大二数字电路的课程设计中,有一份日常作业使用Xilinx FPGA实现简易交通信号灯,但很可惜当时时间有限,没能最终完成.正好在这一学期选修SOPC设计课程,同样采用了Xilinx FPGA,故打算重新完成交通信号灯的相关内容. 本项目采用Digilent公司生产的BASYS3开发板,基于Xilinx FPGA,该板子目前可以在马云家买到,不过价格偏贵,在校学生可在digilent官网申请以更低价格买入. 大致的框架如下,只是个构思,还很不完善,后续会进行修改.比如现在我目前并没有把计时功能完全

TSR交通标志检测与识别 说明: 传统图像处理算法的TSR集成在在ARM+DSP上运行,深度学习开发的TSR集成到FPGA上运行. 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)BandingBox左

交通信号灯项目在控制技术中,有点像"Hello world!" 是一个入门级的范例. 对于孩子来说,交通灯跟日常生活息息相关,他们都熟悉,充分知道需要做什么这是一个让孩子开始的好项目. 接下来我们就做一个交通灯的控制模型. 该模型您所需要的模型是一个红色,黄色和绿色LED,约30厘米的电线连接到LED的每条腿. 为了使孩子们更容易将LED正确连接到引脚: 使用红线(在LED的较长的一侧)指示正极 - 这将连接到电路的引脚侧. 使用黑色线(在LED的较短的一侧)来指示负极 - 这将连接到

原文:WPF用Blend写的交通信号灯 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/yangyisen0713/article/details/18357035 用Blend写WPF界面和Behavior特别方便,下面是我写的一个交通信号灯,用Blend写完后代码直接Copy到wpf窗体就可以了. 1.打开Blend做一个矩形和三个圆形,然后分别填充颜色,把矩形的四角编程圆角: 2.添加时间动画并设置动画循环显示: 3.xaml代码如下: <

利用blob检测算法识别交通杆,控制TB3机器人完成对交通杆的起停动作! 上一篇博文中<TB3_Autorace之路标检测>订阅了原始图像信息,经过SIFT检测识别出道路交通标志,这里我们同样订阅树莓派摄像头的原始图像信息对交通杆进行识别,同时我们还订阅了交通杆的状态信息以及任务完成信息,实现杆落即停,杆起即过的功能. 1234567891011121314 self.sub_image_type = "raw" self.pub_image_type = "ra

第二周:机器学习策略(2)(ML Strategy(2)) 误差分析(Carrying out error analysis) 你好,欢迎回来,如果你希望让学习算法能够胜任人类能做的任务,但你的学习算法还没有达到人类的表现,那么人工检查一下你的算法犯的错误也许可以让你了解接下来应该做什么.这个过程称为错误分析,我们从一个例子开始讲吧. 假设你正在调试猫分类器,然后你取得了 90% 准确率,相当于 10% 错误,,在你的开发集上做到这样,这离你希望的目标还有很远.也许你的队员看了一下算法分类出错的

摘要:基于CANN(异构计算架构)打造的"智能矿山安全生产管理平台",能够更便捷和更高效地服务于更多矿山安全生产建设. 本文分享自华为云社区<华为携手云话科技助力矿山智能化,用昇腾AI护航"井下安全"!>,作者:昇腾CANN. 都说"矿产品是工业的粮食,而矿山则是产粮食的土地",矿业作为传统行业中的典型代表,对我国经济发展起到支柱性的作用,但一提起传统煤矿,人们自然会想到的画面是:漆黑的矿道.沾满煤灰的矿井工人.繁杂困难的采煤工序等.

将YOLO应用于视频流对象检测 首先打开 yolo_video.py文件并插入以下代码: # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2 import os # construct the argument parse and parse the arguments ap = argparse.ArgumentParser() ap.a

ylbtech-AI-Info-Micron-Insight:V2X 自主性:帮助减少事故.排放和交通拥堵 1.返回顶部 1. V2X 自主性:帮助减少事故.排放和交通拥堵 一辆汽车冲到你的车道上.晚上一名穿深色衣服的行人匆匆穿过街道.一辆卡车从浓雾中冒出来,而你正朝它疾驰而去. 每名驾驶员都知道这种可怕的感觉.恐惧和肾上腺素涌上你的脊柱,而你会猛踩刹车.如果运气好或技术好,你就不会听到可怕的金属嘎吱嘎吱的声音,也不会感觉到撞击的砰砰声.希望你和其他人都没有受伤. 但这些时刻往往会导致事故.根据

大家好,给大家介绍一下,这是基于FPGA的肤色识别算法实现. 我们今天这篇文章有两个内容一是实现基于FPGA的彩色图片转灰度实现,然后在这个基础上实现基于FPGA的肤色检测算法实现. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度图像了.我在这里选择第二种方法实现. YCBCr是通过有序的三元组来表示的,三元由Y(Lu

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积

FPGA做正则匹配和网络安全,究竟有多大的优势? 西电通院专用集成电路课程学习 云导播 网络安全已经被提升为国家战略的高度,高校里面的新增的一级学科,去年9月份,中央网信办.教育部公布了“一流网络安全学院建设示范项目高校”名单.但网络安全的范围实在太大,平常所说的黑客.网络病毒等软件.操作系统.固件级别的网络攻击或防范办法仅仅是常见的传统网络安全范畴,本文所说的是基于硬件级别的网络安全方法,比较学术的分类有可信芯片研究.网络安全防护的硬件实现等.硬件领域网络安全的研究随着近几年挖矿芯片.AI芯片

智能交通综合管控平台是为交通指挥系统服务的统一信息平台,以信息技术为主导,以计算机通信网络和智能化指挥控制管理为基础,建成集高新技术应用为一体的智能化指挥调度集成平台,实现信息交换与共享.快速反应决策与统一调度指挥,实现交通指挥现代化.管理数字化.信息网络化.办公自动化,提高交警部门的道路交通管理水平. 智能交通综合管控系统建成后,将形成结构合理.负载均衡.内外沟通的计算机网络系统,在此网络系统基础上,建立满足日常办公和管理工作需要的软件环境,开发各类信息库和应用系统,实现交警各信息管理系统的互

本方法模拟了现实生活中的交通信号灯的情况 1.先构建Road类,此类可以创建12个方向的路 代码如下: package com.springtie.traffic; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import

计算机视觉中的目标检测,因其在真实世界的大量应用需求,比如自动驾驶.视频监控.机器人视觉等,而被研究学者广泛关注.   上周四,arXiv新出一篇目标检测文献<Object Detection in 20 Years: A Survey>,其对该领域20年来出现的技术进行了综述,这是一篇投向PAMI的论文,作者们review了400+篇论文,总结了目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art,并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明,还深入到目标检测的特定领域,如人

整个项目源码:GitHub 引言 前面我们讲完交通标志的识别,现在我们开始尝试来实现交通信号灯的识别 接下来我们将按照自己的思路来实现并完善整个Project. 在这个项目中,我们使用HSV色彩空间来识别交通灯,可以改善及提高的地方: 可以采用Faster-RCNN或SSD来实现交通灯的识别 首先我们第一步是导入数据,并在RGB及HSV色彩空间可视化部分数据.这里的数据,我们采用MIT自动驾驶课程的图片, 总共三类:红绿黄,1187张图片,其中,723张红色交通灯图片,429张绿色交通灯图片,3

37款传感器与模块的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器和模块,依照实践出真知(一定要动手做)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一动手试试做实验,不管成功与否,都会记录下来---小小的进步或是搞不定的问题,希望能够抛砖引玉. [Arduino]108种传感器模块系列实验(资料+代码+图形+仿真) 实验三十四:三色LED交通灯模块(红绿黄灯) LED发光二极管 LED(Light Emitting Diode),发光二极

Yolo车辆检测+LaneNet车道检测 源代码:https://github.com/Dalaska/Driving-Scene-Understanding/blob/master/README.md object_detector:检测车辆等交通目标 lane_detector:检测车道线 可视化:输出 bounding box及车道线 结果输出:检测obj_list输出到csv 1.用法 运行process_frame 2.Yolo交通目标检测 Yolo是通过opencv实现的 下载模块:

ITS智能交通监控系统技术解析 红灯,逆行,变 车辆抓拍和车速检测 非法停车和交通流量检测 交叉路口违法检测 发生碰撞的交叉口是智能交通管理. 机动执法 当你需要一个可以移动的系统时,会跟着你移动.移动子系统已经过现场测试              在关键的实际应用中得到验证. 可穿戴式监控 交通管理信号控制系统 信号控制系统施工方案 单点控制:多模式解决方案 主要道路控制:多场景解决方案 区域控制:需求协调与控制 集装箱编码识别 网络技术和场景分布 交通事件检测系统 应用场景 软件平台 违章搜

嵌入式开发—C语言面试题 源地址:http://blog.csdn.net/xdx2ct1314/article/details/7358929   1. 用预处理指令#define 声明一个常数,用以表明1年中有多少秒(忽略闰年问题) #define SECONDS_PER_YEAR (60 * 60 * 24 * 365)UL 我在这想看到几件事情: 1). #define 语法的基本知识(例如:不能以分号结束,括号的使用,等等) 2). 懂得预处理器将为你计算常数表达式的值,因此,直接写出