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电子发烧友网>今日头条>电子烟烟弹隔液膜的作用

电子烟烟弹隔液膜的作用

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电子在电场E的作用下,在飞向基片过程中与氩原子发生碰撞,使其电离产生出Ar正离子和新的电子;新电子飞向基片,Ar离子在电场作用下加速飞向阴极靶,并以高能量轰击靶表面,使靶材发生溅射。
2023-06-27 10:08:555833

光电位传感器优点及应用

光电位传感器是一种利用光电原理进行位检测的传感器,其优点和应用如下: 优点: 精度高:光电位传感器具有高精度的检测能力,能够精确测量液体的水平高度,误差小于0.5%。 反应速度快:光电
2023-06-26 13:59:50

为什么BGA返修设备在高端电子产品制造中具有重要作用?-智诚精展

BGA返修设备在高端电子产品制造中具有重要作用,这一点毋庸置疑。它们可以帮助电子制造商在短时间内提高产品质量,并减少生产成本。本文将详细分析BGA返修设备在高端电子产品制造中的重要作用,包括: 1.
2023-06-15 13:50:39247

可靠的位检测方案有没有,大家做过哪种?

可靠的位检测方案有没有,大家做过哪种?检测位深度和面位置。
2023-06-15 07:25:52

模拟电子技术课程设计论文

龙头的作用,例如通信工程、测控技术、空间科学等比比皆是。而信号发生器在电子技术中发挥着重要的作用。所谓信号发生器就是不需要外部电路输入信号,自身能够产生某种信号的电路。许多电子电器中用到了各种形式的信号发
2023-06-13 17:24:390

浅析PCB与IC:探索电子技术的核心组成部分

印刷电路板(Printed Circuit Board,简称PCB)和集成电路(Integrated Circuit,简称IC)是电子产品中的两个基本组成部分,它们都在电子设备中发挥着关键作用。然而,尽管它们都与电子电路有关,但它们之间存在着显著的差异。本文将深入探讨PCB和IC之间的区别。
2023-06-07 16:25:34909

DC电源模块的主要作用与应用

DC电源模块是一种电源转换器件,作用是将输入电源的直流电压转换为稳定的输出直流电压,以供电子器件使用。DC电源模块主要作用是将交流电源转换为直流电源,为电子设备提供稳定的直流电源。它可以在各种电子设备和电路中,如通信设备、工业控制、计算机硬件等应用。
2023-05-26 10:30:301477

5v转3.3v常用稳压芯片 单片机5v转3.3v

电池供电设备中,AH53XX稳压芯片能够有效地将电池输出的电压转换为稳定的3.3V输出,使其能够供电给各种芯片或模块,实现多种功能。例如,通过将该芯片应用于-雾传感器中,可以及时检测到-雾,并发
2023-05-18 16:01:10

丽智高压厚贴片电阻-阻容1号

等领域。它可以用于电源和过滤电路中,以提供较高的电压和电流承受能力。此外,在各种电子设备中,如工业自动化控制系统和敏感传感器等应用场景中也可以使用高压厚贴片电阻。 特性Features
2023-05-16 16:50:29

PPM-T127H齐平压力变送器 压力传感器

PPM-T127H平压力变送器采用不锈钢隔离膜片的压力芯体,配合高性能智能运算补偿电路制作而成。激光焊接技术保证不锈钢壳体与基座无缝连接,适用于粘稠易堵浆体、固混合的流体压力测量,防结垢,防堵塞
2023-05-09 14:29:45

超声波式位传感器的应用

超声波技术是传感器技术中的一种重要应用,而超声波式位传感器则是应用最为广泛的类型之一。超声波式位传感器作为一种可靠的测量仪器,在日常生活和各行各业的应用中发挥着越来越重要的作用。下面将从技术
2023-05-05 15:19:42

电子电路中线性稳压器的作用及原理解析

线性稳压器是广泛应用于电子电路中的一种电源管理器件,其作用主要是将不稳定的直流电源(输入)转换为稳定的输出电压,并且输出电压与负载电流几乎无关。线性稳压器能够提供相对稳定、纹波较小的电源电压给电路中的各个组件使用,从而保证了电子设备、家用电器、计算机等的正常运行。
2023-04-23 09:13:112026

浅谈电子三防漆对PCB板的作用有哪些?

浅谈电子三防漆对PCB板的作用有哪些?
2023-04-14 14:36:27

光电位传感器在洒水车水箱应用优势

随着现代城市化进程的不断加快,洒水车在城市保洁和园林绿化等方面发挥着不可替代的作用。而洒水车中的水箱位监测是保证其正常工作的重要因素之一。然而,传统的机械式位传感器存在着精度低、易损坏、不易维护
2023-04-14 14:02:32

常见保护电路原理详解(附电路图)

在现实世界中,电子电路所处的周围环境总是变幻莫测的。人体静电、雷击浪涌、误操作等诸多不可预料的因素时刻威胁着电子设备的正常工作。因此保护电路的作用与意义非常重要。经过多年的发展,保护电路从最简单
2023-04-12 11:17:252428

PCB干和湿具体指什么?两者之间的区别在哪里?

PCB干和湿具体指什么?两者之间的区别在哪里?与正片和负片有什么关系?
2023-04-06 15:58:39

PCB制作中干和湿可能会带来哪些品质不良的问题?

PCB制作中干和湿可能会带来哪些品质不良的问题?以及问题如何解决呢?
2023-04-06 15:51:01

什么是滤波?薄膜电容在滤波电路上的作用

21世纪,随着科技的发展,出现大量电子产品,人们开始过上了有电子产品的生活。电子产品的出现既能帮助我们提高工作效率又能提高生活幸福指数。电子产品由不同的电子元器件组成,每个电子元器件都起到重要作用电子元器件中有三大被动元件:电感、电阻、电容。
2023-03-31 09:56:01401

【鲁班猫创意氛围赛】 有无害环境卫士

大佬们好,分享一下我用鲁班猫做ros主控,stm32f407做底层驱动的一个ros小车。 目的是识别烟雾并净化:净化是用的负离子发生器(效果如文章顶部视频,净化还是很顶的),外加扇叶将其扩散出去。同时也具有环境气体浓度(质量)检测的功能。 b站链接: https://www.bilibili.com/video/BV1hh4y1n7Fz/?vd_source=4fa660ff7e4423139e6ebdbd4dece6c7 这是我去年12月底开始做的,入坑鲁班猫算是比较早了。在读大三学生。正奥里给考研中。。。 最底下还塞了一块vet6和一块esp32. 板子上加了个风扇,为了散热快。 鲁班猫1s做ROS主控用于ros建图(gmapping)和导航,同时接入NPU做抽烟监测,模型是yolov5自己训练的模型转化成rknn部署在板子上。 功能部分即功能层的stm32与串口屏、esp32通信部分。功能层的主要目的是获取传感器数据和通过继电器控制小车前端的负离子发生器和两个加快负离子扩散的风扇。这里的stm32相当于一个中转,用的是rt—thread实时操作系统,版本是4.0.2(写的比较早,当时的rtt还有小bug,现在已经很好用了。) 开启三个串口:一个用于读取传感器,一个用于接收和发送指令给串口屏,一个用于给esp32传输数据,通过esp32将数据发送到巴法云平台,做接入小程序中转。 篇幅有限,代码放在了网盘上。 链接:https://pan.baidu.com/s/1ltgypPMq9heezk412r4IKw?pwd=jhzs 提取码:jhzs 因为用的是rtt,移植性很高,故只写了应用层的main.c函数。如下: 气体传感器如下(所用的是串口协议) #include <rtthread.h> / *串口1用来调试* / #define DBG_TAG \"main\" #define DBG_LVL DBG_LOG #include <rtdbg.h> #include <string.h> #include <serial.h>//此处有坑,要改头文件路径为rt-thread/components/drivers/include/drivers #include <stdio.h> #include \"stdlib.h\" #defineleft_motor_run{rt_pin_write(6,PIN_LOW );rt_pin_write(7,PIN_HIGH);} #defineleft_motor_back{rt_pin_write(6,PIN_HIGH );rt_pin_write(7,PIN_LOW);} #definestoping{rt_pin_write(6,PIN_HIGH );rt_pin_write(7,PIN_HIGH);rt_pin_write(16,PIN_HIGH );rt_pin_write(17,PIN_HIGH);} #defineright_motor_run{rt_pin_write(16,PIN_LOW );rt_pin_write(17,PIN_HIGH);} #defineright_motor_back{rt_pin_write(16,PIN_HIGH );rt_pin_write(17,PIN_LOW);} #define key1_openrt_pin_write(51,PIN_LOW );//d3 #define key1_closert_pin_write(51,PIN_HIGH ); #define key2_openrt_pin_write(52,PIN_LOW );//d4 #define key2_closert_pin_write(52,PIN_HIGH ); #define key3_openrt_pin_write(53,PIN_LOW );//d5 #define key3_closert_pin_write(53,PIN_HIGH ); /*micropython esp32与rtt串口DMA传输数据时有坑, * 需在drv_usart.c找到HAL_UART_RxCpltCallback和HAL_UART_RxHalfCpltCallback将dma_isr(&uart->serial)注释掉, * 能降低数据错误率*/ / *串口2的变量 115200* / struct serial_configureuar2_configs = RT_SERIAL_CONFIG_DEFAULT; rt_sem_t sem2; rt_device_t uar2_dev; rt_thread_t uar_2_th; rt_thread_t uar_2_deal; char buffer[128] = {0}; rt_size_t rxlen2 = 0; / *串口3的变量 9600* / struct serial_configureuar3_configs = MY_SERIAL_CONFIG_DEFAULT; rt_sem_t sem3; rt_device_t uar3_dev; rt_thread_t uar_3_th; uint8_t buffer3[17] = {0}; rt_size_t rxlen3 = 0; / *串口4的变量 115200* / struct serial_configureuar4_configs = RT_SERIAL_CONFIG_DEFAULT; rt_sem_t sem4; rt_device_t uar4_dev; rt_thread_t uar_4_th; rt_uint8_t buffer4[256] = {0xff}; rt_size_t rxlen4 = 0; //char deal; rt_uint8_t deal ; char wheater[8]; char humidity[4]; char temperature[4]; char wind_speed[4]; char shi[3]; char miao[3]; char fen[3]; char wheater_deal[23]=\"main2.g3.txt=\"\"; char humidity_deal[18]=\"main2.g1.txt=\"\"; char temperature_deal[17]=\"main2.g0.txt=\"\"; char wind_speed_deal[19]=\"main2.g2.txt=\"\"; char shi_deal[15] = \"main.z1.val=\"; char miao_deal[15] = \"main.z0.val=\"; char fen_deal[15] = \"main.z2.val=\"; char end[2]=\"\"\"; char xf_end[3];//串口屏控制帧尾 void uar2_thread_entry(void *parameter)//串口2DMA线程入口 { rt_size_t len = 0; /*发送ch2o数据*/ rt_device_write(uar4_dev,0,ch2o_date,sizeof(ch2o_date)); rt_device_write(uar4_dev,0 ,xf_end,sizeof(xf_end)); /*end*/ /*发送tvoc数据*/ rt_device_write(uar4_dev,0 ,tvoc_date,sizeof(tvoc_date)); rt_device_write(uar4_dev,0 ,xf_end,sizeof(xf_end)); /*end*/ /*发送pm2.5数据*/ rt_device_write(uar4_dev,0 ,pm2_5_date,sizeof(pm2_5_date)); rt_device_write(uar4_dev,0 ,xf_end,sizeof(xf_end)); /*end*/ /*发送pm10数据*/ rt_device_write(uar4_dev,0 ,pm10_date,sizeof(pm10_date)); rt_device_write(uar4_dev,0 ,xf_end,sizeof(xf_end)); /*end*/ /*发送temp数据*/rt_device_write(uar4_dev,0,temp_date,sizeof(temp_date)); rt_device_write(uar4_dev,0 ,xf_end,sizeof(xf_end)); /*end*/ /*发送humi数据*/ rt_device_write(uar4_dev,0,humi_date,sizeof(humi_date)); rt_device_write(uar4_dev,0 ,xf_end,sizeof(xf_end)); /*end*/ memset(buffer4, 0, sizeof buffer4); // } } } rt_err_t uar3_rxback(rt_device_t dev, rt_size_t size)//串口3接收//回调函数9600 { rxlen3 = size; rt_sem_release(sem3); return RT_EOK; } void uar4_thread_entry(void *parameter)//串口4DMA线程入口 { rt_size_t len = 0; while(1) { rt_sem_take(sem4, RT_WAITING_FOREVER); len = rt_device_read(uar4_dev, 0, buffer4, rxlen4); buffer4[len] = \'\\\\0\'; rt_kprintf(\"%c\\\\n\",len); if (buffer4[0] == 0x02) { deal=0x02; rt_device_write(uar2_dev,0 ,&deal,16); rt_kprintf(\"uart4\"); deal=0; } if (buffer4[0] == 0x01) { deal=0x01; rt_device_write(uar2_dev,0 ,&deal,16); rt_kprintf(\"uart4\"); deal=0; } if (buffer4[0] == 0x03) { deal=0x03; //memset(buffer,0,sizeof(buffer)); rt_device_write(uar2_dev,0 ,&deal,16); rt_kprintf(\"uart4\"); deal=0; } switch(buffer4[0]) { case 0x44: key1_open;break; case 0x55: key1_close;break; case 0x66: key2_open;break; case 0x77: key2_close;break; case 0x88: key3_open;break; case 0x99: key3_close;break; } } } rt_err_t uar4_rxback(rt_device_t dev, rt_size_t size)//串口4接收回调函数 { rxlen4 = size; rt_sem_release(sem4); return RT_EOK; } void clearmachine_and_motor_pin_init() { rt_pin_mode(6,PIN_MODE_OUTPUT );//a6 rt_pin_mode(7,PIN_MODE_OUTPUT );//a7 rt_pin_mode(16,PIN_MODE_OUTPUT );//b0 rt_pin_mode(17,PIN_MODE_OUTPUT );//b1 rt_pin_mode(28, PIN_MODE_INPUT);//b12 left rt_pin_mode(29,PIN_MODE_INPUT);//b13right rt_pin_mode(51,PIN_MODE_OUTPUT );//d3 rt_pin_mode(52,PIN_MODE_OUTPUT );//d4 rt_pin_mode(53,PIN_MODE_OUTPUT );//d5 key1_close; key2_close; key3_close; } int main(void) { clearmachine_and_motor_pin_init();//引脚初始化 /*串口2 DMA初始化*/ uar2_dev = rt_device_find(\"uart2\"); if (uar2_dev == NULL) { LOG_E(\"rt_device_find[uart2] FAILED...\\\\\\\\\\\\\\\\n\"); return -EINVAL; } rt_device_open(uar2_dev, RT_DEVICE_OFLAG_RDWR | RT_DEVICE_FLAG_DMA_RX); rt_device_control(uar2_dev, RT_DEVICE_CTRL_CONFIG, (void *)&uar2_configs); rt_device_set_rx_indicate(uar2_dev, uar2_rxback); uar_2_th = rt_thread_create(\"uar2_rx_thread\", uar2_thread_entry, NULL, 4096, 10, 5); rt_thread_startup(uar_2_th); sem2 = rt_sem_create(\"sem2\", 1, RT_IPC_FLAG_FIFO); if(sem2 == RT_NULL){ LOG_E(\"sem2 rt_sem_create failed...\\\\\\\\\\\\\\\\n\"); return -ENOMEM; } LOG_D(\"sem2 rt_sem_create successed...\\\\\\\\\\\\\\\\n\"); /*串口2 DMA初始化结束*/ //uar_2_deal = rt_thread_create(\"uar2_deal\", uar2_deal_entry, NULL, 512, 13, 5); //rt_thread_startup(uar_2_deal); /*串口3 DMA初始化9600*/ uar3_dev = rt_device_find(\"uart3\"); if (uar3_dev == NULL) { LOG_E(\"rt_device_find[uart3] FAILED...\\\\\\\\\\\\\\\\n\"); return -EINVAL; } rt_device_open(uar3_dev, RT_DEVICE_OFLAG_RDWR | RT_DEVICE_FLAG_DMA_RX); rt_device_control(uar3_dev, RT_DEVICE_CTRL_CONFIG, (void *)&uar3_configs); rt_device_set_rx_indicate(uar3_dev, uar3_rxback); uar_3_th = rt_thread_create(\"uar3_rx_thread\", uar3_thread_entry, NULL, 4096, 12, 5); rt_thread_startup(uar_3_th); sem3 = rt_sem_create(\"sem3\", 1, RT_IPC_FLAG_FIFO); if(sem3 == RT_NULL){ LOG_E(\"sem3 rt_sem_create failed...\\\\\\\\\\\\\\\\n\"); return -ENOMEM; } LOG_D(\"sem3 rt_sem_create successed...\\\\\\\\\\\\\\\\n\"); /*串口3 DMA初始化结束*/ /*串口4 DMA初始化*/ uar4_dev = rt_device_find(\"uart4\"); if (uar4_dev == NULL) { LOG_E(\"rt_device_find[uart4] FAILED...\\\\\\\\\\\\\\\\n\"); return -EINVAL; } rt_device_open(uar4_dev, RT_DEVICE_OFLAG_RDWR | RT_DEVICE_FLAG_DMA_RX); rt_device_control(uar4_dev, RT_DEVICE_CTRL_CONFIG, (void *)&uar4_configs); rt_device_set_rx_indicate(uar4_dev, uar4_rxback); uar_4_th = rt_thread_create(\"uar4_rx_thread\", uar4_thread_entry, NULL, 4096, 11, 5); rt_thread_startup(uar_4_th); sem4 = rt_sem_create(\"sem4\", 4, RT_IPC_FLAG_FIFO); if(sem4 == RT_NULL){ LOG_E(\"sem4 rt_sem_create failed...\\\\\\\\\\\\\\\\n\"); return -ENOMEM; } LOG_D(\"sem4 rt_sem_create successed...\\\\\\\\\\\\\\\\n\"); /*串口4 DMA初始化结束*/ return RT_EOK; } 最后是串口屏显示,同时数据也能在微信小程序上查看 接下来是鲁班猫1s做ros主控的部分。 1、移植轮趣大佬的ros源码: 根据我现有的硬件:思岚a1雷达、一个usb rgb摄像头选择合适的功能包,然后开始移植。 中途会出现很多错误。例如缺少部分功能包,sudo apt install ros-noetic-(包名)【我的ros版本是noetic】。 2、移植完毕后发现大佬们并没有使用鲁班猫上的npu。所以我尝试了用npu跑yolov5在debain10的环境下用python接口效果如下: Python与c++接口将图片监测改成实时摄像头的代码: 只需更改cv.Capture()函数的摄像头设备号即可。 链接:https://pan.baidu.com/s/1gauOezF-X8ZuvU4b0I4v4A?pwd=jhzs 提取码:jhzs Python接口的yolov7只需更改yolov5代码的锚点即可 以下只列出主函数部分,完整的在链接里。 import urllib import time import sys import numpy as np import cv2 from rknnlite.api import RKNNLite #from PIL import Image RKNN_MODEL = \'mask.rknn\' IMG_PATH = \'./test.jpg\' OBJ_THRESH = 0.25 NMS_THRESH = 0.45 IMG_SIZE = 640 ......(省略中间部分) if __name__ == \'__main__\': # Create RKNN object rknn = RKNNLite() # init runtime environment print(\'--> Load RKNN model\') ret = rknn.load_rknn(RKNN_MODEL) #ret = rknn.init_runtime(target=\'rv1126\', device_id=\'256fca8144d3b5af\') if ret != 0: print(\'Load RKNN model failed\') exit(ret) print(\'done\') ret = rknn.init_runtime() if ret != 0: print(\'Init runtime environment failed!\') exit(ret) print(\'done\') capture = cv2.VideoCapture(9) ref, frame = capture.read() if not ref: raise ValueError(\"error reading\") fps = 0.0 while(True): t1 = time.time() # ref, frame = capture.read() if not ref: break # BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) ############# img = frame img, ratio, (dw, dh) = letterbox(img, new_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE)) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # Inference print(\'--> Running model\') outputs = rknn.inference(inputs=[img]) input0_data = outputs[0] input1_data = outputs[1] input2_data = outputs[2] input0_data = input0_data.reshape([3, -1]+list(input0_data.shape[-2:])) input1_data = input1_data.reshape([3, -1]+list(input1_data.shape[-2:])) input2_data = input2_data.reshape([3, -1]+list(input2_data.shape[-2:])) input_data = list() input_data.append(np.transpose(input0_data, (2, 3, 0, 1))) input_data.append(np.transpose(input1_data, (2, 3, 0, 1))) input_data.append(np.transpose(input2_data, (2, 3, 0, 1))) boxes, classes, scores = yolov5_post_process(input_data) img_1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) #img_1 = img_1[:,:,::-1] if boxes is not None: draw(img_1, boxes, scores, classes) fps= ( fps + (1./(time.time()-t1)) ) / 2 print(\"fps= %.2f\"%(fps)) #img_1 = cv2.putText(frame, \"fps= %.2f\"%(fps), (0, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow(\"video\",img_1[:,:,::-1]) c= cv2.waitKey(1) & 0xff if c==27: capture.release() break print(\"Video Detection Done!\") capture.release() cv2.destroyAllWindows() 但这还没有接到ros中,为此我去翻rknn的github找到了接入ros的方法。 Ros功能包如下: Launch文件: Yolov5.launch <param name=\"model_file\" value=\"yolov5s-640-640.rknn\"/> <param name=\"display_output\" value=\"$(arg display_output)\"/> <param name=\"prob_threshold\" value=\"0.35\"/> <param name=\"chip_type\" value=\"$(arg chip_type)\"/> <remap from=\"/camera/image_raw\" to=\"$(arg camera_topic)\"/> Camrea.Launch <param name=\"video_device\" value=\"/dev/$(arg device)\" /> <param name=\"image_width\" value=\"640\" /> <param name=\"image_height\" value=\"480\" /> <param name=\"framerate\" value=\"30\" /> <param name=\"pixel_format\" value=\"yuyv\" /> <param name=\"camera_frame_id\" value=\"usn_cam\" /> <param name=\"io_method\" value=\"mmap\"/> <param name=\"camera_name\" value=\"usn_cam\"/> 启动摄像头 默认的摄像头设备号为video0 鲁班猫为video9 1、roslaunch rknn_ros camera.launch 2、roslaunch rknn_ros camera.launch device:=video9(可传参或者改launch) 3、roslaunch rknn_ros yolov5.launch chip_type:=RK3566 链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1QhfRjDs1sftAB0Q-TS5dBA?pwd=jhzs 提取码:jhzs 不出意外改好板子型号和对应的video就能用了。 可打开rviz或者rqt_image_view查看。 模型是我自己训练的,链接如下: 链接:https://pan.baidu.com/s/1FSJyW6kp4cy3-yakTq_Q4g?pwd=jhzs 提取码:jhzs YOLOV5配置和使用: 官方的源码是不建议的: 用这个: https://gitcode.net/mirrors/airockchip/yolov5?utm_source=csdn_github_accelerator 这是瑞芯微官方推荐的源码,但是也需要更改。 yolov5-master\\\\models下的yolo.py 找到 def forward(self, x): 函数,更改为: def forward(self, x): z = []# inference output for i in range(self.nl): if os.getenv(\'RKNN_model_hack\', \'0\') != \'0\': z.append(torch.sigmoid(self.m[i](x[i]))) continue x[i] = self.m[i](x[i])# conv \'\'\' bs, _, ny, nx = x[i].shape# x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85) x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training:# inference if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]: self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i) y = x[i].sigmoid() if self.inplace: y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 + self.grid[i]) * self.stride[i]# xy y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]# wh else:# for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953 xy, wh, conf = y.split((2, 2, self.nc + 1), 4)# y.tensor_split((2, 4, 5), 4)# torch 1.8.0 xy = (xy * 2 + self.grid[i]) * self.stride[i]# xy wh = (wh * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]# wh y = torch.cat((xy, wh, conf), 4) z.append(y.view(bs, -1, self.no)) if os.getenv(\'RKNN_model_hack\', \'0\') != \'0\': return z return x if self.training else (torch.cat(z, 1),) if self.export else (torch.cat(z, 1), x) \'\'\' return x[0],x[1],x[2] 这样就可以在pt权重转onnx时去掉最后一个Detect层。 pt转onnx指令 python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --opset 11 --include onnx 红色字体部分换成要转换的权重文件例如我的就是: **python export.py --weights ** **weights/best.pt ** --img 640 --batch 1 --opset 11 --include onnx opset选择11。 这样出来的模型是有三个节点的模型,才是可用的。 可用netron查看: netron:https://netron.app/(浏览器网址) 将模型拖到页面可查看。 有三个输出节点。 且要记好三个节点的名字。 在官方要求的ubuntu pc端上进行模型转换。 我这里有个改好的yolov5源码(里面是我训练的抽烟监测模型) 网盘链接如下: 链接:https://pan.baidu.com/s/1fXKNoXhu4m1SmTr4fc-afg?pwd=jhzs 提取码:jhzs Chatgpt部分是b站机器人阿杰github开源项目。 https://www.bilibili.com/video/BV12M4y1R76M/?spm_id_from=333.788 效果如图: 呜。。。不要看问得什么 整车的sw模型链接:soildwork2020及以上版本可直接打开 链接:https://pan.baidu.com/s/1KqB1SOD418dCvyDaZFMgpg?pwd=jhzs 提取码:jhzs当时还理想化的撸了个履带,可后来发现打印出来根本用不了,故放弃,换成了轮子。 放链接是希望能够帮到像我一样步步踩坑的菜鸟级选手。我是老踩坑怪了。 有不当的地方,还望大佬们海涵。
2023-03-24 20:05:14

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