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  • 热度 2
    2024-3-5 13:08
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    要使用YOLOv8进行路面坑洞检测,可以按照以下步骤进行: 1. 准备数据集:收集包含路面坑洞的图片,并为每个图片标注出坑洞的位置。可以使用LabelImg等工具进行标注。 2. 安装依赖库:确保已经安装了Python、OpenCV、NumPy等库。 3. 下载YOLOv8模型:从YOLO官网或GitHub仓库下载预训练的YOLOv8模型。 4. 修改配置文件:根据实际需求修改YOLOv8的配置文件,例如类别数量、锚点尺寸等。 5. 训练模型:使用准备好的数据集和配置文件训练YOLOv8模型。 6. 测试模型:使用测试集评估模型的性能。 7. 应用模型:将训练好的模型应用于实际路面图像,检测坑洞。 以下是一个简单的代码示例: ```python import cv2 import numpy as np from yolov8 import YOLOv8 # 加载预训练的YOLOv8模型 yolo = YOLOv8("yolov8.weights", "yolov8.cfg") # 读取路面图像 image = cv2.imread("road_image.jpg") # 使用YOLOv8进行目标检测 detections = yolo.detect(image) # 在图像上绘制检测结果 for detection in detections: x, y, w, h = detection cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow("Result", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 注意:这里的代码仅作为示例,实际应用时需要根据具体情况进行调整。
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    2024-1-19 09:57
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    迷宫老鼠机器人代码涉及到多个方面,包括传感器数据处理、路径规划算法、控制算法等。由于篇幅原因,这里只给出一个简化版的迷宫老鼠机器人代码示例,仅供参考: ```python import time import random # 迷宫地图 maze = , , , , ] # 机器人当前位置 x, y = 1, 1 # 目标位置 target_x, target_y = 3, 3 # 传感器数据 sensor_data = # 路径规划算法 def path_planning(): path = == 0: return "up" elif sensor_data == 0: return "right" elif sensor_data == 0: return "down" else: return "left" # 移动 def move(direction): global x, y if direction == "up": x -= 1 elif direction == "right": y += 1 elif direction == "down": x += 1 else: y -= 1 return x, y # 主循环 while True: # 获取传感器数据 sensor_data = get_sensor_data() print("Sensor data:", sensor_data) # 路径规划 path = path_planning() print("Path:", path) # 执行路径规划结果 for direction in path: move(direction) time.sleep(1) print("Current position:", x, y) # 到达目标位置 if (x, y) == (target_x, target_y): print("Arrived at the target!") break ``` 这个示例中,迷宫地图用一个二维列表表示,其中0表示可以通过的空地,1表示墙壁。机器人当前位置和目标位置分别用变量x、y和target_x、target_y表示。传感器数据用一个列表表示,其中每个元素表示对应方向上的障碍物距离。路径规划算法使用简单的贪心算法,根据传感器数据选择下一步方向。主循环中,不断获取传感器数据,进行路径规划,并执行路径规划结果。
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    2023-12-18 20:19
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    硬件方案--110V方案 下载链接!! 本套逆变器方案分110V输出以及220V输出,电池最大电压是48V,包括了LCD 。110V方案主控使用的dsp是MICROCHIP(美国微芯)的dsPIC33FJ16GS504芯片,ACDC控制器是TOP250YN,运算放大器包含LM358、MCP6022,电流感应放大器INA168,单片机是 MICROCHIP(美国微芯)的PIC18F2420-E/SO,电流传感器是LEM(莱姆)的HXS 20-NP。IGBT是采用的英飞凌的IR2214,DCDC芯片是TI(德州仪器)的LM5575,用来输出DC12V,以及其他一些列变压器。 硬件方案--220V方案 本套逆变器方案分110V输出以及220V输出,电池最大电压是48V,包括了LCD 。220V的方案和110V方案类似主控使用的dsp是MICROCHIP(美国微芯)的dsPIC33FJ16GS504芯片,ACDC控制器是TOP250YN,运算放大器包含LM358、MCP6022,电流感应放大器INA168,单片机是 MICROCHIP(美国微芯)的PIC18F2420-E/SO,电流传感器是LEM(莱姆)的HXS 20-NP。IGBT是采用的英飞凌的IR2214,DCDC芯片是TI(德州仪器)的LM5575,用来输出DC12V,以及其他一些列变压器。 硬件方案--PCB 软件方案 软件是DSP方案,包含正弦波模块,LCD显示模块以及其他相关计算模块,是完整工程文件,可以参考学习相关算法。
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    2023-10-12 10:09
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    D ocker 简介 Docker是一个开源的应用容器引擎,它可以实现让开发者打包他们的应用、依赖以及配置到一个可移植的镜像中,并且可以发布到任何可运行Docker的Linux或Windows操作系统的机器上,并可以无需再次进行配置便完美执行。Docker容器是使用的沙箱机制,任何容器之间的创建、运行和关闭不会相互影响,相互之间也不会有任何接口。容器和虚拟机虽然都使用虚拟化技术,但容器并不是模拟一个完整的操作系统,而是在宿主机操作系统上应用虚拟化技术,可实现软件应用的秒级启动和响应,相比而言,虚拟机冗余步骤多、启动太慢、占用内存硬盘资源,过于笨重。 在敏捷开发模式越发流行的现在,Docker技术的使用也越发普遍,开发过程中对迭代版本中的代码的测试成本也逐渐增长,如何方便快捷地对代码进行测试也随之成为了一个越来越值得关注的问题。 在众多种类的代码动态测试工具中,北汇信息所采用的是Vector旗下的代码动态测试工具—VectorCAST/C++。 VectorCAST/C++工具是德国Vector公司的一款白盒测试工具,主要用于实现代码的单元测试和集成测试。工具最大的特点以及优势就在于经受了多个大型量产项目的实践,证明了工具对C++高阶特性、Linux系统和CI平台的强力支持。 那下面为大家介绍VectorCAST这款强力的动态代码测试工具在Docker场景中的使用。 VectorCAST 使用 基于Docker技术进行开发,实际情景一般是代码与编译环境同时部署在镜像中,或是代码和编译环境分开部署在本地服务器和镜像内,那么这也导致在使用工具时可能会采用不同的方式。 一、挂载工具方式 在使用多个Docker镜像进行代码版本迭代或控制的开发场景下,不需要将VectorCAST工具先放置到镜像中,而是使用挂载的形式,将工具在启动容器时挂载到对应容器中,以实现在容器中对工具的使用,此方式大大减少了工具重复的安装过程,并且实现同一个工具对不同镜像的复用。下面简要说明使用的流程。 容器的启动 参数解析: 1、docker:Docker的二进制执行文件。 2、run:与前面的docker组合来运行一个容器。 3、-v:设定共享目录,为了将安装包保存到容器中,需要指定目录。D:\Docker\Data指本地目录,可以自定义;/dev/shm是指容器中的目录。将需要复制到容器中的文件放置到D:\Docker\Data中,在容器中就可以进入/dev/shm来访问这些文件。 4、-i: 以交互模式运行容器 5、-t: 为容器重新分配一个伪输入终端 6、-e:设置环境变量 在启动容器时将工具所在的目录通过-v选项挂载到容器内。 修改工具启动文件 工具在容器内打开后使用的是容器内部的文件树,所以需要将启动文件中对应的路径进行修改。 工具启动与使用 工具成功启动后可以在工具顶端会标识出正在运行工具的容器id号。 二、工具镜像方式 若是需要进行经常性的工具迁移使用,使用工具挂载方式会显得不便捷,那可以选择另一种方式在容器中使用工具,即将工具放置在镜像内,实现快捷的工具迁移。以下对此方式进行介绍。 编写 D ockerfile 使用dockerfile在制作镜像时将工具目录同时拷贝进去而形成一个新的镜像。 构建镜像 启动容器 使用指令启动刚刚新制作的镜像,而镜像里本身就已经包含着工具,不需额外对工具进行挂载。 修改工具启动文件 工具在容器内打开后使用的是容器内部的文件树,所以需要将启动文件中对应的路径进行修改。修改后可启动工具。 工具使用 工具成功启动后同样可以在工具顶端标识出正在运行工具的容器id号。 总结 在敏捷开发模式越发流行的现在,Docker技术的使用也随之越发普遍,使用Docker会给开发带来一些优势,如更高效的系统资源利用、更快速的应用启动、提供统一的运行环境、利于实现持续集成与部署、更易于移植以及更便捷的维护和拓展。但对开发过程中对迭代版本中的代码的测试成本也逐渐增长,方便快捷地对代码进行尽可能早的测试也成为了越来越多用户所追求的。 VectorCAST作为一款强力的C/C++代码测试工具,不仅可以与Docker技术进行结合,并且可以适配实际的交叉编译链,对代码基于最真实编译环境进行完备的测试检验,大大减少因代码测试中测试工具与环境分割或适配带来的花费,提高测试效率和降低测试难度。 如果您想了解更多有关信息请联系北汇信息,北汇信息作为Vector公司的中国合作伙伴,拥有专业的VectorCAST测试服务团队,可为您提供周全完整的研发、测试解决方案及优质的技术支持服务。
  • 热度 8
    2023-5-4 10:01
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    Helix QAC 2023.1 对 MISRA C:2012修订版4和MISRA C:2023的覆盖率为100%,对 AUTOSAR C++14的覆盖率为96%。它还更新了CWE最新版本v4.10的合规模块。 在这一版本中Helix QAC和Validate平台的集成也有重大改进,Validate平台提供了软件对跨工程以及Perforce静态分析产品的软件洞察力。 编码标准覆盖范围( MISRA C:2012修订版4、MISRA C:2023、AUTOSAR 和 CWE) MISRA针对C程序设计语言的软件开发指南。这些指南的目的是促进嵌入式系统上下文中的代码安全性、安全性、可移植性和可靠性。 • 100%覆盖 MISRA C:2012 修订版4,包括新规则和 3 条指令以及对现有指南的更新。 • 新的指南涵盖了额外的C11/18特性,包括对Threads和Atomics标准库的使用,以及对现有特性的新规则。 Helix QAC也对MISRA C:2023有100%的覆盖度,该指南将以前的修订、修正和技术整合为一个单一的、全面的版本。MISRA C:2023将于今年晚些时候出版。 AUTOSAR AUTOSAR C++ 14 的覆盖率已提高到 96%。 CWE 更新了 CWE C 和 CWE C++ 合规模块,以与最新版本的 CWE 4.10 保持一致。 Perforce Validate 持续安全性和代码合规性平台为嵌入式和关键任务应用提供功能安全性、安全性、可靠性和质量保证。 Validate平台为整个组织的代码库提供分析数据、趋势和配置的集中存储,为所有Perforce Static Analysis产品提供独立平台。 2023.1 改进了 Helix QAC 和Validate平台之间的集成。 • 将问题抑制状态与Validate连接的项目同步 ○ 桌面 GUI 和 Eclipse IDE 插件 • 最新版本的项目基线支持 • Streams 功能为单个代码库提供变体、分支和版本的管理和高效报告 • 改进了使用Helix QAC桌面工具和Validate之间的Validate和QAC GUI/CLI诊断一致性生成的MISRA合规报告 • 改进了使用 Validate 和 QAC GUI/CLI 生成的 MISRA 合规性报告 Helix QAC 桌面工具和验证之间的诊断一致性 • 上传性能改进 • WebAPI 功能,用于与 SDLC 中的其他工具和流程集成 提高生命质量 CLI • 最新版本工程的Validata基线支持( qacli 基线) • Validate独立的检查器和忽略功能 ( qacli 上传) • 抑制同步 GUI • 验证依赖项检查和忽略能力 • 抑制同步到桌面 • MISRA 合规报告和标准合规报告的改进 Eclipse IDE 插件 在IDE插件中Validate的连接支持 RCMA • 分析存储器的使用和效率的提高 Helix QAC 2023.1中的重要改变 停止使用公告 CCT Generator在2023停止使用 Helix QAC 2023.1将不再支持传统的独立CCT生成工具。 Helix QA C2021.3中引入的’qainject’工具将取代当前的CCT发生器。因此,使用遗留工具生成的CCT将被弃用,不再受支持。 从 QAC软件包中移除不支持的静态CCT 通过使用带有’qainject’的自动CCT生成,改进了对各种编译器的构建监控, 到2023.1,以前包含在Helix QAC软件包中的大多数静态CCT将被删除。自动生成的与使用静态默认CCT相比,CCT有望提供更准确的分析结果。除了GCC、Visual Studio和通用编译器之外,所有的静态CCT都被移除了。 ➡️ 立即体验最新版Helix QAC,发送邮件至info@polelink.com
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    本文提出了一种基于深度学习的C语言代码缺陷定位方法。该方法不同于以往的利用缺陷报告或者以缺陷代码形成训练库的代码缺陷定位方法,而是基于OJ系统存在的大量正确代码形成检测模板,即将大量正确的代码作为训练数据通过深度学习技术进行训练构建代码模板库,通过找出与提交代码最相似的模扳代码,对缺陷代码进行缺陷定位。具体地,该方法将C语言代码表示为抽象语法树(AST)的形式,并对AST进行子树拆分,使用Word2vec词嵌入技术对代码进行编码,输入神经网络模型进行特征提取,构建代码模板库;在检测阶段将缺陷代码与代码模板库中的代码进行相似度计算,找出最相似的模板代码,通过逐句地词法分析找出缺陷语句,从而实现C语言代码的缺陷定位。通过对两个数据集以及相应测试集的构建来进行方法的有效性验证,结果表明本文的方法具有较好的缺陷定位效果。     其次,本文探索了该方法在C语言课程教学实验系统的应用,通过在实验代码提交页面添加“错误提示”功能,对代码的逻辑缺陷进行检测井反馈给学生,帮助学生更快地发现代码中可能存在的缺陷语句。最后,本文给出了针对该功能的可用性测试、性能测试、以及安全性测试结果,证明该方法在实际系统中的有效性
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