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。

近年来，手势识别作为新一代人机交互手段，受到了国内外研究学者以及公司的关注和研究，并且取得了突出的成果，在智能电视、游戏娱乐设备、机器人等方面都有了广泛的应用，而且，通过对手势识别技术的研究，可以推动机器设备对视觉感知能力的认识，并将其应用到更多的人工智能领域，使机器设备更好的理解人类的想法和意图，为我们的生活和工作带来更大的好处。
本文通过手势分割、边缘检测、特征提取、匹配识别等技术实现了一种能识别五种手势的手势识别系统，可以完成人机交互的基本任务。
文件包含有MATLAB代码和DSP代码（DSP代码经在TI公司的C6414芯片测试通过），以及详细的文档说明和PPT展示，方便读者理解。

传统方式是付与两个目的即CCT（相关色温，用来描摹光源自身的色调）与CRI（显色指数，用来描摹光源的显色性）来通报白光的色质。
只用CCT来描摹固态光源的色质是不够的，由于两个具备相同CCT的LED光源由于其光谱成份的不合，于是具备不合的显色性。
付与CRI值来掂量饱以及血色物体的外表，其下场不精美绝伦，它与人眼视觉感知到的色质不相不合。
这两个目的只能使咱们知道棒球场中的白光光源的色调，照常有需要依赖咱们自己的眼睛来查核光源，以对于某一详尽情景做出评估。

3D正当失真（JND）阈值本质上取决于人类视觉灵敏度（HVS）。
本文提出了一种基于3D视频的深度图像渲染（DIBR）框架的混合正畸形（HJND）模型，以测量JND阈值。
HJND模型将2D和3D视觉感知，深度显着性和几何变形之间的关键差异组合到了HJND模型中，因为它们对HVS具有重大影响。
为了节省比特，将HJND模型引入到多视图视频加深度（MVD）编码框架中作为残差滤波器。
在通过HJND和参考模型称为联合正当失真（JJND）过滤残差之后，位节省分别达到了28.79％和23.53％，并且通过HJND和JJND过滤的3D受损视频具有类似的主观质量。
实验表明，HJND比最先进的方法更准确地描述3D视频的HVS。

UCIQE方法一致认为具有更好的清晰度、对比度和亮度，愈加丰富的色彩和自然的表面，并且远景目标得到更好揭示的图像具有更高的质量分数，这一点符合人类的视觉感知。

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。