传感器

GF6（高分六号）卫星PMS传感器控制点精确正射校正 本次介绍在ERDAS软件中如何对高分六号卫星PMS传感器进行控制点精校正。 1. 全色数据正射校正 首先打开数据： 选择控制点校正选项： 选择传感器模型（RPB格式的使用QuickBird模型）： 选择参考影像： 加载DEM数据： 均匀选取控制点，GF6幅宽比较大，尽可能多选一些，本次选取了25个控制点，选取第7个以后将多项式阶数改为2： 输出结果，采样方式使用双线性插值： 2. 多光谱数据正射校正 多光谱数据的操作流程基本与全色相似： 只是参考影像选择刚刚校正好的全色数据： 输出后检查套和： 3. 全色与多光谱数据融合 采样Subtractive融合方式，假如想节省时间和容量，可以在融合之前先对数据进行降位： 融合后结果： 4. 数据镶嵌 将其他数据采用相同的方法进行校正，然后分别进行融合后的结果： 上下两景的镶嵌结果： 三景的镶嵌结果： 对镶嵌的四波段数据进行真彩色增强： 好了今天的介绍就到这里了，祝大家学习愉快！ 博客主页： 来源： CSDN 作者： Remote sensing 链接： https://blog.csdn.net/qq_46071146/article/details/104028328

之前有些过一篇类似的文章 【计算机视觉】数字图像以及图像处理的基本步骤 里面有涉及到采样和量化的知识，不过是简略地描述下 下面将详细地对数字图像的采样和量化进行阐述 我抄袭的书籍： 《数字图像处理（第三版）》[美] Rafael C.Gonzalez、Richard E.Woods 著 ——————————————下面是理论篇——————————————— 当我们使用数字成像系统对某个物体进行拍摄后，将得到一幅由传感器映射出的感知图像（或称连续图像），如： 一幅图片在坐标（x,y）以及幅度（灰度级）上都有可能是连续的，所以在转换成数字图像时需对坐标(x,y)以及幅度（灰度级）都进行“量化”以及“取样”操作: 其中—> 取样：坐标的数字化 其中—> 量化：幅度值的数字化 图二为图一沿着黄色直线A到B的感知图像幅度（也就是灰度级）曲线图，而图二这种看似随机变化是由图像的噪声引起的。为对图像进行数字化，我们需对直线AB上的图像噪声进行 等间距的取样 操作，如下图所示： 垂直刻度在图三曲线可用小方块显示： 这样的一组离散值就给出了取样函数： 在对坐标进行数字化后，也许对幅度进行离散化（数字化）的处理，图下左侧所示已分为8个离散区间的灰度标尺，小方块所在位置指出了其所对应8个灰度的唯一指定值，小方块的指定值取决于该位置与左侧灰度标尺的接近程度，如此

传感器练习—方向水平仪 运行结果：随着手机的摆动球也会随之运动 步骤： 第一步创建自定义的View并实现SensorEventListener 布局界面 3.为磁场传感器和加速度传感器注册监听器，并获取传感器的取值 4.获取z,x,y轴的旋转角度，并绘制小球并获取传感器的取值 package com . example . acer . suipingyi ; import android . content . Context ; import android . graphics . Bitmap ; import android . graphics . BitmapFactory ; import android . graphics . Canvas ; import android . graphics . Paint ; import android . hardware . Sensor ; import android . hardware . SensorEvent ; import android . hardware . SensorEventListener ; import android . hardware . SensorManager ; import android . util . AttributeSet ; import android

背景 公司采购了基于lorawan协议的网关和传感器设备，需要做一个业务系统来对iot设备做统计和分析，并进行一些操作；主要包括电表，温湿度传感器，烟感等； 准备阶段 业务服务通过socker长连接和网关保持连接，通过约定的命令去主动或者被动发送和接收数据； 核心点是每类传感器的协议； 关键概念 协议数据采用16进制编码的二进制流返回，一次上报可能包含多个传感器的数据，需要手动拆包； 上行 由 LoRaWAN 传感器向上层发命令 下行 由上层向 LoRaWAN 传感器发命令 功能码 0100：主动上报命令 高位在前，地位在后 大端数据 小端数据 开始解析 第一步 拆包 样例数据：a8 94 11 0c 00 02 ee ee ee ee ee ee 12 01 00 00 88 1d c1 07 6f 16 a8......... 上面是温湿度传感器上报的数据 根据协议，起始帧为a8 结束为16 将16进制的数据按a8和16拆包 第二步 解析控制码 第二个字节 94为控制码 94解析为二进制数据：10010100 高位第一位 1 则为上行数据 3~D0 0100 分析为主动上报命令，应为温湿度传感器主动上班的温湿度数据 第三步 获取数据域长度 根据协议 ，第三个字节为数据域长度 11H 转成10进制为17 说明数据域长度为17个字节 第四步 判断传感器类型 前两个字节

简介 本项目的 GitHub链接 本项目是学校项目设计课程内的项目，要求是使用一个基于树莓派的小车来实现一些简单的功能。 本项目适合初次接触树莓派，希望利用树莓派及小车配件实现一些简单功能的同学们。 目前我们实现的功能有： 自动避障：基于超声波和红外，使小车在运行过程中不会撞上障碍物； 实时图像传输：将树莓派摄像头拍摄到的视频流传到PC端，并在PC端查看； 视觉车道循迹：基于视觉，使小车沿车道线行驶； 目标检测：识别并定位摄像头图像中的各类常见物体； 网球追踪：基于视觉，使小车追踪一个移动的网球，并与网球保持一定距离。 学校提供的小车的商家是 慧净电子 ，商家提供了一些使用教程，适合初学，基于C语言，实现了一些简单的红外避障、红外寻迹、超声波避障和摄像头调用。 本项目选用Python作为编程语言，有几点原因：Python相比较C语言更简明；我们对Python的掌握情况更好一些（C语言没学好啊）；方便之后使用tensorflow做一些深度学习的功能。但同时带来的缺点就是运行速度会差一点。 下面我们会对小车配置、功能实现和使用方法进行详细的介绍。本文结构如下： 配置要求 项目架构 准备工作 硬件调试 功能实现（原理介绍） 功能实现（使用教程） 若想成功实现本项目的功能，请: 首先确保完成 准备工作 之后进行 硬件调试 之后在阅读过 功能实现-原理介绍 的基础上 根据 功能实现-使用教程

15年综述 IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, VOL. 18, NO. 1, FIRST QUARTER 2016 Index Terms—Indoor localization, Wi-Fi fingerprinting, localization techniques, system deployment, recent progresses and comparisons. Wi-Fi Fingerprint-Based Indoor Positioning: Recent Advances and Comparisons 基于wifi的室内指纹定位 随着人们对室内定位服务(ILBS)的兴趣日益浓厚，许多室内定位技术也随之发展起来。由于全球定位系统(GPS)信号的缺乏，许多其他信号被提出用于室内。其中，Wi-Fi(802.11)由于无线局域网(WLANs)的广泛应用而成为一种很有前途的无线局域网。特别是Wi-Fi指纹技术由于不需要对接入点进行视距测量，在复杂的室内环境中具有很高的适用性，近年来受到了广泛的关注。本调查综述了Wi-Fi指纹定位的两个主要领域的最新进展:先进的定位技术和高效的系统部署。关于定位用户的高级技术，我们介绍了如何利用时间或空间信号模式、用户协作和运动传感器。在高效的系统部署方面

源码包括：1、Arduino硬件源码 2、javaweb页面代码以及连接数据库代码 3、小程序代码 来源： CSDN 作者： HanB01 链接： https://blog.csdn.net/HanB01/article/details/103747885

需要知道CMOS传感器的工作方式并不是像很多人想象的那样通过一个信号线就可以控制曝光的开始和结束。传感器的感光二极管不停的在捕获入射光子并转换成电子存储在电荷井中，控制部分可以将其读出和清零，但不能停止曝光。那么电子快门是怎么实现的呢？都存在哪几种快门，原理是什么？ 1、什么是shutter？ 快门是照相机用来控制感光片有效曝光时间的机构。是照相机的一个重要组成部分，它的结构、形式及功能是衡量照相机档次的一个重要因素。一般而言快门的时间范围越大越好。秒数低适合拍运动中的物体，某款相机就强调快门最快能到1/16000秒，可轻松抓住急速移动的目标。不过当你要拍的是夜晚的车水马龙，快门时间就要拉长，常见照片中丝绢般的水流效果也要用慢速快门才能拍出来。Global shutter 曝光时间更短，但会增加RMS 读出噪声；Rolling shutter可以达到更高的帧速，但当曝光不当或物体移动较快时，会出现部分曝光(partial exposure)、斜坡图形(skew)、晃动(wobble) 等现象。曝光时间短的应用（如<500μs）适合Global shutter，曝光时间长（如大于500μs）时，选择rolling shutter可以有更低的噪声和帧速。 1.1 什么是global shutter？ 通过整幅场景在同一时间曝光实现的。Sensor所有像素点同时收集光线，同时曝光

DHT11温湿度传感器 DHT11.h #ifndef __DHT11_H__ #define __DHT11_H__ #ifndef uchar #define uchar unsigned char #endif #ifndef uint #define uint unsigned int #endif #include < reg52 . h > #include < intrins . h > //IO口定义 sbit OUT = P2 ^ 7 ; //函数声明 void RH ( uchar * s ) ; void Delay ( uint x ) ; //声明外部函数 extern void Uart_send_str ( char * str , int len ) ; extern void Uart1Init ( ) ; //extern void Uart_send(char str); #endif DHT11.c /******************************************************************/ /* 平台：Keil U4 + DHT11温湿度模块 */ /* 名称：通过串口显示温湿度 */ /* 编写：WCT */ /* 日期：2019年1月22日16:57:18 */ /* QQ：

　　TurtleBot3是一个小型、低成本、可编程的基于ROS的移动机器人，其目的是用于教育、科研、爱好者作品和产品原型。TurtleBot3的目标是在不牺牲功能和品质的前提下大幅缩小平台的尺寸且降低价格，同时将机器人组件根据用户的需求更改或扩展。根据用户如何选择部件，如机械部件、计算机和传感器，TurtleBot3可以通过各种方法进行定制。此外，TurtleBot3采用了比现有的PC更经济、更小巧，并且适合嵌入式系统的SBC（单板计算机），还应用了距离传感器和3D打印等最新技术。 TurleBot3的硬件 　　TurtleBot3有TurtleBot3 Burger、Waffle和Waffle Pi三种官方型号。目前waffle机器人目前由于intel Joule主控板停产，已经停产。TurtleBot3的基本组件有：用于驱动的舵机、用于运行ROS的SBC、用于SLAM和导航（Navigation）的传感器、可变形的结构件、用作中层控制器的嵌入式控制器OpenCR、兼容轮胎和履带的链轮，最后还有11.1V的锂聚合物电池。 　　Waffle_pi型号的特点是：其形状更易于装载物体、采用扭矩更大的舵机、采用Raspberry Pi作为SBC、使用360度距离传感器LDS（Laser Distance Sensor），还有用于识别的树莓派摄像机RaspberryPi Camera