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利用STM32平台进行OBDII检测。

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简介:
利用STM32微控制器进行的OBDII检测,能够通过车辆的OBD检查端口访问CAN总线,从而获取关于车辆的详细数据。

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  • STM32ADC多通道数据
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    本项目介绍如何使用STM32微控制器内置的ADC模块实现对多个传感器信号的采集与处理,适用于需要实时监测多种物理量的应用场景。 工程代码基于STM32F103C8T6微控制器,通过ADC多通道检测四个数据点。使用一个电位器产生从0到3.3V连续变化的模拟电压信号,并且连接三个传感器:光敏电阻模块、热敏电阻模块和红外反射模块。之后利用STM32的ADC读取这些数据并通过OLED屏幕显示出来。
  • Python控制网络入侵
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    本项目探索了如何运用Python编程语言在控制台环境中实施有效的网络入侵检测系统(NIDS),旨在实时监控和分析网络流量数据以识别潜在的安全威胁。 这是一个非常完整的入侵检测系统(IDS)实现,主要功能包括检测 SYN 洪水攻击、ARP 欺骗、端口扫描,并提供日志记录、实时检测和控制台交互。 代码功能总结如下: **攻击检测功能** - **SYN 洪水攻击** - 系统通过检查 TCP 数据包中的 SYN 标志,统计每个 IP 地址的 SYN 数据包数量来判断是否达到阈值。 - **ARP 欺骗** - 该系统会识别同一 IP 地址绑定多个 MAC 地址的情况,并通过对比记录的 MAC 地址集合确定是否存在欺骗行为。 - **端口扫描** - 系统检测源 IP 对目标主机进行大量端口扫描的行为,通过统计已扫描过的端口号来判断是否发生端口扫描攻击。 **日志记录** - 当系统检测到异常活动时,会将相应的攻击类型、IP 地址以及其它详细信息记录在 ids_logs.txt 文件中。 **实时数据包捕获** - 使用 Scapy 库来捕捉网络中的数据包,并对其进行即时分析处理。 **控制台交互菜单** - 提供用户界面选项以启动或停止检测功能,查看日志内容或者退出程序。
  • OpenCV车辆
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    本项目运用OpenCV库开发车辆检测系统,通过图像处理技术识别并跟踪视频中的汽车等交通工具,适用于智能交通管理和自动驾驶领域。 由于找不到能运行的程序,我自行开发了一个基于VS2013和OpenCV3的车辆检测项目。该项目包含可以直接运行的代码、两个模型以及测试视频和图片(请注意,版本更新后可能无法保证兼容性)。如果您有任何建议或发现本项目对您有帮助,请给予评价和支持。同时希望各位如果有相关资源能够积极分享,共同交流才能促进彼此的进步。谢谢大家的支持与合作。
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    本项目基于Google的MediaPipe库,实现人体姿态的关键点检测与跟踪。通过摄像头输入实时捕捉用户动作,并在图像中直观展示关键节点和连接线,适用于健身指导、手势识别等领域。 1. 使用MediaPipe实现姿态检测。 2. 通过bazel编译生成动态库,并提供给winform调用。
  • MATLAB车辆
    优质
    本项目运用MATLAB平台开发车辆检测系统,结合图像处理技术与机器学习算法,实现对视频或图片中车辆的有效识别和跟踪。 使用MATLAB实现的车辆识别工具可以采用RCNN模型或分类模型对图像或视频进行处理。该工具支持手动选择目标以训练模型,并能够根据导入的图像或视频识别其中车辆的位置及型号,同时将车辆框选出来以便进一步分析和识别。
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    本教程介绍如何使用OpenCV库在图像中自动识别和标记圆形物体,涵盖基本的图像处理技术和霍夫变换的应用。 基于OpenCV的圆形识别采用了霍夫变换方法,希望对您有所帮助。
  • Matlab直线
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    本项目旨在通过MATLAB平台实现图像中直线特征的有效检测与分析,采用Hough变换等算法,适用于工程测量和自动化识别等领域。 基于Matlab的直线检测方法研究
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    本项目旨在开发一种基于OpenCV的烟雾检测系统,通过图像处理技术识别视频流中的烟雾迹象,以实现早期火灾预警。 本程序是基于OpenCV的烟雾检测程序,简单易用,并附有测试视频。
  • OpenCV人脸
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    本项目介绍如何使用开源计算机视觉库OpenCV实现自动人脸识别与追踪功能,适用于开发智能监控、人机交互等应用。 这是一个使用VS2010和OpenCV 2.4.9开发的人脸检测程序,是一个MFC多文档应用程序。它利用级联的Haar分类器来寻找并识别目标人脸。该程序可以直接运行,并且图片放置在工程所在的文件夹下。用户可以通过菜单“文件”->“打开”选择要处理的图像,然后点击菜单中的“人脸检测”,即可进行人脸识别操作。
  • HALCON硬币
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    本项目采用HALCON软件开发工具包,针对硬币识别与分类需求,实现高效、精准的硬币检测系统。通过图像处理技术优化硬币质量控制流程。 基于HALCON的硬币检测方法能够实现对不同种类、尺寸和材质的硬币进行高效准确地识别与分类。通过使用HALCON软件中的图像处理技术和机器学习算法,可以自动提取硬币的关键特征,并根据这些特征来判断硬币的具体类型和面值。这种方法在金融安全、自动化设备以及质量控制等领域具有广泛的应用前景。