基于Quartus13.0的EDA课程的Verilog代码2.基本要求（1）根据图1分析一辆车进入停车场时两个传感器ab依次产生的信号序列及对应的状态；
（2）设计一个有限状态机FSM，根据两个传感器信号，确定能否有车辆进入停车场，考虑可能有行人干扰或其他非正常状况。
当检测到一辆车真正进入停车场时（以车辆尾部离开传感器为准），计数器加1。
使用开关模拟两个传感器信号，用一个7段数码管显示进入停车场的车辆数。
选择合适的时钟频率，电路应具有复位控制。
3.提高部分在基本要求基础上，设计一个有限状态机FSM，当检测到车辆进入或离开停车场时，计数器加1或减1（假设停车场只有一个出入口），用一个7段数码管显示停车场里停留的车辆数。
（2）设计一个有限状态机FSM，根据两个传感器信号，确定能否有车辆进入停车场，考虑可能有行人干扰或其他非正常状况。
当检测到一辆车真正进入停车场时（以车辆尾部离开传感器为准），计数器加1。
使用开关模拟两个传感器信号，用一个7段数码管显示进入停车场的车辆数。
选择合适的时钟频率，电路应具有复位控制。
3.提高部分在基本要求基础上，设计一个有限状态机FSM，当检测到车辆进入或离开停车场时，计数器加1或减1（假设停车场只有一个出入口），用一个7段数码管显示停车场里停留的车辆数。
2023/3/13 19:41:47
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基于提高红外图像行人检测准确率的目的，提出了一种基于多特征的红外行人检测算法。
首先提取训练样本的梯度方向直方图特征和强度自类似性特征，利用二者相结合得到联合特征训练支持向量机（SVM），之后利用滑动窗口法対整幅红外图像进行遍历，用训练好的SVM进行分类检测。
在LSIFarInfraredPedestrianDataset数据库上实验证明，基于多特征的检测方法相较于单一特征的方法提高了红外行人检测的精度，降低了误检率和漏检率。
首先提取训练样本的梯度方向直方图特征和强度自类似性特征，利用二者相结合得到联合特征训练支持向量机（SVM），之后利用滑动窗口法対整幅红外图像进行遍历，用训练好的SVM进行分类检测。
在LSIFarInfraredPedestrianDataset数据库上实验证明，基于多特征的检测方法相较于单一特征的方法提高了红外行人检测的精度，降低了误检率和漏检率。
2023/3/12 10:22:33
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应用非极大抑制方法，可排除候选的堆叠检测。
我运行的环境为Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3，IDE：PyCharm1.其中如果安装Anaconda3就可以少安装很多库2.如果安装了Anaconda3，就只需要配置一个库imutils3.imutils安装方法pipinstallimutils确保imutils版本大于v0.3.1pipinstall--upgradeimutils可以更新版本
我运行的环境为Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3，IDE：PyCharm1.其中如果安装Anaconda3就可以少安装很多库2.如果安装了Anaconda3，就只需要配置一个库imutils3.imutils安装方法pipinstallimutils确保imutils版本大于v0.3.1pipinstall--upgradeimutils可以更新版本
2023/3/7 9:24:42
6.67MB
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室内行人导航技术仿真MIMU+ZUPT以及MIMU+PDR，利用MATLAB仿真其算法，对于学习室内导航技术具有参考价值
2023/3/5 20:52:46
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哈尔滨工业大学硕士论文-基于机器学习的行人重识别算法研讨-数学-18S012020-薛超杰
2023/2/8 8:05:52
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基于HOG和SVM行人检测算法的FPGA实现，朱秋龙，王振宇，行人检测技术目前已广泛使用于人们的生活和工作中，在不同的场合对行人检测技术提出不同的要求。
由于在某些特定场合对行人检测的
由于在某些特定场合对行人检测的
2020/11/27 22:02:28
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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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