传感器

工程实践介绍 本次工程实践主要是在Linux环境下对服务器板卡做温度控制。本项目的 处理卡的等效理论峰值运算能力 166.4 TOPS （ INT8 ），可通过双槽位的 PCIe Gen3 × 16 集成于现有的各类服务器机架和工作站中，支持被动或主动两种散热方式，典型功耗为 80W 。 处理卡支持最高 32GB 的 DDR4 内存容量，并具备 ECC 数据校验功能。在 75w 的功耗下， 理论峰值速度每秒 128 万亿次定点运算。 本项目旨在优化服务器内芯片 板卡在实际使用过程中出现板卡核心温度过高 导致的 降频问题 。实际过程中 板卡在一个板卡核心超过 87° 时自动保护降频 ， 而且风扇的降温过程中会出现一定的温度波动 。 本项目旨在 通过监视 板卡的功耗和温度 ，CPU 的功耗和温度 ， 以及服务器风扇的功耗等的关系 ，开发一个应用，编写出板卡温度读取函数库，风扇转速调控函数库，设计出高效的风扇控制算法。最终实现风扇智能控制算法，实现服务器风扇的风速平衡，整个系统低功耗，从而高效的控制服务器机箱内的系统风扇。 ♦ 1) 应用领域信息 ①能够实时读取各项传感器示数，并通过不同的接口传递给其他功能模块或在前端可视化传感器示数。 ②能够对传感器读数尤其是温度等读数进行存储分析，并采用不同的策略调整风扇参数。 ③能够根据不同用户具体的需求采用不同的温控策略

最近在用jy61，发些资料给大家分享。 因为我使用的是单片机接受，先放个51的使用例程： 注意波特率的问题 #include <reg52.h> #include <string.h> #include <stdio.h> unsigned char Re_buf[11],counter; unsigned char ucStra[6],ucStrw[6],ucStrAngle[6]; void main(void) { float Value[3]; unsigned char i=0; TMOD=0x20; //波特率9600 TH1=0xfd; TL1=0xfd; TR1=1; TI=1; REN=1; SM0=0; SM1=1; EA=1; ES=1; printf("51单片机读取串口\r\n"); while(1) { Value[0] = ((short)(ucStra[1]<<8| ucStra[0]))/32768.0*16; Value[1] = ((short)(ucStra[3]<<8| ucStra[2]))/32768.0*16; Value[2] = ((short)(ucStra[5]<<8| ucStra[4]))/32768.0*16; printf("a:%.3f %.3f %.3f ",Value[0],Value[1],Value[2]);

大数据技术在物联网中的应用 如果说互联网连接的是人，那么物联网连接的就是物，是各种智能设备和传感器。相对人的数量来说，智能设备的数量要多得多，人不会时刻都在上网，而智能设备则时刻都在联网传输数据，所以物联网更需要大数据技术。 物联网里大数据技术的应用，一方面是大数据的存储和计算，另一方面就是边缘计算管理。我们先看下物联网大数据平台的架构。 1.智能网关通过消息队列将数据上传到物联网大数据平台，Storm等流式计算引擎从消息队列获取数据，对数据的处理分三个方面。 　　数据进行清理转换后写入到大数据存储系统。 　　调用规则和机器学习模型，对上传数据进行计算，如果触发了某种执行规则，就将控制信息通过设备管理服务器下发给智能网关，并进一步控制终端智能设备。 　　将实时统计信息和应用程序监听的数据发送给应用程序设备，供使用者查看管理。 2.Spark等离线计算引擎定时对写入存储系统的数据进行批量计算处理，进行全量统计分析和机器学习，并更新机器学习模型。 3.应用程序也可以通过设备管理服务器直接发送控制指令给智能网关，控制终端智能设备。 这样就构成一个典型的物联网“端-云-端”架构，其中两个端分别是传感器与智能设备端，以及应用程序设备端，而云则是大数据云计算平台。 终端传感器: 实时采集数据，利用移动数据网络将数据上传给智能网关，智能网关进行初步的数据处理，根据规则和机器学习模型进行计算

Command模式 将函数封装成了一个类。以下例子中Command类只包含一个函数，但也可以包含若干个。 C++实现 1 #include<iostream> 2 using namespace std; 3 4 class Command { 5 public: 6 virtual void doit() { 7 cout << "command\n"; 8 } 9 }; 10 11 class TurnonCommand : public Command { 12 public: 13 virtual void doit() { 14 cout << "turn on\n"; 15 } 16 }; 17 18 class Sensor { 19 public: 20 Sensor(Command* c): command(c) {} 21 void sense() { 22 if (condition) 23 command->doit();//Sensor不需要知道这个command到底是什么 24 } 25 private: 26 bool condition = true; 27 Command* command; 28 }; 29 30 int main() { 31 TurnonCommand turnOn = TurnonCommand(); 32 Command*

初步建模 我的工程实践项目是大致以“传感器信息的可视化”为核心，从使用者的角度出发，先提出User Story如下： 用户小王登陆网站搜索传感器信息，网站管理员在网页公告栏中提示，用户先在站内搜寻现有的信息是否能够满足其需求，如果无法搜寻到，请提出新的需求，后台管理会在有新信息更新后及时给出通知。 提取出其中的关键名词： 1、用户小王是网站的用户 2、管理员是网站的后台维护者 3、传感器信息是整个流程中的核心 4、网页公告栏是用户和管理者之间信息交互平台 因此，可以将项目分为用户、管理员、传感器、网页公告栏这四个主要部分，并在此基础上开始逐步完善其内在属性和相互之间的关系。 详细属性 账号： 　　属性：账号、密码、权限 　　方法：创建账号、销毁账号、登入、登出 用户：继承“账号”这个类 　　属性：账户ID、账户余额、传感器信息收藏夹、账户等级 　　方法：传感器信息查找、发送留言、账户充值 管理员：继承“账号”这个类 　　属性：管理员ID、 　　方法：传感器信息查找、传感器信息增加、传感器信息删除、传感器信息修改、发送留言、账户等级修改、账户封禁、账户解封、调用公告栏方法 用户——管理员：依赖关系 网站公告栏： 　　属性：留言 　　方法：接收留言、显示留言、删除留言 用户——网站公告栏、管理员——网站公告栏：依赖关系 传感器： 　　属性：厂家、类型 各种具体传感器：继承“传感器”大类

一、物联网概述 1、特洛伊咖啡壶 通过视频图像捕捉技术方便随时查看。 2、未来之路 预测整个科技走势，万事万物互联。电子钱包、丢失的物品自动发送消息。 3、凯文阿里斯顿 把所有物体通过射频传感器识别与inter网连接起来实现智能化识别与管理。 4、物联网定义 通过各种信息传感设备与技术实时采集物理的过程与互联网结成巨大网络；物联网的核心仍是互联网，是在互联网上的延伸和扩展的网络。 用户的延伸和扩展到任何物品，物品与物品之间信息互相交换和通信。 特点：网络化、智能化、自动识别。 5、物联网概念的演进 DAQ：数据采集的意思，是对物理环境的取样并数字化，提供了远程数字化的解决办法。分为3个部分（传感器、信号电路、转换设备），因未集成通信协议，所有不涉及设备之间的通信。 SCADA：由控制和监控中来收集各个设施的数据，对系统进行运行和监控，并对远程终端进行操作。应用于电力、石油等数据采集。 M2M：是指数据从一台终端传送到另一台终端，也就是机器与机器的对话。M2M应用系统构成有智能化机器、M2M硬件、通信网络、中间件。M2M应用领域有、家庭应用领域、工业应用领域、零售和支付领域、物流运输行业、医疗行业。 IOT：通过通信技术将各种设备和系统连接到互联网上，Internet and things 。相对于M2M应该范围更大覆盖了所有领域。 things 是物理实体集中了软件传感器动力单元等

相机拍摄物体的大致过程为：物体反射（或照射）的光线经过镜头，到达图像传感器，图像传感器把光信号转换为电信号，然后模数转换器件把电荷信号转换成数字信号，数字信号经过放大电路进入微处理器，数字信号经过ISP运算处理之后传输到存储器中存储为图像。 示意图如下： 1. 图像传感器 图像传感器是相机的主要组件之一，对成像质量影响很大。 传感器将从镜头上传导过来的光线转换为电信号，再通过内部的DA转换为数字信号。由于传感器的每个pixel只能感光R光或者B光或者G光，如下图，因此每个像素此时存贮的是单色的，我们称之为RAW DATA。要想将每个像素的RAW DATA还原成三基色，就需要信号处理器ISP来处理。 图像传感器主要分两种，CCD（charge-coupled device，电荷耦合器件）和CMOS（complementary meta-oxide semiconductor，互补金属氧化物半导体）。CCD传感器成像质量好，图像明锐通透，细节丰富，色彩还原度好，但是成本较高，耗电功率高。 CMOS传感器成像质量稍差，但耗电功率较低，成本也比DDC低。当今手机中主要还是采用CMOS传感器。CMOS传感器中集成了模数转换器，CCD传感器没有集成了模数转换器。 2. 图像信号处理器 图像信号处理器（Image Signal Processing，ISP）的

系统需求分析 一 课题内容 本课题主要是在web平台上实现传感器智能分析引擎的设计与开发。分析引擎是一个集传感器供应商和客户的双边平台，企业和机构可以通过该平台找到符合相应需求的智能传感器，为企业的短期项目服务。同时，传感器厂家也可以通过该平台更好的宣传自己的传感器产品和了解竞品的动向。如图3.1所示。 二系统角色 “传感器智能分析引擎”web平台主要面向两类用户，一类为企业用户，一类为个人用户。管理员用户作为系统后台人员参与系统维护。图3.2为系统角色图。 图3.2 系统角色 三 系统用例分析 1. 企业用户用例 在登录后，企业用户 可以使用以下功能： a) 联系管理员反映账号等问题 b) 浏览根据自己预设的感兴趣的传感器类型系统推送的传感器信息； c) 根据关键词搜索传感器（按品牌、传感器分类，价格和发布时间选择）； d) 对于感兴趣的传感器，发送微信短信给企业； e) 对于有意向合作的用户，发送微信短信给用户； f) 查看自己已经上传的传感器； g) 查看自己完成的传感器交易。 h) 更新公司信息 图3.3 企业用户用例 2. 个人用户用例 在登录后，个人用户可以使用以下功能： a）联系管理员反映账号等问题。 b）按关键词搜索传感器（按品牌、传感器分类，价格和发布时间选择）。 c）对于感兴趣的传感器，可以微信联系企业。 d）发布购买过的传感器的评价 e）更新个人信息 图3.4

1. 温湿度传感器连接 2. 软件安装 sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential python-dev 3. 从GitHub获取Adafruit库 sudo git clone https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_DHT.git cd Adafruit_Python_DHT 4. 给Python2安装该库 sudo python setup.py install 5. 实例程序 cd ~ cd Adafruit_Python_DHT cd examples python AdafruitDHT.py 11 17#参数为DHT11和数据引脚所接的树莓派GPIO编号 6. python项目 cd mkdir project cd project vim read_retry.py #coding=utf-8 import Adafruit_DHT import datetime #打印当前时间 print datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), #Set sensor type:Options are DHT11,DHT22 or AM2302 sensor = Adafruit_DHT

随着嵌入式技术的发展，嵌入式视觉技术也越来越比较重视，多年前。人们对嵌入式视觉技术的研究还是很模糊的，而在嵌入式视觉技术高度专业化应用的今天。越来越多的新兴工业为视觉应用找到了用武之地。那么就让我们谈谈如何使用嵌入式视觉技术、采用嵌入式视觉技术的理由以及近期哪些应用最有希望采用嵌入式视觉技术。 　　 更强处理能力 　　根据定义，嵌入式视觉系统实际上涵盖了执行图像信号处理算法或视觉系统控制软件的任何设备或系统。智能视觉系统中的关键部分是进行实时高清数字视频流处理的高性能计算引擎、大容量固态存储、智能摄像头或传感器以及高级分析算法。这些系统中的处理器可以执行图像采集、镜头校正、图像预处理和分割、目标分析以及各种启发式(heuristics)功能。嵌入式视觉系统设计工程师采用各种处理器，包括专为视觉应用设计的通用CPU、图象处理单元(GPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)和专用标准产品(ASSP)。上述处理器架构具备明显的优势和短板。在许多情况下，设计工程师将多种处理器整合到一个异构计算环境中。有时候，处理器则被集成到一个组件中。此外，一些处理器使用专用硬件来尽可能实现最高的视觉算法性能。诸如FPGA之类的可编程平台为设计工程师提供了高度并行的计算密集型应用架构以及用于I/O扩展等其他应用的资源。 　　在摄像头方面