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- 来自专栏数字IC经典电路设计
边沿检测（上升沿检测、下降沿检测、双边沿检测|verilog代码|Testbench|RTL电路图|仿真结果）
快速导航链接如下： 一、边沿检测原理 数字IC边沿检测是指检测数字信号中从高电平到低电平或从低电平到高电平变化的过程，也就是信号的边缘。 边沿检测在许多数字电路和通信系统中都很重要，因为它可以用来同步信号和数据，提取数据时序和时钟信号，并且能够处理数字信号的快速变化。 如何实现边沿检测呢？最直接简单的方法是对信号进行打拍。 （如下图左）、下降沿检测信号（如下图右）以及双边沿检测信号。 、下降沿检测、双边沿检测 Verilog代码 module edge_detector( input clk, input rst_n, input din, output ，就说明检测到了边沿，具体是上升沿还是下降沿可以通过组合逻辑来实现。
9.5K51编辑于 2023-05-24 - 来自专栏FPGA技术江湖
FPGA学习altera 系列 第十四篇 边沿检测设计
项目名称：边沿检测 具体要求：检测输入信号，或者FPGA内部逻辑信号的跳变，即上升沿或者下降沿的检测，当检测到边沿后，发出高脉冲。 由于寄存器可以使信号延时一个时钟周期，我们可以利用这点，来完成信号的边沿检测。 signal：被检测信号 pos_flag：检测出上升沿后发出的高脉冲 neg_flag：检测出下降沿后发出的高脉冲 ? 系统设计： 1. 工程的名称：ckeck_edge。 设计代码如下： /* 模块名称：ckeck_edge 模块功能：检测上升沿或者下降沿，检测到边沿后，发出高脉冲。 检测边沿是用寄存器来完成的，所以脉冲的输出会晚一个时钟输出，在高频率时钟对低频率信号检测中，没有影响。设计正确。如果还是有不明白的读者可以发邮件到我邮箱或者加群询问。 END
73320发布于 2020-12-29 - 来自专栏不二鱼的芯片验证记录
SVA学习|04.边沿敏感$rose、$fell、$stable用法
SVA内嵌了三个检测边沿敏感信号的函数，可以很方便的监测从一个时钟周期到另一个时钟周期，信号的变化。 $rose，表示信号或表达式变为高电平时返回为真。
4K30编辑于 2023-01-08 - 来自专栏运维前线
CentOS 7 安全加固、检测、审计
https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/53063599 RKHunter：检测Rootkit RKHunter 传送门：http netsecurity.51cto.com/art/201410/455466.htm AIDE 简介 AIDE(Advanced Intrusion Detection Environment,高级入侵检测环境 )是个入侵检测工具，主要用途是检查文档的完整性。 安装和配置基于主机的IDS（入侵检测系统）“AIDE”（高级入侵检测环境） AIDE 下载地址： https://sourceforge.net/projects/aide/ 安装AIDE [root [root@linuxprobe ~]# chmod 640 /root/anaconda-ks.cfg [root@linuxprobe ~]# aide --check # 检测到的差异如下 AIDE
2.5K30发布于 2019-05-26 - 来自专栏剑指工控
通过示例深入理解边沿指令（附验证例程下载）
S7-300/400，S7-1200/1500等系列型号，边沿指令也是从无到有，也一直悄悄地发生着变化，不同系统的边沿指令，或同一系统的不同边沿指令到底有什么不同呢？ Portal中的边沿指令（S7-1200/1500适用） 总结： 边沿指令都需要暂存被检测信号的状态； 边沿指令暂存被检测信号状态的变量必须是全局变量或静态变量； 边沿指令需要比较被检测信号状态的不同 ； 深入理解 不同编程环境下的边沿指令的 等效示例 示例一：单变量的上升沿检测 1、MicroWin/SMART编程环境 2、Step 7编程环境 3、TIA Portal编程环境 注释 ： Tag_In：被检测信号 Tag_FP：被检测信号的状态存储变量 R_TRIG_DB：指令背景数据块 Tag_M：边沿检测结果 示例二：多变量运算结果的上升沿检测 1、MicroWin/SMART编程环境 ：信号逻辑运算结果 R_TRIG_DB：指令背景数据块 Tag_M：边沿检测结果 示例三：多变量复杂逻辑的上升沿检测 1、MicroWin/SMART编程环境 2、Step 7编程环境 3、TIA
1.6K30发布于 2021-11-09 - 来自专栏AIoT技术交流、分享
CAN通信边沿缓慢导致通信错误原因分析与优化
在CAN通信系统的故障排查过程中，常常遇到因边沿缓慢而导致的通信错误。 边沿缓慢主要影响CAN网络数据传输的准确性，进而导致网络中的错误帧增多。 结合波形数据观察，发现CAN差分信号的波形边沿十分缓慢，呈现出类似镰刀形状。 这种缓慢的边沿形态，会影响CAN通信中显隐性电平的识别，进而导致通信错误的发生。 图1：差分波形边沿缓慢现象 通过对该波形的分析，发现边沿的上升和下降时间都较长，且波形中不再呈现理想的快速上升和下降。 2、边沿时间测量 通过ZPS的【总线边沿测量】功能，测量了该CAN差分波形的上升和下降时间。 结果显示： 上升时间约为300ns 下降时间约为600ns 图2：差分波形边沿时间测量结果 3、原因排查 边沿缓慢的现象，通常与CAN总线差分电平的充放电过程密切相关。
1.3K10编辑于 2025-02-18 XSS检测绕过（UTF-7编码绕过）
叮咚，现场运维来消息了，说项目被检测到有高危漏洞，要求修复，以为就是jar安全漏洞，升级就完事了，就让发过来看看，亚麻袋住了，“XSS检测绕过（UTF-7编码绕过）”，从没见过啊，还是UTF-7。 我电脑上的编辑器都没找到有支持UTF-7编码的，首先想到的，把这些信息丢给DeepSeek帮我分析看看，问Ai怎么防御？结果没有我想要的方案。 然后去网络搜索下吧，看看大家前辈们有没解决过，果然有相关文件，但是都没给出具体解决方案，不过也有所收获，得到了一段UTF-7编码的XSS注入参数（如果Get参数请求，记得对参数URL编码）+ADw-script +AD4-alert('UTF-7 XSS')+ADw-/script+AD4-进入正题，结合项目代码，想到可以用Filter过滤器对参数拦截，那就动手来吧，以项目SpringCloud Zuul为例# xss regexxss: enable: true regexes: # UTF-7编码绕过 - "(?
38110编辑于 2025-10-18- 来自专栏大数据智能实战
AI展示框架(7)：基于dlib实现人脸检测及关键点检测
(2) 5个关键点的检测结果 ? (3) 81个关键点的检测结果。 ? 不过从图上可以看出，dlib用于人脸检测，并不能检测出太多的人脸，特别是远处的小人脸，均无法检测。 附：上图只是百度上搜索获得检测的图片，只用于实验。
1.6K10发布于 2019-05-26 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
源码 | OpenCV DNN + YOLOv7目标检测
点击上方蓝字关注我们 作者：王博，极视角科技算法研究员 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 简单说明 分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOV7目标检测 YOLOV7的训练源码是： https://github.com/WongKinYiu/yolov7 跟YOLOR是同一个作者的。 /yolov7-tiny_384x640.onnx", "models/yolov7_480x640.onnx", "models/yolov7_384x640.onnx", "models/yolov7 轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4 人脸检测 二值图象分析之Blob分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理 OpenCV4.5.4 直接支持YOLOv5 6.1版本模型推理 OpenVINO2021.4+YOLOX目标检测模型部署测试
4.4K40编辑于 2022-07-19 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
工厂人员行为识别检测基于YOLOv7
工厂人员行为识别检测 基于YOLOv7技术来实现的图像识别。人员行为识别图像识别算法是计算机视觉的基础算法，例如VGG，GoogLeNet，ResNet等，这类算法主要是判断图片中目标的种类。 目标检测算法和图像识别算法类似，但是目标检测算法不仅要识别出图像中的物体，还需要获得图像中物体的大小和位置，使用坐标的形式表示出来。 而对于目标检测算法来说，它的输出值更像是这样：目标检测算法的输出其中:pc 为1时代表有物体被检测到，反之，没有物体被检测到，因此其他的输出值可以被忽略图片至于目标检测的用处，现在最大的场景就是无人驾驶 而目标检测相当于无人驾驶系统的眼睛。 在目标检测技术领域，有包含region proposals提取阶段的两阶段(two-stage)检测框架如R-CNN/Fast-RCNN/R-FCN等，再就是端到端的但阶段目标检测框架如YOLO系列和SSD
1.3K00编辑于 2022-12-06 - 来自专栏往期博文
【目标检测】YOLOv7理论简介+实践测试
然而，近年来，如果以目标检测为例，研究者经常利用网络预测输出的质量和分布，然后结合GT考虑，使用一些计算和优化方法来生成可靠的软标签。例如，YOLO使用边界框回归预测和GT的IoU作为客观性的软标签。 由于YOLOv7是基于YOLOv5代码进行修改的，因此训过YOLOv5模型的人都可以很容易得跑起来。 这里具体的流程就不再重复了，因为和【目标检测】YOLOv5跑通VisDrone数据集里面的一模一样。 可以看到，yolov7的效果在我自己的数据集上，效果还不如yolov5，这可能是由于我的数据集目标较大，较稀疏，检测难度不高。 pwd=8888 包含yolov7.pt，yolov7-e6e.pt两个预训练模型
2K31编辑于 2022-09-19 - 来自专栏云计算教程系列
如何在CentOS 7上使用Skyline检测异常
在CentOS 7上安装Graphite并收集有效历史日志。 单击度量标准的名称以打开由Graphite生成的更详细的图形（有关示例，请参见图7）。 图7 在此示例中，CPU负载未达到极高值，并且未超过阈值。在这种情况下，传统的监测系统无法找到偏差。 第6步 - 调整算法（可选） 如前所述，Skyline使用一组算法来检测异常。 想要了解更多关于使用Skyline检测异常的相关教程，请前往腾讯云+社区学习更多知识。 ---- 参考文献：《How To Detect Anomalies with Skyline on CentOS 7》
3.8K50发布于 2018-09-26 - 来自专栏科控自动化
为什么要自己开发SCL上升沿或下降沿指令?
在SIMATIC S7-1500和S7-1200 PLC中，选择编程语言为SCL时，可以看到TIA Portal软件自带两个指令分别用于检测信号的上升沿和下降沿，如图1所示： 图1 在程序中调用R_TRIG 或F_TRIG时，系统会自动生成1个背景DB块，用于存放检测信号的边沿存储位，当程序中有较多信号需要检测上升沿或下降沿时，就会产生多个背景DB块，这样一来，过多的背景DB块不仅仅不便于管理，且会过多占用 1.2 开发检测上升沿指令 为了不产生背景DB块，我们在FC中使用SCL语言进行开发，并引入第三方变量作为检测信号的边沿存储位。 程序代码如图6所示： 图6 1.4 功能测试 使用开发完成的功能块，检测Q0.0的上升沿和下降沿，编程代码如图7所示， Trace时序图如图8所示。 工艺功能要求： 利用S7-1214C，使用SCL编程语言编程，在FB1中实现1000个Bool信号的上升沿检测。
3.6K22编辑于 2022-03-29 - 来自专栏计算机视觉
深度学习500问——Chapter08：目标检测（7）
提出RF block（RFB）模块 RFBNet主要想利用一些技巧使得轻量级模型在速度和精度上达到很好的trade-off的检测器。 整体上因为是基于SSD网络进行改进，所以检测数据还是比较快，同时精度也有一定的保证。 2. conv4_3 和 conv7_fc 在接预测层之前分别接 RFB-s 和RFB结构。 8.3.9 M2Det M2Det有哪些创新点 1. 提出了多层次特征金字塔网络（MLFPN）来构建更有效的特征金字塔，用于检测不同尺度的对象。 M2Det的整体架构如下所示。
39110编辑于 2024-05-05 - 来自专栏和蔼的张星的图像处理专栏
7.SSD目标检测之一：运行SSD模型
需要在跟踪模型的前面把检测模型加进去，传统使用一些背景建模和轨迹建模的方式来做，对于动摄像头以及复杂背景的适应性都比较差，所以考虑用深度学习的方法来做。 我以前也只是大概看过这些东西，具体动手只做过分类，并没有搞过检测，所以找到一篇SSD训练自己数据的参考，自己也来实现一下。 参考：SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见：SSD原理介绍 2.环境准备。 tf.train.Saver() saver.restore(isess, ckpt_filename) # 在网络模型结构中，提取搜索网格的位置 # 根据模型超参数，得到每个特征层（这里用了6个特征层，分别是4，7， ，并且他们的box坐标会有些许不同，这里并没有去掉重复的目标，而是在下文 中专门用了一个函数来去重 """ # 检测有没有超出检测边缘 rbboxes =
4.3K30发布于 2018-11-09 海上红外目标检测检测数据集VOC+YOLO格式8402张7类别
jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：8402 标注数量(xml文件个数)：8402 标注数量(txt文件个数)：8402 标注类别数：7
52800编辑于 2025-07-22- 来自专栏计算机视觉战队
“YoloV7”？目标检测算法终结篇：正式开源
它的目的是让YOLO全面开花，不仅仅只是做目标检测。 也不是简单的加一个semantic head做分割，而是做一个体系的目标检测积木模块，即插即用，使之能够更简单的做复杂的上层任务，比如多个分类head，实例分割，甚至是加上姿态检测等等。 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。 Neck进行优化提升最终精度 深度学习目标检测在实际场景中的应用（附源代码） Label,Verify,Correct：一种简单的Few Shot 目标检测方法 SPARSE DETR：具有可学习稀疏性的高效端到端目标检测 ：低分辨率图像中目标检测 Yolo-Z：改进的YOLOv5用于小目标检测（附原论文下载）
1.4K40编辑于 2022-05-23 - 来自专栏计算机视觉战队
智慧建筑：基于YOLOv7的建筑外墙缺陷检测
为了保证建筑外墙缺陷检测的准确性和速度，我们研究了了一种改进的YOLOv7方法BFD-YOLO。 首先，将YOLOv7中原有的ELAN模块替换为轻量级的MobileOne模块，以减少参数数量并提高推理速度。其次，在模型中加入了坐标注意力模块，增强了特征提取能力。 与YOLOv7相比，BFD-YOLO的精度和mAP@.5分别提高了2.2%和2.9%，同时保持了相当的效率。 因此，有必要开发一种更精确、更有效的表面缺陷检测方法，以提高检测效率并降低计算成本。 03 新想法及实践细节 建筑外墙缺陷有多种类型，不同的检测方法都适用。常见的类型包括裂缝、剥落和墙体空鼓。 训练集、验证集和测试集按照7:2:1的比例进行划分。下图显示了数据集中的缺陷示例。 从左到右分别是分层、剥落和瓷砖损耗。
3.9K31编辑于 2023-09-20 - 来自专栏OpenCV与AI深度学习
干货 | YOLOv7目标检测论文解读与推理演示
导读 本文主要介绍简化的YOLOv7论文解读和推理测试以及YOLOv7与 YOLO系列的其他目标检测器的比较。 （公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 YOLOv7是YOLO系列中最先进的新型目标检测器。 上述实验结果表明，YOLOv7 模型在速度和准确度上确实优于目标检测器。 YOLOv7目标检测推理 现在，让我们进入博文中令人兴奋的部分，即使用 YOLOv7 对视频进行推理。 它无法检测到非常遥远和小的汽车、摩托车和人。YOLOv7 模型能够更好地检测这些物体。但这不是故事的全部。虽然 YOLO7-Tiny 的表现不是那么好，但它比 YOLOv7 快得多。 YOLOv7 中的重新参数化 粗为辅助，细为Lead Loss 如何使用 YOLOv7 GitHub 存储库运行目标检测推理。 YOLOv7 在速度和准确度上超过了所有实时目标检测器。
6.3K30编辑于 2022-09-26 - 来自专栏追宇星空
以太网自协商机制--双绞线自协商（八）
TXC<7:0> and RXC<7:0>), and 1个时钟信号(TX_CLK and RX_CLK)。 DSQ128 Map: 3584bit数据每7比特分为一组（7比特的信息称为一个DSQ128 Symbol，一个DSQ128 Symbol由I分量和Q分量构成），总共512组DSQ128 Symbols 这一步每7比特数据又引入了1比特冗余。 LDPC解码算法使用软判决解码以极大地帮助对接收到的符号块的正确检测。LDPC解码器使用软判决来恢复发送的LDPC块数据。DSQ128符号被解映射为7比特数据。 在每个PHY帧中的恢复的数据位上计算CRC-8，并将其与发送的值进行比较以检测块错误。
2.2K11编辑于 2024-07-01
腾讯云开发者
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