这是基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。
经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行精确定位和识别，识别速度快，精确率高，比那些传统车牌识别方法效果好很多。
效果演示视频：1.https://www.bilibili.com/video/BV1eK4y1m7GQ/2.https://www.bilibili.com/video/BV13K4y1K7Pi/
经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行精确定位和识别，识别速度快，精确率高，比那些传统车牌识别方法效果好很多。
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2022/12/22 22:45:52
321.24MB
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本程序用于求解多车型多目标下的车辆路线问题，程序中考虑了两种车型，建立的目标函数是车辆总运营成本最小，考虑的约束有容量约束、最大行驶距离约束和时间窗约束，采用的优化算法是遗传算法，程序内部有详细的正文，方便修改。
2017/7/27 9:43:37
617KB
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某汽车轮渡口，有n辆车要过河。
n辆车只有两种要么是客车，要么是货车。
已知过江渡船每次能载10辆车，从0分开始每10分钟来一次（即0分一辆，10分一辆，以此类推）。
又知上渡船要遵守下述规定：若x分来了一辆渡船所有到大渡口时间＜=x分且还没过河的车辆才可能上船，且客车先于货车上船，每上4辆客车必上1辆货车，这时若没有货车就上客车，若没有客车就上货车。
试编写一个程序，模仿渡口的管理，统计客车和货车的平均等待时间。
Input格式第一行一个正整数n（1000＜=n＜=1000000），表示要过江的车辆总数。
第二行到n+1行每行两个非负整数type，time（0＜=time＜=1000000）,表示time分到达渡口的车是type类型，type为0表示客车，为1表示货车，时间从0开始计，且按到达时间先后给出数据。
Output格式一行两个保留两位的小数（四舍五入）carWaitTime，trunkWaitTime以空格分开，carWaitTime表示客车的平均等待时间，trunkWaitTime表示货车的平均等待时间。
n辆车只有两种要么是客车，要么是货车。
已知过江渡船每次能载10辆车，从0分开始每10分钟来一次（即0分一辆，10分一辆，以此类推）。
又知上渡船要遵守下述规定：若x分来了一辆渡船所有到大渡口时间＜=x分且还没过河的车辆才可能上船，且客车先于货车上船，每上4辆客车必上1辆货车，这时若没有货车就上客车，若没有客车就上货车。
试编写一个程序，模仿渡口的管理，统计客车和货车的平均等待时间。
Input格式第一行一个正整数n（1000＜=n＜=1000000），表示要过江的车辆总数。
第二行到n+1行每行两个非负整数type，time（0＜=time＜=1000000）,表示time分到达渡口的车是type类型，type为0表示客车，为1表示货车，时间从0开始计，且按到达时间先后给出数据。
Output格式一行两个保留两位的小数（四舍五入）carWaitTime，trunkWaitTime以空格分开，carWaitTime表示客车的平均等待时间，trunkWaitTime表示货车的平均等待时间。
2022/11/20 12:49:54
3KB
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C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2017/4/21 8:23:39
22.66MB
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C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2017/4/21 8:23:39
22.66MB
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该资源为2018年5月份京东举办的物流车辆调度角逐的测试代码，该角逐的参与者来时与全球500所高等院校，值得你学习！
2020/10/3 8:42:57
130KB
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一、判断题1.根据不同的评估目的，二手车的价值类型可分为：继续使用价值、交换价值、清算价值、重置成本价值、报废价值和残余价值等多种类型。
(√）2.二手车继续使用价值特点是二手车以完整的车辆而存在，能够以整车的方式继续使用而存在的价值。
(√）3.二手车清算价值是二手车在强制条件下的变现价值。
(√）4.二手车评估中，对于同一辆车，继续使用价值和清算价值的价值量不相等。
(√）
(√）2.二手车继续使用价值特点是二手车以完整的车辆而存在，能够以整车的方式继续使用而存在的价值。
(√）3.二手车清算价值是二手车在强制条件下的变现价值。
(√）4.二手车评估中，对于同一辆车，继续使用价值和清算价值的价值量不相等。
(√）
2019/9/21 17:48:16
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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。
2024-04-09 15:03
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