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体感控制两轮自平衡小车原理:使用微软的Kinect摄像头，这个摄像头可以输出景深图像，骨骼数据，和RGB数据。景深数据就是，可以反应图像深度的数据，简单来讲就是由这个数据可以得到视场范围内每一个点的3维坐标，然后根据这个三维坐标做图像处理得到骨骼数据，图像处理非常复杂，由微软提供。 下位机用陀螺仪和三轴加速度采样信号，用一个凯尔曼滤波做了一个数据融合，计算出角度和角加速度，然后就是几个PI调节器做的一个3闭环，姿态，速度，位置，实现细节在论文里面有。凯尔曼滤波用的是别人的代码，这个是一个自适应的算法，参数神马的都不需要改动，只要求单片机速度就可以了，M051的确是快。 视频效果 附件包含以下资料

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基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip 主要识别流程 车牌定位：使用 opencv 库函数进行形态学操作，初步定位车牌位置，得到预选区域 车牌筛选：通过训练好的卷积神经网络，对预选区域进行进一步筛选，得到较准确的车牌图片 字符分割：对车牌图片再次进行形态学操作，然后将车牌图片上的字符分割开 字符识别：最后再用卷积神经网络识别字符，输出结果 车牌筛选 和 字符识别 使用不同的卷积神经网络 基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip 操作步骤 首先搭建 Python 3.6.13 的基础环境 然后通过 pip 导入 requirements.txt 中所需的 Python 包 运行 cnn_plate.py 和 cnn_char.py 进行模型的训练 调整 lpr_main.py 中模型的路径，最后运行，输出结果 基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip

现代通信系统使用MATLAB+全部程序 本书介绍matlab使用比较基本，如需更系统的书籍可以不下载

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