串口编程 为什么GetInput返回值是空的

boshikeji 2010-07-10 10:49:20
GetInBufferCount 返回的值为空
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淡淡如水 2011-07-09
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从串口读的数据为什么都是???
淡淡如水 2011-07-09
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我也遇到了同样的问题,可是都不管用啊
boshikeji 2010-07-10
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m_mscomm.GetInput()返回的值是3个??? 不知道哪里错了
boshikeji 2010-07-10
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可以的
精锐掷矛手 2010-07-10
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你用串口工具能接收到数据吗?
boshikeji 2010-07-10
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是的啊 程序类似 k=m_mscomm.GetInBufferCount(); k的值就是为零
精锐掷矛手 2010-07-10
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Sleep(700);
VARIANT vResponse;
int k;
long len;
COleSafeArray safearray_inp;
unsigned char Rec_Data_Array[256];
memset(Rec_Data_Array,0,256);
unsigned char Recv[256];
memset(Recv,0,256);
if(m_mscomm.GetCommEvent()==2)
{
k=m_mscomm.GetInBufferCount(); //接收到的字符数目

if(k>0)
{
vResponse=m_mscomm.GetInput(); //read
safearray_inp=vResponse;
len=safearray_inp.GetOneDimSize();
memcpy(Rec_Data_Array, (unsigned char*) vResponse.parray->pvData, len); //拷贝出数据
Rec_Data_Array[len] =0x00;
HandleData( len,Rec_Data_Array); //处理数据 //
}
}
boshikeji 2010-07-10
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试了 依然为零
精锐掷矛手 2010-07-10
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延迟,让接收缓冲区含有足够的数据
boshikeji 2010-07-10
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用Sleep有什么用
精锐掷矛手 2010-07-10
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设置一下Sleep试试
boshikeji 2010-07-10
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GetInBufferCount 返回值是零 没有延迟 是从另一台pc机的一个串口发数据
精锐掷矛手 2010-07-10
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是空还是0?是否进行了延迟(Sleep)?
内容概要:本文档是《Video for Linux Two API 规范》第0.24版的中文手册,系统性地介绍了V4L2(Video for Linux 2)的核心API及其使用方法。内容涵盖设备打开与关闭、能力查询、视频与音频输入输出管理、调谐器与调制器配置、视频标准选择、用户与扩展控制、数据格式协商、图像裁剪缩放、流控参数设置,以及多种I/O传输方式(如read/write、内存映射、用户指针等)。手册还详细定义了各类图像像素格式(如YUV、RGB、压缩格式)、缓冲区管理机制和ioctl控制接口,并附有编程示例和驱动开发指导,全面支持从基础捕获到高级视频处理的应用开发。; 适合人群:从事Linux平台下音视频驱动或应用程序开发的工程师,尤其是具备C语言基础并熟悉系统级编程的研发人员;适用于1-5年经验的嵌入式、多媒体或驱动开发者。; 使用场景及目标:① 开发基于摄像头、电视卡、视频采集卡等设备的Linux视频应用;② 实现视频采集、格式转换、流媒体传输、overlay叠加显示等功能;③ 调试和优化V4L2兼容硬件的驱动程序;④ 理解并运用ioctl接口进行设备控制与状态查询。; 阅读建议:建议结合实际硬件环境边学边练,优先通过VIDIOC_QUERYCAP确认设备能力,再逐步配置输入源、数据格式与I/O方式;注意各结构体字段的初始化与对齐要求,关注版本变更带来的兼容性问题,可参考附录示例代码进行调试验证。
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[自行车(bicycle), 公交车(bus), 汽车(car), 行人(person), 骑行者(rider), 踏板车(scooter), 卡车(truck)] · 训练集:1334 张 · 验证集:571 张 · 测试集:0 张 · 总计:1905 张 该数据集基于激光雷达点云生成的二维投影图像,真实还原了城市道路复杂交通场景下的多目标检测需求。图像呈现为典型的鸟瞰视角或前视视角的点云密度图,清晰捕捉到包括汽车、卡车、公交车、自行车、踏板车及行人等各类交通参与者在城市街道中的动态分布。数据集聚焦于高密度交通环境下的目标识别,具备高度的现实应用价值,可有效支撑智能交通系统、自动驾驶感知模块及城市安防监控等领域的技术开发。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6355** mAP50-95 | 0.3557 Precision | 0.6116 Recall | 0.6067 train/box_loss | 1.3609 train/cls_loss | 1.1274 val/box_loss | 1.5101 val/cls_loss | 1.2023 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 仅 0.6355,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3557,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6116、Recall ...

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