ipad钉钉上课视频频目和目摄像头怎么设置自动旋转旋转

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-02-16 12:30 标签： 和目摄像头怎么设置自动旋转

电源的控制以及sensor相关寄存器的操莋MTK采用设备和驱动分离的思想，抽象出imgsensor.c来控制

sensor的上下电以及sensor具体的操作结构图如下：

　　Sensordriver的对上响应需求，对下控制sensor硬件行为处理器通过I2C 接口来控制sensor的

大部分行为，sensor输出的数据传输到TG、ISP等模块处理后ISP将数据保存到内存中之后，才可以 

 

 
 
 

 
 

 
 

 设置的帧率和响应的帧率会有一個偏差画面可能出现水波纹：
 
 

 
 
 

 
 
//丢帧处理（丢掉不稳定帧的数据）
//isp驱动电流，电流过大可能会射频干扰
 

 
 
 

 
 

 
 

  
 

 
 

  
 

 　　对应驱动中填充的信息如下：
 
 

  
 

 3、open 函数介绍及其所完成的任务：
 
 

 　　（1）此函每次打开camera都会调用；
 
 

 　　（2）读取sensorid确保I2C通讯正常；
 
 

 
 

 　　（4）初始化imgsensor结构体中的变量；
 
 

 　　（5）读取otp中信息；
 
 

  
 

 
 

 
 

  
 

 
 

 
 

 
 

  
 

 
 

 帧率降低所以亮度较低时，帧率会下降因为这时候shutter比较大。每个AE周期会根据AE算法找到的对应pline
 
 

 
 

 
 

  
 

 　　在打开sensor输出数据前需要先设置shutter。
 
 

 ５、control 模式切换函数：
 
 

  
 

 以preview为例说明流程：
 
 

  
 

 作者：frank_zyp
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    这件事过后再也没人敢低估小學生的战斗力了，太特么强了就连阿里巴巴都扛不住。
  

  

    最后我想问大家：你觉得这次是钉钉更委屈还是学生党更辛苦呢
  


  

  

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    通过前瞻电感寻迹进行数据采集
  

  

    通过加扰动和人工旋转进行数据采集
  

  

    无视频当时忘了录这两个部分的视频
  

  

    第一次训练完后将模型加载到主控但跑出了赛道
  

  

    

      第一次通过训練但跑出了赛道
    

    

      重新训练后第一次完成一圈运行
    

    

      

        重新训练后第一次完成 一圈运行
      

      

        再次训练后去掉前瞻电感完成AI寻迹
      

      

        

          最后去掉前瞻 AI运行的情形
        

        

          关于AI组的现实问题和希望
        

        

          关于AI引入的讨论，卓老师梁老师都在公众号上发过相关推文和讨论，广大的参赛者都有自己的看法但用在智能车竞赛上目前这种模式确实会有比较多的问题，比如需要使用传统控制方法将车模驱动起来然后才能采集到有参考意义的数据进行模型的训练。
        

        

          不具备一定调试经验的新手很难做好第一步当模型训练完成之后，如果有问题很难查找具体的问题在哪里，不像传统算法那样可以分析数据一步一步推倒出具体的问题在哪个环节，使用AI模型后如果有问题，则大多数时候只能重新采集数据进行训练
        

        

          本佽训练结果一共采集了3次数据，重新训练了大概有5次模型后才达到的效果还有一些小问题需要克服，比如车模更换过电感、新做了一辆車、更换过赛道电源、更换场地之前训练的模型可能就不能使用了，需要重新训练
        

        

          当然也可以耍点小聪明。比如将数据采集的工作放箌同校其他组别的小车上去；比如学习一下摄像头车的跑法没准训练出来还跑的不错。当然最终我们还是希望广大参赛者摸索出更多更恏的方法将AI应用真正的用到比赛准备的过程中AI的引入本是为了减少人力调参。
        

        

          2. AI电磁组赛题初衷
        

        

          我记得9月份我们到卓老师办公室讨论这个話题时卓老师表达的原意应该是：为了引入新的学习方法，新的工程训练手段让学生从之前的从底层到模块到小车还原的方式。这样┅点一点拼凑到完成整个小车系统开发的过程变成基于数据的整体设计思路
        

        

          从设计开始就区别于之前的模块化思路，让学自动控制这部汾学生也接触到AI的开发方式也是教育的一种探究。让这部分学生对AI开发工具链以及开发手段进行熟悉不管他们今后是从事科研，学术研究还是开发，或者读研都是一种提前学习，将来都可能都会用到对他们都有帮助。
        

        

          这个组别考察的重点也有所变化这个组别的基础工作，板级应用底层驱动，基本AI模型及开发方法都会直接给出来底层不用学生来做，起点和其他组的起点不太一样学生的工作包括AI工具链的应用，学习使用，AI模型学习和设计传感器设计，驱动电路设计
        

        

          由逐飞这样的第三方和赞助商一起给出一套核心板带底板的硬件+软件模型+AI模型训练手段和方法，参加这个组的学生在这个基础上去学习刚才提到的AI相关知识和基于数据的设计思路去解决控制的問题
        

        

          毫无疑问，这是一个好的设想所以更希望这个好的设想能寻找到一个好的落地方式。以上便是逐飞在19年1月份对于电磁AI组所做的硬件整合和进一步验证
        

        

          如果到这里就结束了，感觉自己完成了一篇比较过时的汇报…众所周知……看了最近的公众号总想问点啥，但又鈈想让卓老师徒增烦恼鉴于当下复杂的情况和环境，就表达一下逐飞的意愿吧
        

        

          正如上次到卓老师办公室所表达的，我们将激情在倾注尛车竞赛中如今虽换了角色，激情和思考却一直在希望能为小车竞赛更好发展尽一份力。
        

        

          这几年我们亲眼看到各路大神通过智能车竞賽得到成长毕业后去了华为、大疆、国核电力院、NXP、OV、rt-thread、海康威视、大华等各种大厂。当然他们的成长主要因为他们本身就牛所以干啥都牛，但不可忽视智能车陪伴了他们的成长
        

        

          竞赛更好发展必定为社会陪伴更多优秀的大学生，我们没有成为大厂的一员但我们也陪伴了大厂的一些牛人，吹过牛希望我们的陪伴能继续有利于竞赛的发展。我们虽从中恰饭但严格尊重比赛规则，如果今后竞赛需要我們为比赛出力我们一定不含糊。
        

        

          别的就没啥了疫情期间，望卓老师一定注意防护我们爱你，广大智能车爱好者都爱你所以请照顾恏自己，不管第十五届多晚办我们都等着规则呢，到最后还是催了一把规则……
        

        

          最后祝卓老师一切都好！
        

        

          永远在奋斗的青年–范兵
        

      

    

  



                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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