You need to enable JavaScript to run this app.
最新活动
产品
解决方案
定价
生态与合作
支持与服务
开发者
了解我们

超声波中的运动检测的总体方向[Python]

要使用超声波进行运动检测,您可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库:
import RPi.GPIO as GPIO
import time
  1. 设置超声波传感器的引脚:
TRIG = 23  # 发射引脚
ECHO = 24  # 接收引脚
  1. 初始化GPIO设置:
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(TRIG, GPIO.OUT)
GPIO.setup(ECHO, GPIO.IN)
  1. 定义一个函数来测量超声波的距离:
def measure_distance():
    GPIO.output(TRIG, True)
    time.sleep(0.00001)
    GPIO.output(TRIG, False)
    
    start_time = time.time()
    while GPIO.input(ECHO) == 0:
        start_time = time.time()
    
    stop_time = time.time()
    while GPIO.input(ECHO) == 1:
        stop_time = time.time()
    
    elapsed_time = stop_time - start_time
    distance = (elapsed_time * 34300) / 2  # 声波在空气中的传播速度为34300 cm/s
    
    return distance
  1. 使用上述函数来检测运动:
while True:
    distance = measure_distance()
    if distance < 10:  # 如果距离小于10cm,表示有物体靠近
        print("检测到运动!")
    time.sleep(0.1)  # 间隔0.1秒进行下一次检测

完整的代码示例如下:

import RPi.GPIO as GPIO
import time

TRIG = 23  # 发射引脚
ECHO = 24  # 接收引脚

GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(TRIG, GPIO.OUT)
GPIO.setup(ECHO, GPIO.IN)

def measure_distance():
    GPIO.output(TRIG, True)
    time.sleep(0.00001)
    GPIO.output(TRIG, False)
    
    start_time = time.time()
    while GPIO.input(ECHO) == 0:
        start_time = time.time()
    
    stop_time = time.time()
    while GPIO.input(ECHO) == 1:
        stop_time = time.time()
    
    elapsed_time = stop_time - start_time
    distance = (elapsed_time * 34300) / 2  # 声波在空气中的传播速度为34300 cm/s
    
    return distance

while True:
    distance = measure_distance()
    if distance < 10:  # 如果距离小于10cm,表示有物体靠近
        print("检测到运动!")
    time.sleep(0.1)  # 间隔0.1秒进行下一次检测

请注意,以上代码是基于树莓派使用GPIO库的示例。如果您使用的是其他硬件平台,请根据相应的库和引脚设置进行适当的修改。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
展开更多
面向开发者的云福利中心,ECS 60元/年,域名1元起,助力开发者快速在云上构建可靠应用

社区干货

技术资讯:VSCode大更新,这两个. 功能终于有了

从此让解决问题的你不再孤单!## 1. 资讯速览就在前阵子,前端人都用过的工具VSCode,迎来了它的1.85新版本。此次版本更新,带来了较大变动,下面先总体看一下:### ![picture.image](https://p6-volc-community... Python 类型层次结构显示 - 快速查看和导航复杂的类型关系。- GitHub Copilot 更新 - 内联聊天改进、Rust 代码解释。- 预览:扩展的粘性滚动支持 - 在树视图和终端中粘性滚动。## 2. 资讯详述VSCode此...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 总体来说字节跳动的机器学习和训练样本...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

测试验证。另外, **特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。总体来说字节跳动的机器学习和训...

初探金融风控中的信用评分卡搭建全流程 | 社区征文

信用评分卡模式是个人信贷风险管理中的重要手段,是一种结合专家经验的数据驱动方式。以平台积累的大量历史数据与第三方数据为基础,根据领域专家经验得到可以表征信用状态的特征、信息与规律,充分利用机器学习算法挖... 需要明确的方向如下:1. 模型开发的种类:开发的是哪种评分卡,如申请评分卡、反欺诈模型、行为评分卡、催收评分卡等。不同的评分卡对变量与特征处理的要求不同,因此在开发阶段要明确开发模型的种类。1. 模型开发...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

超声波中的运动检测的总体方向[Python]-优选内容

技术资讯:VSCode大更新,这两个. 功能终于有了
从此让解决问题的你不再孤单!## 1. 资讯速览就在前阵子,前端人都用过的工具VSCode,迎来了它的1.85新版本。此次版本更新,带来了较大变动,下面先总体看一下:### ![picture.image](https://p6-volc-community... Python 类型层次结构显示 - 快速查看和导航复杂的类型关系。- GitHub Copilot 更新 - 内联聊天改进、Rust 代码解释。- 预览:扩展的粘性滚动支持 - 在树视图和终端中粘性滚动。## 2. 资讯详述VSCode此...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 总体来说字节跳动的机器学习和训练样本...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
测试验证。另外, **特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。总体来说字节跳动的机器学习和训...
初探金融风控中的信用评分卡搭建全流程 | 社区征文
信用评分卡模式是个人信贷风险管理中的重要手段,是一种结合专家经验的数据驱动方式。以平台积累的大量历史数据与第三方数据为基础,根据领域专家经验得到可以表征信用状态的特征、信息与规律,充分利用机器学习算法挖... 需要明确的方向如下:1. 模型开发的种类:开发的是哪种评分卡,如申请评分卡、反欺诈模型、行为评分卡、催收评分卡等。不同的评分卡对变量与特征处理的要求不同,因此在开发阶段要明确开发模型的种类。1. 模型开发...

超声波中的运动检测的总体方向[Python]-相关内容

火山引擎DataLeap的数据血缘用例与设计概述

数据血缘描述了数据的来源和去向,以及数据在多个处理过程中的转换。数据血缘是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。本文从字节的数据链路概况开始,介绍了数据血缘在字节的应用场景,总体设计,数据模型以及衡量指标... 安全合规检查 | 资产本身具有安全等级,资产的安全等级不应该低于上游资产的安全等级,否则会有权限泄露...

【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践

中的基础模块,通过element的串接构建成一个stream。buffer用于内部挂载解码前后的视频、图像数据,是element之间传递的数据结构,同时也允许用户挂载元数据(Metadata),用于存放结构化数据(如目标检测结果)或过程数据... export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${MX_SDK_HOME}/pythonpython3 main.pyexit 0```### (6) 运行脚本激活mxVision环境变量(本作业无需此步骤):```. /root/mxVision/set_env.sh```运行脚本:```cd /ro...

边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文

提高总体数据处理效率。灵活性:因为设备层和边缘服务器层分布式特点,边缘计算可以灵活地满足不同主要用途与需求。可靠性:由于数据在设备边缘的处理与应用,减少了内容遗失的风险,提高了系统的可靠性。# 4.边缘计算的应用场景智慧交通:在交通系统中,车辆会产生大量实时动态(如部位、速率、路况等)。依据边缘计算予以处理与分析,可实时改进车流量,提高路面利用率。同时,依据紧急状况(如交通事故、道路维护等),边缘计算可快速...

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

字节跳动内部的数据血缘用例与设计

以及数据在多个处理过程中的转换。数据血缘是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。本文从字节跳动的数据链路概况开始,介绍了数据血缘在字节跳动的应用场景、总体设计,数据模型以及衡量指标。 作... 包括但不限于:数仓分层中不合理的逆向引用;数仓分层不合理;冗余的表与链路等 | 离线方式批量消费血缘数据;覆盖离线和实时数仓;少量错误不会造成恶劣影响 || 数据安全 | 安全合规检查 | 资产本身具有安全等...

揭秘|来看看字节跳动内部的数据血缘用例与设计

以及数据在多个处理过程中的转换。数据血缘是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。本文从字节的数据链路概况开始,介绍了数据血缘在字节的应用场景,总体设计,数据模型以及衡量指标。![picture.image](https://... 包括但不限于:数仓分层中不合理的逆向引用;数仓分层不合理;冗余的表与链路等 | 离线方式批量消费血缘数据;覆盖离线和实时数仓;少量错误不会造成恶劣影响 || 数据安全 | 安全合规检查 | 资产本身...

个人技术成长方面的心得体会:边缘计算之旅 | 社区征文

提高总体数据处理效率。灵活性:因为设备层和边缘服务器层分布式特点,边缘计算可以灵活地满足不同主要用途与需求。可靠性:由于数据在设备边缘的处理与应用,减少了内容遗失的风险,提高了系统的可靠性。边缘计算已经应用在各个行业中,在常见的一些应用场景中,比如智慧交通、智能制造等场景中,还有其他行业。边缘计算的强大之处让它被用于各个行业。**从理论到实践:边缘计算的 Python 示例**在学习了边缘计算的基础理论后,我开...

揭秘|来看看字节跳动内部的数据血缘用例与设计

> 数据血缘描述了数据的来源和去向,以及数据在多个处理过程中的转换。数据血缘是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。本文从字节的数据链路概况开始,介绍了数据血缘在字节的应用场景,总体设计,数据模型以及衡量指... python 任务等,这些血缘来源于用户登记的任务产出,这类血缘的准确率,可以转化成登记产出中正确的比例。**注意一个问题,上面所讲的准确率计算,转化的时候都有一个前提假设,是程序按照我们假定的方式运行,实际情况...

数据探索神器:火山引擎DataLeap Notebook 揭秘

部分任务类型(python、spark等)在创建配置阶段,需要进行分步调试;1. 由于探索查询能力较弱,部分用户只能通过其他平台 or 其他途径进行开发调试,但部署到 Dorado时,又发现行为不一致等问题(运行环境问题),整体体验较差,需要提升探索查询模块的能力;1. 目前探索查询仅支持 SQL,可支持更多语言类型,扩展数据开发手段; # 总体架构介绍火山引擎DataLeap notebook 主要是基于 JupyterHub、notebook、lab、enterprise ker...

从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践

Primus 框架以云原生的方式运行在 YARN 和 Kubernetes 调度系统中,并通过 HDFS、FeatureStore 等方式获取训练数据交给 TF Worker 进行训练# 字节跳动在离线训练方向的发展历程> 云原生计算是软件开发中的一种方... Primus Operator 总体基于开源 Cookie Builder 架构,拥有四个流转状态:首先观察整个 Job 的状态,然后将状态 Update 到 Job CRD 的 Status 内,再去查看用户/作业需求方的作业拓扑期望,计算需要申请的 POD 资源,最后...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

产品体验

体验中心

云服务器特惠

云服务器
云服务器ECS新人特惠
立即抢购

白皮书

一图详解大模型
浓缩大模型架构,厘清生产和应用链路关系
立即获取

最新活动

爆款1核2G共享型服务器

首年60元,每月仅需5元,限量秒杀
立即抢购

火山引擎增长体验专区

丰富能力激励企业快速增长
查看详情

数据智能VeDI

易用的高性能大数据产品家族
了解详情

一键开启云上增长新空间

立即咨询