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  • 小说《监控》上市已经有一段时间了,经常收到读者朋友们的反馈,很多评价是写的很有...一个月前,在冰冰子的围脖上发现了搏击大哥(会武功的哟~~)的这本书。有分意外,以为冰冰子同学也在探索新的选题方向

    小说《监控》上市已经有一段时间了,经常能收到读者朋友们的反馈,很多评价是写的很有深度的,接下来会陆续发上来和大家分享。

     

    原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_551fb3050100gdf3.html


    首先,感谢冰冰子同学寄来的《监控》。一个月前,在冰冰子的围脖上发现了搏击大哥(会武功的哟~~)的这本书。有几分意外,以为冰冰子同学也在探索新的选题方向。



    看完《监控》有段日子了,看的时候很爽,看完之后的一段日子却很纠结。老实说,不知道怎么来描述或评价这本小说。只是内心有一种隐隐的感觉,这次阅读的体验有点怪。也许,与先前在鬼子公司的时候也是被监控的有关?也许,还有其他!


    大部分的阅读时间是在厕所,阅读的过程如如厕般舒畅,尤其是开头。挺喜欢开头的,像一段探秘旅程的序曲,勾起我若干年前在北京飘着的那段日子的记忆,不懂生活,不懂社会,不懂人和人生,只是还记得克尔凯戈尔说,“真理就是以无限的激情去选择一种客观的不确定性的冒险。”


    在我看来,《监控》其实是讲了一个年轻人彻底社会化的过程。想起来看过的另外两本职场小说:白骨精和杜拉拉。不同的是,这本书更多了一股血腥味。不是因为有有谋杀,而是成长这个过程消灭了青涩,解构了理想。把充满了理想,青涩的主人公,蜕变成了一个血淋淋却又真实的社会人。


    说到这里,我想,这是一本告别青春的小说。与谍战无关,与职场政治有关。政治,不过是人。人,就是江湖。
    江湖中有两种人。《监控》就描写了这样两种人:信奉或坚守个人规则的人和追逐或适应社会规则的人。信奉或坚守个人规则的人有两种,一种如那个工程师和那个暗恋的女孩。天生的。一种是终究会蜕变的,如主人公。书中,主人公喜欢回忆过去。尤其是偷窥日记的那一部分,更像是一种对理想的意淫,对青春的留恋,和向青涩的告别;而追捧和适应社会规则的人,如那个大哥,和所有的其他人。


    生活是选择的。一旦选择了,是不能犹豫的,犹豫是要付出代价的,最大的代价就是死亡。书中的作者就是从坚守个人规则的人向追逐社会规则的人转变的心路历程。不同的是,这种转变是被动地完成的。从他对大哥的仰慕,对女孩的暗恋,不过是一种内心对个人规则犹豫不舍的暗示。


    说到这里,我大概找到了那种奇怪纠结的症结所在了。你呢,是哪种人?套用09年的一个流行语,《监控》其实是一本“被成长”小说。与谍战无关,关乎人生。


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  • 刚选题的时候,我自己都不确定最终完成,那时候只是想着给自己一个压力,让自身能够时刻保持学习的状态。事实证明,我这个想法非常正确。虽然设计里有一大部分是参考别人甚至直接照搬,但是在别人写的源码的...

    做这个毕业设计项目,准备了好几个月。刚选题的时候,我自己都不确定最终能不能完成,那时候只是想着给自己一个压力,让自身能够时刻保持学习的状态。事实证明,我这个想法非常正确。虽然设计里有一大部分是参考别人甚至直接照搬,但是在看别人写的源码的时候自己其实也学到了很多知识。

    因为自己想往驱动方向发展,所以在U-boot移植、Linux内核移植和根文件的构建这三大部分自己花费了大量的精力去研究,虽然官方有现成已经移植好的U-boot和Linux kernel可以直接用,但是自己的初心是为了学习,增加自身实践经验,所以并没有直接拿来用。自己手动移植过程所经历的一些困惑和无奈,也许只有移植过U-boot和Linux kernel的小伙伴们才能感同身受。

    下面说说整个设计过程中需要准备的一些知识:

    一、C语言,这个是最基础的,基本功必须扎实。

    二、一些操作系统底层原理,推荐看朱有鹏老师讲的uboot和系统移植的课程,老师讲得很详细。

    链接地址 http://edu.51cto.com/topic/548.html

    三、C++,对C++需要有一定的基础,因为后面的Qt上位机应用程序就是用C++写的。

    C++推荐教程http://edu.51cto.com/course/5699.html

    Qt推荐学习网站http://www.qter.org/

    四、ZigBee协议栈知识


    需要使用到的一些硬件资源

    设备

    数量

    备注

    Cortex-A8(主CPU)

    1

    装载驱动控制程序

    ZigBee协调器

    1

    无线通信

    ZigBee终端

    多个

    采集数据

    Ov2655摄像头

    1

    监控设备

    7寸LCD显示屏模块

    1

    显示交互界面

    烟雾气敏传感器

    1

    检测空气中气体的浓度

    Led灯

    多个

    RS232串口线

    1

    通信

    电源线

    多个

    系统供电

    SHT10-数字温湿度传感器

    1

    采集室内温湿度数据

     

    S5PV210芯片简介

    ARM Cortex-A8基于ARMv7架构,是一款高性能的处理器,在嵌入式领域可以说是应用的非常广泛,Cortex-A8拥有超过1GHz的处理速度,13级流水线等,而且成本也不高,适用于各类消费电子设备。

    ●内核:ARM Cortex-A8,32 位微控制器

    ●主屏:1GHz

    ●内存:512DDR2

    ●Flash:inand 4GB

    ●等等,详细参考S5PV210用户手册



    ZigBee模块简介

    本模块上搭载一个CC2530芯片,CC2530 基于2.4-GHz IEEE 802.15.4,是 ZigBee 实际应用的一个的片上系统SoC)解决方案。它能以非常低成本(材料)简立强大的网络节点。搭载领先的RF收发器,内核采用增强型的8051,功耗极低,结合德州仪器的领先的zigbee协议栈(Z-Stack),是ZigBee解决方案的完美选择。



    OV2655摄像头模组简介

    OV2665摄像头是一个具有高灵敏度、1/5-inch像素的CameraChip传感器。OV2655是一个单一的芯片,高性能 200万像素的CMOS摄像传感器,具有1 / 5英寸的光学格式。

    OV2655的操作速度高达每秒15帧(fps) 完整的分辨率(1600x1200)和30帧的SVGA模式(分辨率800x600)。




    一、基于Cortex-A8和ZigBee技术的智能家居监控系统的设计与实现

    三、基于Cortex-A8和ZigBee技术的智能家居监控系统的设计与实现

    四、基于Cortex-A8和ZigBee技术的智能家居监控系统的设计与实现


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  • 一个计算机教师教学为场景,讲解数据结构和相关算法的知识。通篇以一种趣味方式来叙述,大量引用了各种各样的生活知识来类比,并充分运用图形语言来体现抽象内容,对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、...
  • 否认,以上这些情况正是我们大多数企业目前所面临的一个严峻的管理问题,然而,针对这一现象,我们又有什么有效的办法来解决它呢?――事实是,在中国的企业还没有完全意识到这一问题的严重性的,国外的ERP/...
  • 请大家批评指正本文主要会从下面几个方面讲:目标跟踪背景情况介绍跟踪数学建模模型优化KCF工程实现目标跟踪背景情况介绍视觉目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究方向,有着广泛的应用,如:视频监控,人机交互, ...

    写作理由:看了网上各种版本的kcf原理,都不是特别理解(主要是不能特别说服我,哈哈)。详细琢磨了下,谈谈自己的理解,本人水平有限,难免有理解不到位的地方,请大家批评指正

    本文主要会从下面几个方面讲:目标跟踪背景情况介绍

    跟踪数学建模

    模型优化

    KCF工程实现目标跟踪背景情况介绍

    视觉目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究方向,有着广泛的应用,如:视频监控,人机交互, 无人驾驶等。但同时又是一个很混乱的方向,也是一个工程占主导的研究方向,在相关滤波和深度学习方法出现之前,大家更多的是各自为战,提出工程性的方法解决跟踪问题

    但是在14年KCF相关滤波算法出来之后,基本就相当于alexnet之于深度学习的地位。下图是KCF系列算法(KCF、DCF、MOSSE,其中MOSSE是目标跟踪领域的第一篇相关滤波类方法,真正第一次显示了相关滤波的潜力,只是由于选取特征过于简单,效果并不是最好的)在OTB50上的实验结果,Precision和FPS碾压了OTB50上最好的Struck

    从此目标跟踪就只有两大方向,一个是实时性的相关滤波方向,另一个当然是随主流的深度学习方向了,但目前在速度方面,还是相关滤波碾压一切算法,是当前工业界目标跟踪领域使用的主要算法框架两大方向发展脉络

    2. 跟踪数学建模

    首先我们看下跟踪的一般过程:

    跟踪里,由于目标和周围环境实时变化,一般需要

    。下图所示,在当前帧目标区域及周围随机采样,生成正负样本,训练分类器。然后在下一帧对应位置随机采样,通过分类器得到输出响应,选择响应最大的采样作为跟踪到的目标

    然后利用样本循环移位代替采样窗口:

    (这里先不要问为什么要这么做,这是KCF算法建模的过程,有了这些前提,KCF算法才能优化,从而实现加速)

    把向量

    变化到

    的过程,叫做向量

    右移一位

    并且有:任意循环移位的向量,都可由排列矩阵P乘以向量

    生成,推广到二维一样的成立:

    对当前目标区域进行循环移位,可以近似滑窗产生样本的效果:

    注意,这里必须要加pad,且框周围区域要平滑(可以通过cosine window加权),避免目标被分解重组合,以及由于边界移位导致图像不光滑。

    循环移位产生的图像当作分类器的训练样本,生成训练样本矩阵:

    注意:如果将当前帧的目标样本放入矩阵的中心,记为(0,0),那么左上角点(-1,-1)的样本中心相当于目标样本中心往左边上边移动了(-1,-1)

    最后,建立模型,求解分类器

    设我们需要学习的分类器为

    ,要实现的分类目标如下图所示,图中,

    (base)=0.3表示下一帧目标移动到左上角的概率是0.3,

    (x)=1.0表示下一帧目标还是当前目标位置的概率是1.0,

    是回归概率矩阵,数值可以采用高斯分布。

    假设

    的线性函数,有:

    可以通过岭回归,得到损失最小的最优解:岭回归

    这里

    的展开形式为:

    假设向量

    的长度也为

    ,那么计算

    的运算次数为

    矩阵求逆的时间复杂度为

    ,显然这样的计算量是无法

    的。

    同时,分类器

    通常不是特征向量

    的线性表达。但是通过核函数技巧,可以将非线性问题通过特征的非线性映射,在映射后的特征空间满足线性关系。于是有了核空间的岭回归

    至此,已经完成了利用循环样本近似滑动扫描窗进行样本采集,以及利用核空间的岭回归算法求解分类器

    的建模过程。

    3. 模型优化

    这里通过核函数映射,解决了回归的非线性问题,但是时间复杂度的问题依然没有得到解决,同样无法

    ,可以利用特殊矩阵的性质优化回归参数

    的求解。遵循此思路,下面先摆出结论:

    讲解到这里,有必要普及一下数学知识了,讲讲什么是循环矩阵,以及循环矩阵有哪些性质:

    由上可知,

    是循环矩阵,是优化的关键,现在就来分析,怎样让

    是循环矩阵,如下:

    注意,推导到这里,其实我们还是不知道核函数

    的形式,也不知道特征

    非线性映射

    的形式,但是只要

    满足条件,

    就是循环矩阵!!!还要注意的是,这里要求

    也是循环移位向量,而这里的

    就是训练样本,所以就回答了为什么要用循环样本采样替代滑窗采样的原因!!!

    以上我们不但求解了

    而且优化了

    的计算,这样

    也就出来了。下面就是测试阶段了。跟踪的测试过程是通过对下一帧在前一帧目标位置的滑窗产生一系列测试样本,

    同样的,用目标位置的循环移位产生的样本代替需要滑窗产生的测试样本,完整的测试过程如下:

    注意,这里的

    分别是训练和测试的循环移位样本。

    是所有测试样本的全部输出,每个输出点的值表示该位置循环移位样本的响应,也是对应窗口滑动样本的响应,显然找到最大响应值,其所在位置与当前帧的位置差就表示目标移动的距离了。

    那么现在问题的关键就是求核函数生成向量

    的表达了,直接摘抄论文片段如下:(同时再次注意,核函数必须满足的条件!!!)

    至此,模型优化的全部过程分析已经完毕!!!(哈哈哈,确实不容易啊,给自己一个赞)

    4. KCF工程实现

    KCF是典型的原理复杂,实现简单的代表作(一般特别经典的论文和算法,好像都有这个特质),是当前工业界目标跟踪领域使用的主要算法框架。根据模型优化后得到的最终公式,

    可知,在工程上,利用这个公式(框架),可以做的就是特征提取的选择(比如样本

    的像素特征,颜色特征,HOG特征,卷积特征等),以及核函数的选择。下面给出简单的算法实现过程

    注意:这里采用了高斯核函数,显然指数的计算会影响计算速度,再给出速度最快的MOSSE算法采用的核函数技巧:

    工程上,还需要注意的一些问题:

    展开全文
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空空如也

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