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【实验室作品之二】基于STM32智能车棚管理系统
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【实验室作品之二】基于STM32智能车棚管理系统
张超
June 24, 2014
这个作品是我们实验室另外一个队伍的作品,是智能车棚管理系统。
运用韦根协议刷卡、红外感应、红外湿热感应、无线声光报警、SD卡数据储存。
系统正常启动后,当有车到达车棚大门时,红外感应模块感应到车临近,步进电机启动,车棚大门自动打开,车进入车棚后大门自动关闭。车主自主选取车位停车后,需拿自己相应一卡通刷卡并按键定位车辆位置,并将数据送往STM32(STM32_VET6、Cortex-M3)芯片SD卡存储模块保存。
正常取车时,车主需与停车操作一样,先刷卡后按键,取消车辆定位,然后开车;当车被盗时,没有读卡或者卡片信息与之前的信息不匹配时,车开走将会启动无线声光报警,告知管理人员车棚异常情况。在整个作品下来,觉得团队的配合是最重要的,分工至少要明确才不会没有头绪没有进展.
基于之前的实验室作品一,暑假在实验室将在之前作品上增加远源RFID设备清查。每一台设备将贴上一张卡,在没经过授权的情况下,将设备带出实验室属于“违法”,系统将报警,并且调动实验室摄像头拍照取证。在设备开关控制方面,每台设备将配备一个读头,只有当学生的学生卡放在上面的时候,设备才可以打开。方便了实验室管理。在整个大实验室的控制下,我们将有PC端客户端和手机控制客户端,PC端主要实现数据的管理,而手机将开发出微信控制平台,主要开放给学生使用,功能为定时预约实验室,管理员授权。节约人力。
中文社区博客
中文社区博客:
Streamline中基于统计的性能分析功能介绍
章政
原文参考
ARM性能分析器
(Streamline) 7.0版开始支持基于SPE(
统计性能分析扩展
)的性能分析。SPE是Armv8.2-A架构中的一个可选扩展特性,它可以以很低的代价对处理器的流水线进行采样。Streamline可以从
Arm Development Studio
和
Arm Mobile Stuido
获取。 为什么需要SPE? Streamline前序版本只能通过硬件计数器和软中断中采样PC信息获取CPU的信息…
January 28, 2020
中文社区博客:
让数值算法在Arm edge端跑的更快
章政
CMSIS DSP 库作为高度优化的嵌入式系统数字信号计算库一直以来深受广大开发者所喜爱,随着人工智能(Artificial Intelligence )逐步向Edge端扩展,Edge端的数字计算负载也越来越大,为了缓解计算的压力,各种框架也在Edge端采用CMSIS DSP库进行优化加速。科学计算环境和嵌入式开发环境有很大的区别,比如科学计算往往采用Python,SCIPy,Matlab,而这些环境一般是无法在低功耗嵌入式环境…
November 13, 2019
中文社区博客:
使用Arm Mobile Studio加速Mali GPU分析
章政
Streamline性能分析器是一个基于采样的分析器,可以提供有关设备中存在的Arm CPU和Mali GPU的详细性能信息。最新版本的Streamline包含一组预定义模板,可用于方便选择要使用的数据源,并控制它们的显示方式。最新版本的Streamline包含在
Arm Mobile Studio
2019.0和
Arm Development Studio
2019.0中,它包含对Mali
May 31, 2019