文中提供的代码示例可以直接用于实际项目中,帮助读者更快地上手操作。同时,通过实例演示,加深了对电力技术仿真的理解,为后续深入研究打下坚实的基础。
2025-11-27 13:48:56 4.98MB
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