智慧交通是人民对美好生活的向往之一。
智慧交通从安全、效率、节能等方面改善人民的出行体验，无人驾驶的发展和普及进一步改变人们的生活方式。
智慧交通业务丰富，面对不同的应用场景，需要专属的解决方案。
网络联接、实时通信是智慧交通的基础。
5G赋能智慧交通，将车、路、人、云连接起来，形成一张可随时通信、实时监控、及时决策的智能网络。
在“端—管—云”新型交通架构下，车端和路端将实现基础设施的全面信息化，形成底层与顶层的数字化映射；
5G与C-V2X联合组网构建广覆盖与直连通信协同的融合网络，保障智慧交通业务连续性；
人工智能和大数据实现海量数据分析与实时决策，建立智能交通的一体化管控平台。
中国联通在积极部署5G网络的同时，也将智慧交通作为5G的重点应用行业。
积极参与5GPP、5GAA、CCSA及IMT2020等国内外重点标准组织的标准研究和技术推进工作。
在智慧交通产业链日渐成熟的今天，中国联通开展了包括远程驾驶、编队行驶等典型智慧交通业务的应用示范，并重点参与了科技冬奥、常州车联网示范区、重庆车联网示范区等智慧交通项目，推动5G车联网的应用落地。
本白皮书从智慧交通的现状与需求出发，提出基于5G的“车-路-云”协同的智慧交通网络架构，并介绍了实现智慧交通的关键技术，最后给出基于5G的智慧交通典型案例。
我们期望与产业各界共同探讨智慧交通的发展路线及合作模式，共同推动智慧交通和智慧城市的快速发展。
欢迎各界同仁提出修改意见和建议。

关于自动驾驶汽车非线性模型预测控制算法的论文，作者为Falcone，龚建伟《无人驾驶模型预测控制》一书中参考了该论文的方法

小1寸证件照（身份证大头照）2.2*3.3cm1寸证件照2.5*3.5cm小2寸证件照(护照)3.3*4.8cm2寸证件照3.5*4.5cm5寸5x3.512.7*8.9cm6寸6x415.2*10.2cm7寸7x517.8*12.7cm8寸8x620.3*15.2cm10寸10x825.4*20.3cm12寸12x1030.5*20.3cm15寸15x1038.1*25.4cm16X12一般135底片放大的尺寸。
20X16135底片的极限尺寸。
24X20影楼放大最多的尺寸。
集成下列动作模块:1.身份证(22mm*32mm)2.驾驶证(22mm*32mm)3.黑白小一寸证件照尺寸(22mm*32mm)4.彩色小一寸证件照尺寸(27mm*38mm)5.彩色大一寸证件照尺寸(40mm*55mm)6.普通证件照尺寸(33mm*48mm)打开photoshop载入动作后即可完成操作。

汽车自动驾驶系统PPT

南昌下罗考场，C1科目二，模拟考试拍摄的高清一视角图做的流程教程，全是教练讲的操作，一步一步来，每个点都按照流程对，必过，可以直接省模拟的钱。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

matlab编写程序，通过定位人眼，嘴巴，检测驾驶员是否处于疲劳状态，运行简单，界面清晰

自动驾驶感知技术视觉感知技术发展本报告主要介绍面向自动驾驶的视觉感知技术。
首先是对自动驾驶视觉感知发展的行业综述，介绍了自动驾驶感知技术的发展路线，以及视觉传感器在其中的作用；
其次介绍了车载图像传感器的发展，包括新型的动态图像传感器、低照度感知能力、像素密度、动态范围以及其他面向自动驾驶应用的定制化特性；
最后介绍了视觉感知算法的发展，包括像素级语义分割及目标检测、基于视觉的定位与语义地图、传感器融合、视觉计算平台等。

自动驾驶，人工智能，自动驾驶与人工智能研究报告（2018年）

运输管理EXCEL：包括：物料购销帐，车辆维护帐，车辆用油帐，运输单管理帐，员工工资帐

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。