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Windows 10 S中的Device Guard详解(上篇)

[乡土]畸变(贰一)

必赢亚洲手机app自立规划路线及语音识其余无人驾驶飞机

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引言

当今多数无人机厂商都会为第一方开发者提供无人驾驶飞机API接口,让她们更易于地付出无人驾驶飞机航空控制应用程序,让无人驾驶飞机想怎么玩就怎么玩。有的API接口可以扶持开发者开发基于Web版的应用程式、手提式有线电话机APP甚至是用Python编写的直接在无人机上运维的APP。经过自个儿的斟酌和选拔之后,笔者觉着选取Parrot
ABMWX三.Drone二无人驾驶飞机,当然你能够购置全新的无人驾驶飞机,但这边考虑花费的题材,笔者觉得采用贰手的无人驾驶飞机。Node.js是1个基于google
v8+javascript的服务端编制程序框架。然则Node.js又不是js应用,应该正是js的运作平台。它选择事件驱动、异步编制程序,为互联网服务而设。 

在此处更是能够选拔在支配地点(node-ar-drone)。其余一些值得注意的是,尽管无人驾驶飞机的声响依旧相比较大,可是稳定性能够说只怕不错的,笔者在侦察中无人驾驶飞机曾经摔到花盆、墙壁,但在那以后依然得以健康飞行,即使觉得电池不够用,能够买入七个备用电池加到下边,以此保险持续飞行时刻,对于有些无人驾驶飞机用户能够透过JavaScript以及Arduino
C/C++为无人驾驶飞机开发应用,而在叁次笔者利用c语言来成功机器人应用开发时候,在那之中线程以及11分处理令人头痛,当然在付出进度中如若有现成的
Javascript包那就越来越好了。笔者认为始于在笔记本电脑上创设逻辑运算,那样延迟比较低(相对底层硬件为树莓派无人驾驶飞机),同时采纳云端机器学习平台。微软、谷歌(Google)、IBM和亚马逊(亚马逊(Amazon))都有很不错的阳台,由于思考面部识别作用,笔者说了算运用微软的阳台。

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开始

 

 

 

 

在默许设置情形,无人驾驶飞机能够透过有线互联网与客户端连接,当想要尝试做1些事务时候,并再三再四别的网络则要求断开连接,那样很不便宜。那里有二个脚本ardrone-wpa2,能够攻击测试无人驾驶飞机并保险网络连接,上面发号施令即通过电脑连接无人驾驶飞机。

 

 

 

 

% script/connect “The Optics Lab” -p “particleorwave” -a 192.168.0.1
-d 192.168.7.43

% telnet 192.168.7.43

 

 

 

 

安装相关文书( node library),就足以创立1个简便的,交互式的编制程序环境(
node.js REPL(读取评估和演示打印循环))来支配无人驾驶飞机。

var arDrone = require('ar-drone');
var client = arDrone.createClient({ip: '192.168.7.43'});
client.createRepl();
drone> takeoff()
true
drone> client.animate(‘yawDance, 1.0)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

在实验的历程中很不难出现摔落的惊险,从前自身在飞行器上设置了保护装置,但在摔落之后,敬服装置也曾出现过多难题,而昨日选取的那1款无人驾驶飞机未有自带安全壳,所以您能够参照建议活动加装安全设置。能够参见下边很简单建立二个依据web界面包车型客车无人驾驶飞机,利用express.js框架也很容易的确立贰个web服务器。

var express = require('express');
app.get('/', function (req, res) {
 res.sendFile(path.join(__dirname + '/index.html'));
});
app.get('/land', function(req, res) {
 client.land();
});
app.get('/takeoff', function(req, res) {
 client.takeoff();
});
app.listen(3000, function () {
});

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

自己经过安装点击button触发并发送AJAX请求

<html>
<script language='javascript'>
function call(name) {
  var xhr = new XMLHttpRequest();
  xhr.open('GET', name, true);
  xhr.send();
}
</script>
<body>
<a onclick="call('takeoff');">Takeoff</a>
<a onclick="call('land');">Land</a>
</body>
</html>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

视频

 

 

 

 

自身发觉选用无人驾驶飞机下边相机最佳的点子就是起家1个接二连三,然后在服务器到页面之间创建二个PNG数据流,然后无人驾驶飞机(
ASportage drone library)录像头与服务器之间就足以不停传输数据。

var pngStream = client.getPngStream();
pngStream
 .on('error', console.log)
 .on('data', function(pngBuffer) {
       sendPng(pngBuffer);
 }
function sendPng(buffer) {
 res.write('--daboundary\nContent-Type: image/png\nContent-length: ' + buff
er.length + '\n\n');
 res.write(buffer);
});

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

面部识别

 

 

 

 

人脸识别API,Azure接口作用很强大,你能够上传壹些人员照片,而它会识别它们,并估算年龄,作者发觉那些准确率照旧很高的。整个进程延时时间大体是200纳秒,开销约一.50英镑/
一千张,上面包车型地铁次序正是发送图片并做出识别。在那一个历程中本人动用ImageMagick库来处理面部识别的图样(PNG),而在这一只还有为数不少恢宏,比如怎么样鉴定识别面部感意况况。

var oxford = require('project-oxford'),
oxc = new oxford.Client(CLIENT_KEY);
loadFaces = function() {
 chris_url = "https://media.licdn.com/mpr/mpr/shrinknp_400_400/AAEAAQAAAAAAAALyAAAAJGMyNmIzNWM0LTA5MTYtNDU4Mi05YjExLTgyMzVlMTZjYjEwYw.jpg";
 lukas_url = "https://media.licdn.com/mpr/mpr/shrinknp_400_400/p/3/000/058/147/34969d0.jpg";
 oxc.face.faceList.create('myFaces');
 oxc.face.faceList.addFace('myFaces', {url => chris_url, name=> 'Chris'});
 oxc.face.faceList.addFace('myFaces', {url => lukas_url, name=> 'Lukas'});
}
oxc.face.detect({
 path: 'camera.png',
 analyzesAge: true,
 analyzesGender: true
}).then(function (response) {
 if (response.length > 0) {
  drawFaces(response, filename)
 }
});

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

话音识别

 

 

 

 

语音识别最难的片段就是本身,通过采集音频音讯,然后经过网页再到地头(Microsoft’s
Speech API
),并最终促成解码。小编得以因而单一频道来保存音频消息,并确认保障采样进度1切平常,初阶估计开支在二十三十一日币/1000(请求数),当然你也得以选择1些爱好者的程序,那其间也有免费的。RecordTucsonTC是一个基于WEB的在线录音,播放等效用的主次,还有一个很给力的库,上边可以通过在客户端添加代码来保存音频文件。

app.post('/audio', function(req, res) {
 var form = new formidable.IncomingForm();
 // specify that we want to allow the user to upload multiple files in a single request
 form.multiples = true;
 form.uploadDir = path.join(__dirname, '/uploads');
 form.on('file', function(field, file) {
       filename = "audio.wav"
       fs.rename(file.path, path.join(form.uploadDir, filename));
 });
 // log any errors that occur
 form.on('error', function(err) {
       console.log('An error has occured: \n' + err);
 });
 // once all the files have been uploaded, send a response to the client
 form.on('end', function() {
       res.end('success');
 });
 // parse the incoming request containing the form data
 form.parse(req)
 speech.parseWav('uploads/audio.wav', function(text) {
       console.log(text);
       controlDrone(text);
 });
});

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

通过使用FFmpeg(3个得以用来记录、转换数字音频、录像,并能将其转化为流的开源计算机程序)来采访音频音讯,然后通过点名频道上传(
Microsoft),大家在那几个进度中会用到微软 text-to-speech
API,所以可以和无人驾驶飞机实行互相。

exports.parseWav = function(wavPath, callback) {
 var cmd = 'ffmpeg -i ' + wavPath + ' -ar 8000 -ac 1 -y tmp.wav';
 exec(cmd, function(error, stdout, stderr) {
       console.log(stderr); // command output is in stdout
 });
 postToOxford(callback);
});

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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作者决定起始无人驾驶飞机自主规划路线(autonomy
library)设计,当然在那一个进度中发现地点大才是关键,在那个进程中出现很频仍摔落景况,作者以为选取更有效的算法,来辨别笔者的情侣和敌人。

var autonomy = require('ardrone-autonomy');
var mission = autonomy.createMission({ip: '10.0.1.3', frameRate: 1, imageSize: '640:320'});
console.log("Here we go!")
mission.takeoff()
         .zero()         // Sets the current state as the reference
         .altitude(1)
         .taskSync(console.log("Checkpoint 1"))
         .go({x: 0, y: 0, z: 1, yaw: 90})
         .taskSync(console.log("Checkpoint 2"))
         .hover(1000)
         .go({x: 0, y: 0, z: 1, yaw: 180})
         .taskSync(console.log("Checkpoint 3"))
         .hover(1000)
         .go({x: 0, y: 0, z: 1, yaw: 270})
         .taskSync(console.log("Checkpoint 4"));
         .hover(1000)
         .go({x: 0, y: 0, z: 1, yaw: 0
         .land()

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

倘使形成如上安装,相信无人驾驶飞机会给您带来越多乐趣,而更加多的图像识别作用,相信也会带来诸多乐趣,比如利用无人机衡量墙壁完结粉刷职分,固然多效益无人驾驶飞机的价钱贵壹些,但相信不远现在无人驾驶飞机价格会变得更低,在那个进度中,微软认知服务综合起来开销相比较低,期初小编操心无人驾驶飞机相机的死角以及螺旋桨声音会干扰图像及音响识别程序,但结尾测试比预想想的和谐的多,近年来来看延迟并不是三个大难点,相信以后依照云端会产出越多的图像识别软件。

视频

 

 

 

 

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