针对现有计算机视觉对交通路标识别的复杂性和不稳定性的问题，通过运用图像轮廓识别技术，提出了由全局特征到局部特征再到结构特征的多层次轮廓识别，在交通路标的识别过程中，分别构造了图像密度、外形度量、光滑程度和轮廓熵值4个层次的图像轮廓，同时结合Sobel算子和信息熵对交通路标图像进行了提取与分块处理。
通过实验仿真结果表明：在图像的提取过程中，交通路标图像随着其DMOS值的增大，图像的质量越差，清晰度越低，其NRSS值越小；
在图像的识别过程中，低通滤波器的大小设置为7×7，原图NRSS为0.7654，外形度量为1.3和2.4时，NRSS分别为0.3712和0.2667。
这种层次化的轮廓分析在路标的识别上具有较好的稳健性。

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。