JAVA城市道路交通事故救援车辆调度系统设计与实现

介于高职组嵌入式应用开发赛项，小车循迹，红绿灯识别，车牌识别，交通灯识别，二维码识别代码功能齐全

整个设计以STC89C52RC单片机为核心，由数码管显示，LED数码管显示,复位电路组成。
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本书详细介绍了利用Delphi进行图像处理的技术，常用的图像格式，以及Delphi图像处理的常用方法Scanline。
本书共8章，内容包括图像的基本概念、图像的点运算、图像的几何变换、图像的颜色系统、图像的增强、图像代数与分隔、图像的特效、图像处理综合实例，前面7章比较详细地介绍了图像处理的内容，同时提供了非常详细的程序代码，第8章是编者自己创作或者平时收集的一些经典的例子。
本书提供了丰富的源代码，并提供了详细的注释，为读者的学习提供方便。
第1章图像的基础知识1.1图像的基本概念1.2三基色原理和图像的输入1.3图像的几种常见的格式1.4图像格式转换器实例1.5图像浏览器实例1.6Delphi图像处理中Scanline的用法第2章图像的点运算2.1图像灰度处理2.2图像的灰度直方图2.3图像的二值化2.4图像亮度处理2.5图像对比度处理2.6饱和度调节2.7图像着色2.8图像反色2.9图像曝光2.10Gamma校正2.11迷人的万花筒2.12位图的反走样2.13位图的与、或操作2.14创建大型位图以及统计位图颜色2.15位图的噪声调节第3章图像的几何变换3.1图像的平移3.2图像的缩放3.3图像的旋转3.4图像的镜像3.5图像扭曲3.6图像的波浪效果3.7远视图3.8裁剪和合并第4章图像的颜色系统4.1颜色的基本概念4.2颜色空间简介4.3颜色空间的转换4.4亮度/饱和度调整4.5通道与模式4.6RGB颜色调整4.7特殊色彩的实现4.8颜色量化与减色4.9颜色混合第5章图像的增强5.1图像增强概述5.2灰度线性变换5.3灰度非线性变换5.4灰度直方图拉伸5.5图像锐化与图像平滑5.6伪彩色增强5.7中值滤波第6章图像代数与图像分割6.1图像的腐蚀6.2图像的膨胀6.3图像的结构开和结构闭6.4图像的细化6.5图像的边缘检测6.6图像的Hough变换6.7图像的轮廓提取6.8图像的识别和模板匹配第7章图像的特效处理7.1图像的滑入和卷帘显示效果7.2图像的淡入淡出效果7.3扩散效果7.4百叶窗效果和马赛克效果7.5交错效果7.6浮雕效果7.7图像的中心渐出和渐入效果7.8图像的雨滴效果和积木效果第8章综合实例8.1利用Delphi实现桌面变换8.2图片文件的加密解密8.3自定义光标的实现8.4基于Delphi的图像漫游8.5用Delphi实现屏幕图像捕捉8.6图片存取到流以及从流中复原8.7Delphi图像处理在纺织检测中的应用8.8Photoshop中流动蚂蚁线的实现8.9用Delphi读取JPEG文件的缩览图8.10Delphi数据压缩/解压缩处理8.11特大位图的快速显示8.12Photoshop中的喷枪实现8.13颜色填充8.14位图与组件8.15颜色拾取器8.16位图的打印8.17Delphi图像处理在交通中的应用——车牌识别8.18位图文件信息写到文本文件以及恢复8.19放大镜8.20调色板创建及应用8.21图像的局域网传输8.22图像纵横比率最佳调节8.23JPEG格式图片错误信息显示8.24JPG图片存取到数据库8.25基于小波变换的JPEG2000压缩实现8.26傅里叶变换

随着人们交通出行的日益频繁，环境噪声已严重影响到出行的质量。
传统的降噪手段主要有隔音、材料吸收等，但受限于布置空间、材料特性和成本等因素，传统方法对高频噪声去除效果较好，但对低频噪声效果不太理想。
因此，主动降噪开始从民航军事领域逐渐走入大众生活。
与传统降噪手段不同，主动噪声控制(ANC)是通过声波干涉相消的原理，利用次级声源发声抵消原有噪声从而实现噪声消除。
主动降噪可以根据环境变化自动调整降噪策略，并且能够选择性的处理特定频段的噪声，从而显著的提升降噪质量。
目前，主动降噪耳机采用的最著名控制算法是由Widrow提出的滤波-XLMS算法(FXLMS)。
该算法特点是在基准信号通道放置一个与次级通道传递特性相同的滤波器来进行LMS算法权修改，以解决引入次级通道带来的系统不稳定性问题。
但基于FXLMS算法设计的降噪耳机，使用过程中存在收敛速度慢，仅对窄带噪声效果好，而对宽带噪声控制效果不理想等问题，因此在很多场景下无法得到较好的降噪效果。

交通灯控制器控制两个主干道交叉路口的交通，路口车辆多，直行信号、左转弯信号分开显示，a，b两个主干道的通行时间相等，其中指示直行的绿灯亮30s，指示左转弯的绿灯亮12s，绿灯变至红灯时，黄灯亮3s，以便于车辆能停在停车线内，红灯信号的最后3s相应的黄灯也同时亮，以便提示驾驶人员准备起步。
在两个主干道路口都配备传感器用来检测有无车辆通行。
当两个主干道都有车辆时，自动处于主干道a绿灯，主干道b红灯的状态，然后轮流切换通行。
当主干道a无车辆时，自动处于主干道b绿灯，主干道a红灯的状态；
反之亦然，以提高通行效率。

Multism交通灯定时系统课设仿真(可直接运行)及课程设计报告，文档有详细说明。
仿真可以直接运行有问题的可以留言问我~

大学关于交通灯的课程设计很多，还不错的资源，还有仿真~

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。

近日，笔者采访了蔡宇伟，请他分享如何进入安全行业的，解读互联网的安全风险以及他的成功经验。
他认为，脚踏实地工作、不断充实自己并把学到的东西运用到实际工作中去，面对挑战和失败，需要有一颗永不放弃的心。
蔡宇伟，目前担任惠普全球信息技术部高级项目经理、测试部经理和信息安全能力中心全球负责人的工作。
就在7月底，蔡宇伟获得了由(ISC)2亚太区颁发的信息安全领袖成就(ISLA)奖。
他在组织级信息安全管理领域做出了杰出的贡献，并且帮助组织在信息安全治理上取得了了很大的进步。
近日，笔者联系上了蔡宇伟，请他分享他是如何进入安全行业之路，解读互联网的安全风险以及他的成功经验。
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1998年，我本科就读于上海交通

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。