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基于视频检测的车辆测速方法 基于视频检测的车辆测速方法《现代电子技术》2009年第23期总第310期b电子技术应用1.4基于灰度的图像匹配图像下端位置在世界坐标中的点(即Pa)距离相机的水由于拍摄范围较小,在两帧间.忽略车辆因远离相平距离,即图像中距离相机的最近点:;D_FAR为图像机产生的几何变化,根据图像块间的灰度差平方和作为上端位置在世界坐标中的点(即P)距离相机的水平距匹配判定依据离,即图像中距离相机的最远点;O为摄像机光心;HsiE=∑/li,j-I1(i,j)76)为图像高度;P为机动车上某一点,该点在图像坐标系式中:1,(i,j是第n帧中车尾处图像块l()为中的纵坐标上(即图像高度方向)对应点Q;dst为机第n+1帧中,从对应于第n帧的车尾位置开始,向上动车上的点P距离摄像机的水平距离;Y为机动车上依次搜索到的图像块的点P距离地面的高度如图2所示,在第87帧的帧差边缘二值图像中(c)由世界坐标中的相互关系可得检测到车尾时,将86帧中车尾区域对应图像作为被匹Z0= arctan(D_NEARH-CAM) (8)配图像(图2(a)),在87帧中搜索与该图像最匹配的位arctan(D-FARH- CAM置(图2(b))。图2(a)、(b)屮矩形框在垂直方向上移动结合图像坐标系的像素,即相机坐标系下车辆移功的距离∠0=(∠甲-∠0)12= arctan/ H/22车辆测速方法∠U= arct an2.1速度测量在各种测速方法中,所有的测速设备都是依据由式(5)可得:式(7)得到的n△s/△(7)利用视频检测方法对午辆进行测速时,Δt为两帧对车辆上任意点P到相机光心连线,与相机垂直图像之间的时间差,可根括摄像机采集帧率计算得到,方向的夹角通常是一个固定值,Δs需要通过图像处理方法在图像∠中= arctan H_CAM-y序列中找到被测车辆实际移动的距离。考虑图中∠中,∠0,∠8∠之间的关系,有:2.2距离测量考虑摄像机架设位置和角度,对两张图像中相匹配∠φ=∠0+(∠4-∠0)/2+∠V1Qn>H/2点建立车辆移动距离模型,如图3所示∠0+(∠9-∠0/2-∠Qv

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轮式移动机器人FastSLAM算法研,关于移动机器人建图的相关算法。

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现在有很多粒子群算法不规范，国外有些工具包过于复杂，功能太大而无从下手，国内的一些文档上的方法多数都是一个粒子式地简单循环，不能够全面地发挥Matlab基于矩阵计算的能力，本程序中的主程序及目标函数均基于向量形式，另外，很多具体程序中缺乏对约束问题进行考虑，本程序可以针对约束问题给出结果以查看约束处理情况，另外还可以选择是否显示离线和在线性能等，再者，本工具包里包含有全局算法及局部算法，试验后发现，局部算法的性能要好得多（可能针对不同问题吧），最后，本算法模块化层次条理清晰，说明具体，可以简单改造成各种改进型算法。

Altium的PCB元件库,内容超多，且都是平常最有用的一些元器件，如表贴器件（FQP, QFN, SOP, TSOP, TSSOP, SON,...)，USB，无线天线，等等。 我只在Altium Winter 09（DXP 2008）中装入使用。其他如99SE，DXP200？没有测试。网友下载后可将使用结果在留言中说明。谢谢！希望大家喜欢。 以下是其中的文件列表：（200多个文件）Axial Lead Diode.PcbLibBGA_Rect.PcbLibBGA_Sq_100P.PcbLibBGA_Sq_127P.PcbLibBGA_Sq_150P.PcbLib

c++程序，vs2017上运行，可以由双目相机拍得的照片任意一点求取该点的三维坐标，误差在1%左右。

FPGA有关的cordic讲解，xilinx公司ppt型的详细讲解，中文。从原理到实现（模型的建立等）。简介目前的具有许多乘法器和加法器。然而各种各样的通信技术和矩阵算法则需要三角函数、平方根等的运算如何在上执行这些运算可以使用查找表或是迭代法本节介绍了算法这是一个移位相加算法允许计算不同的三角函数例如0.0.0包括除法和对数酾数在内的其它函数。xⅫNX关于算法的细节问题,可参见下面的材料技术并不是什么新鲜的东西。事实上它可以追溯到年由发表的一篇文章。在上个世纪五十年代,在大型实际的计算机中的实行移位相加受到了当时技术上的限制,所以使用变得非常必要。到了七十年代,和其他公司出产了手持计算器,许多计算器使用一个内部单元来计算所有的三角函数(了解这件事的人们一定还记得,那时求一个角度的正切值需要延迟大约1秒中)二十世纪八十年代,随着高速度乘法器与带有大存储量的通用处理器的出现, CORDIC算法变得无关紧要了。然而在二十一世纪的今天,对于来说,定是在应用中(诸如多输入多输出(波束形成以及其他自适应系统)计算三角函数的备选技术。wwwsteepestascenCO1笛卡尔坐标平面旋转在坐标平面上将点(,)旋转0角度到点(,)的标准方法如下所示00这被称为是平面旋转、向量旋转或者线性矩阵代数中的旋转。xⅫNX上面的方程组同样可写成矩阵向量形式00例如一个相移为wwwsteepestascenCO1伪旋转通过提出因数,方程可写成下面的形式000(0)如果去除0项,我们得到伪旋转方程式0)6(0)即旋转的角度是正确的,但是与的值增加9倍由于所以模值变大。注意我们并不能通过适当的数学方法去除0项然而随后我们发现去除θ项可以简化坐标平面旋转的计算操作。xⅫNX在坐标平面中0因此经过伪旋转之后,向量的模值将增加0倍。向量旋转了正确的角度但模值出现错误。wwwsteepestascenCO1方法方法的核心是伪旋转角度θ,其中θ。故方程为下面的表格指出用于算法中每个迭代的旋转角度精确到位小数xⅫNX在这里,我们把变换改成了迭代算法。我们烀各种可能的旋转角度加以限制,使得对任意角度θ的旋转能够通过一系列连续小角度的旋转迭代来完成。旋转角度遵循法则:0,遵循这样的法则,乘以正切项变成了移位操作。前几次迭代的形式为第次迭代旋转第次迭代旋转第次迭代旋转等很显然,每次旋转的方向都影响到最终要旋转的累积角度。在≤日的范围内的任意角度都可以旋转。满足法则的所有角度的总和0为。对于该范围之外的角度,可使用三角恒等式转化成该范围内的角度。当然,角分辨率的数据位数与最终的精度有关。。因此,在次旋转以后,为了标定伪旋转的幅度,要求乘以一个系数角分辨率的数据位数对最终的旋转精度非常关键。wwwsteepestascenCO1

这是关于数学建模的文档，有matlab 的源代码，用了阻滞增长模型和multhus模型，用于预测中国未来人口数变化