简介:摘要:YOLO V8(You Only Look Once V8)是一种用于目标检测的高性能算法。本文主要研究了YOLO V8的数据结构和算法,并对其进行了分析和优化。首先,我们介绍了YOLO V8使用的锚框(anchors)数据结构,这是一组预定义的矩形框,用于表示目标的位置和尺寸。然后,我们详细探讨了YOLO V8的算法,其基于深度卷积神经网络(CNN),通过一次前向传递实现多目标的位置和分类预测。此外,我们还研究了YOLO V8中使用的非极大值抑制(NMS)算法,用于筛选重叠的检测结果。为了提高检测性能,我们对YOLO V8进行了一系列优化,包括卷积核的大小和数量、激活函数的选择和损失函数的设计。
简介:摘要:介绍一种基于2取2架构的通信方法,采用直连串口作为双CPU通道间2取2通信介质。CPU通道的任务区分为2oo2任务和非2oo2任务,当需要进行双通道通信时,非2oo2任务在发送消息时会动态决策出一个优先级,打包数据放入消息队列,并通知2oo2任务。2oo2任务模块根据消息优先级决定处理消息的先后顺序。数据均先发送给2oo2任务模块,2oo2任务模块可对消息统一进行编号、处理、收发、校验。本文在数据收发过程中采用动态优先级、滑动窗口确认、数据校验、超时机制相结合的方式,保证了高实时性任务消息被优先处理,保证了双通道交互数据的正确性和及时性。