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雷达测距原理和方法详解
雷达测距原理汽车防碰撞技术首先需要解决的问题是汽车之间的安全距离。汽车与汽车之间的距离小于安全距离,就应该能够自动报警,并采取制动措施。 目前,测定汽车之间安全距离的方法有三种:超声波测距、毫米波雷达测距和激光测距, 防撞雷达系统装配在车辆的前方、侧方或者后方,完成前视防撞(防追尾碰撞)、侧视防撞(防更换车道时两车相撞)和后视防撞(防倒车时与车后阻碍物相撞)等侧重点各异的功能。 主要功能:防撞预警,辅助停车,盲点探测等,为完成上述功能所应达到的技术要求是系统应具有测距、测速、测角的功能。
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改进的种子区域生长算法
站里这方面资源不多,特别是种子区域生长方面的很少,上传一个算一个吧rightnumleftnuIm percent2()Ivaluerightnumipercent2(rvalue)pm= lvalue/‖P‖,pma= rvalue/‖P‖‖Pwindows xpMATLAB (R2008aOtsa.RlenI=ll, Rlen2=60, percent1=55%c, percent270%b. Rlenl=ll, Rlen2=80, percent1=50%, percent2=94%c.Rlen1-1l, Rlen2-100 percent1-65%. percent2-80%d. Rlen1-1l, Rlen2-=80, percent1=60%. percent2-83%2cent 1percent2Percentppercent 13C1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhtlp://www.cnki.net[J]2007,29(6):854-857[J]26(2):93-962010,45(7):76-80[JI.1963:1l5-12005,26(11):[J],2005,17(1):1-3Research on the improved algorithm and application ofseed region growth method and its sail image extrationYAN Shen-hai, HUANG Xian-tong, LIU Yang(School of Mathematics Computer Science, Gannan Normal University, Ganzhou 341000, Jiangxi, ChinaAbstract: Seeded region growing is a common method of image segmentation. Its performance depends largelyon the seleclion of seed points and growth rules. In order Lo extract snail images with such methods more effectively.The article analyzes the basic idea of the seeded region growing method(SRG) and presents an improved seededregion growing method (ISRG) which is used to extract the snail images. In ISRG, novel similarities rules and anew dynamic threshold method are adopted. For the complex and various habitat of snail, ISRG selects the region growing seed points manually. It is demonstrated by experimental results that ISRG can achieve better snailimage extraction results under the complicated real-world sceneKey words: seeded region growing (SRG; image extraction; dynamic threshold; snail(E D:X, JC1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhtlp://www.cnki.net
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基于MATLAB的三维超声成像及图像处理
基于MATLAB的三维超声成像及图像处理
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图像处理---关于像素坐标矩阵变换(平移,旋转,缩放,错切)
图像处理---关于像素坐标矩阵变换(平移,旋转,缩放,错切)
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求解约束优化问题的粒子群算法研究(电子书)(看评论酌情下载)
求解约束优化问题的粒子群算法研究.zip求解约束优化问题的粒子群算法研究.zip
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图神经网络入门资料,图文并茂很清晰
这是一份ppt文档,入门图神经网络的好资源,了解GNN的基本原理,训练方法,以及其各种变体的应用。
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labview设计的五子棋游戏(源码+文档)
基于LabVIEW的五子棋游戏 目录摘要Abstract第1章 前言 1第2章 LabVIEW简介 22.1 LabVIEW的概念. 22.2 LabVIEW的特点. 2第3章 总体设计方案 33.1五子棋游戏规则. 33.2游戏设计框图. 33.3游戏设计流程图. 43.3.1总体设计流程图. 43.3.2人机对弈模式下的游戏流程图. 43.3.3双人对弈模式下的游戏流程图. 5第4章 各模块程序设计 74.1初始棋盘模块. 74.2多步计算模块. 74.2.1多步计算流程图. 74.2.2多步计算前面板及程序框图. 84.3决定下子方模块. 104.4判定胜负模块. 104.4.1判定胜负模块设计前面板及程序框图. 104.5胜负对话模块. 11第5章 主程序设计 145.1游戏主程序设计. 145.1.1五子棋主程序的程序框图. 145.1.2五子棋的游戏界面. 155.2结果演示. 16第6章 结束语 17参考文献 18答谢辞 19
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2018年度中国主要城市交通分析报告
2018年度中国主要城市交通分析报告,《中国主要城市交通分析报告》以高德交通大数据发布平台、大数据开放平台、阿里云MaxCompute及相关数据挖掘支持为基础,描述城市交通现状、呈现演变规律、预测未来发展趋势,并专注拥堵成因及解决对策的研究。本年报由高德地图联合“中国社会科学院社会学研究所”、“未来交通与城市计算联合实验室”、“阿里云”、“重庆交通大学蔡晓禹教授团队”、“山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室”、“华南理工大学林永杰团队”共同联合发布。高德地图愿开放数据与政府、企业、院校等研究机构合作,共建交通共同体。年度高德地圖概述中国主要城市交通分析报告Summary《中国主要城市交通分析报告》以高德交通大数据发布平台、大数据开放平台、阿里云 Maxcompute及相关数据挖掘支持为基础,描述城市交通现状、呈现演变规律、预测未来发展趋势,并专注拥堵成因及解决对策的硏究。本年报由高德地图联合“中国社会科学院社会学研究所”、“未来交通与城市计算联合实验室”、“阿里云”、“重庆交通大学蔡晓禹教授团队”、“山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室”、“华南理工大学林永杰团队”共同联合发布。高德地图愿开放数据与政府、企业、院校等研究机构合作,共建交通共同体。联合发布品贴A未来交通与城市计算联含实验室JOINT LABORATORYc】阿里云FOR FUTURE TRANSPORT AN URDAN COMPUTINI年度高德地圖编制说明中国主要城市交通分析报告Report description调研城市:361城+全国高速城市范围:选取城市的中心城区作为城市道路网评价范围,各城市中心城区范围是根据政府公开数据、交通岀行大数据、高德地图开放平台定位数据、交通出行大数据综合挖掘研判划定样本说明:交通评价中,公共交通车流独立区分计算数据呈现:采用“九宫格”指标综合评价和表征城市交通运行健康状况,其中“路网高峰行程延时指数”、“路网高峰拥堵路段里程比”、“骨干道路运行速度偏差率”、“路网高延时运行时间占比”四项指标已兼容公安部、中央文明办、住房和城乡建设部、交通运输部四部委、办联合印发《城市道路交通文明畅通提升行动计划(2017-2020)》的第三方评估标准。时间说明:全天06:0-22:00早高峰07:00-09:00晚高峰17:00-19:00常规说明无特殊说明,本报告统计时间均为2018年1月1日~2018年12月31日分析范围:50城选取361+城市和全国高速50个城市高德地圖编制说明年度中国主要城市交通分析报告Report description指标扩维:路网行程延时指数->九宫格矩阵->健康诊断全国二大堵点治理方案备网高延通勤拥堵时间(时运行时)(压力经济损失九宫格路网高峰常发拥缓行路矩阵空间(拥堵路段】(堵路段】段里程交通健康指数里程比里程比广州沿江西路效率路网高峰平均(珠江北岸-沿江西路)行程延时速度更新说明指数出行扩维:增加公共交通重庆鸿恩路群众艺术馆一鸿恩寺立交私家车公共交通目录Catalog01主要城市交通运行现状交通健康指数立体诊断城市交通畅通文明工程指标研究公共交通运行分析02年度城市出行标签年度出行盘点城市边界及核心区发展03城市交通病解决方案未来交通与城市计算联合实验室年度成果展堵点治理方案年度高德地圖中国主要城市交通分析报告01中国主要城市交通运行现状年度高德地圖中国主要城市交通分析报告“交通健康指数”立体诊断城市交通“交通健康指数”计算说明高德地amap. Cam随着城市交通复杂性增加和智能交通的飞速发展,单一指标的评价和诊断已不能满足我国交通运行的多样化。高德首创城市交通病诊断的综合性评价“交通健康指数”来全面刻画城市交通运行状况,该指数从时间、空间、效率的九项交通运行指标的综合评价,实现城市全方位立体化智慧运行诊断。该指数算法沿用国际通用的信息熵法客观确定评价指标权重(该方法在政府权威部门、社会经济、学术领域的各类报告中得到广泛普遍应用);同时,采用 TOPSIS正负理想解的计算进行排名,最终评分结果代表各城市九宫格指标与理想值之间的接近程度。“交通健康指数”越髙说眀离理想值越近,城市运行相对越健康;指数越低则说明多项指标距离理想值越远,相对越不健康。九项指标信息熵权重分配■权重确定方法—熵值法排名得分方法—TOPS|s1)各项指标运用最大最小值归一化处理,并考1)对于反向指标采用取倒数进行同向处理,然后进行数据规范化效率一骨干时间一路网虑指标的正反向进行调整2道路运行速高延时运行度偏差率,时间占比2)计算第项指标下第个样本值占该指标的比重刻率一高峰平为11.6%114%/时间-通勤2)利用欧式距离计算与最优最劣目标的距离,并乘以权重压力指数pp9.8%;{z;-x)2,D:(21-2)2效率一路网高时间一日拥3〕计算第j项指标的熵值行程延时捐数,10.7%堵经济损失e=-k∑p;lm(P;),=1,…,m3)计算各评价对象与最优方案的贴近程度空间一高峰12.6%缓行路段里空间一路网D:+D程比,98%高峰拥堵路4)计算信息熵冗余度空间一常发段里程比值越接近1,表示评价对象越优秀。在城市健康指薮中,所得结果即代表着该城市健康拥堵路段里10.3%d1=1程比5)计算各项指标权重水平与最优目标的接近百分比。15.2%d∑d最终计算各指标权重如左图所示。2018年度中国“交通健康城市”分布热力图高德地amap. Cam2018年度中国主要城市“交通健康指数”分布热力图地域分布来看■从数据分布来看,一线及省会等大型城市的“交通健康指数”相对普遍较低;其指数与城市均值线差距较远,处于亚健康状态全国50个主要城市中,长三角地区除上海外大部分城市“交通健康指数”相对较高,处于相对健康状态,珠三角的大部分城市指数较高,相对处于亚健康
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基于STM32F407的超声波智能跟随小车
基于STM32系列芯片的超声波智能跟随小车工程文件,可用于STM32的学习,是嵌入式方面的一个学习实践
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mnist数据集(最全)
资源包含csv格式的mnist、mnist.pkl.gz和官网的四个gz格式数据集三个,很全了
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