车牌检测与识别数据集：包括训练车牌检测模型数据：车牌和非车牌图块大小是136*36。 训练字符识别模型数据： 车牌字符大小是20*20，包括：数字：0~9；字母：A~Z；省市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝， 文章链接：https://tuomasi.blog.csdn.net/article/details/123246627?spm=1001.2014.3001.5502

内容：非隔离电源的原理图，包括了AD版本和PDF版本，亲测可用 介绍：基于LNK306DN非隔离 220V交流转直流低压的电路，零线即是GND； 具体电压可通过调整R31 R30的阻值进行修改，本电路输出5V； 阻值与输出电压的关系为Vout=1.65*(1+R31/R30)=1.65*（1+20/10）=4.95V

软件功能介绍：该软件专门为PDF焊口标记研发，可以快速操作完成焊口标记工作，一键生成标记后的PDF并导出结果，操作步骤可以保存和再次导入，操作可以复现。 版本更新内容：更改操作界面，增加颜色自选，8种PDF旋转方式，放大功能，长宽颠倒选项，撤回按钮bug调整等

白光发光二极管(LED)的窄调制带宽限制了可见光通信(VLC)的系统容量。非正交多址接入(NOMA)技术通过功率复用可提高系统通信容量。结合直流偏置光正交频分复用(DCO-OFDM)和NOMA技术, 设计了NOMA-DCO-OFDM系统。基于递归法给出了单个LED时VLC多径信道建模方法。在考虑限幅噪声影响时, 推导了用户的信干噪比。采用分数阶功率分配、增益比功率分配和静态功率分配方法, 研究系统平均和速率随LED半功率角、光电检测器的视场角(FOV)和功率分配因子的变化规律。仿真结果表明, 系统平均和速率随着半功率角、FOV和功率分配因子的变化而变化, 可以通过优化半功率角、FOV和功率分配因子达到系统平均和速率最大化。

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为了提高国产合成孔径雷达(SAR)和光学图像的融合性能,采用高分一号、高分二号多光谱图像,高分三号SAR 聚束模式和精细化条带1模式图像,利用变换域和空间域两种不同的融合思想,提出一种非下采样剪切波变换(NSST)方法结合IHS(intensity-hue-saturation)变换和区域性改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法的融合算法(IHS_NSST)。该算法首先对多光谱图像进行IHS变换;其次在NSST分解的子带上,引用区域性的思想,对低频成分采用区域能量平均方法,对高频成分采用改进拉普拉斯能量和(SML)激励的PCNN方法;最终从定性和定量两个方面进行评价,并将所提算法与多种融合方法作比较。结果表明:基于区域性IHS_NSST的融合方法在高分SAR和光学图像融合上有较大的优势;采用该方法大大提升了融合性能,有效减小了光谱失真,较好地保持空间特征信息,提高了国产高分SAR和光学图像的可利用程度。

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LaneNet车道检测 使用tensorflow主要基于IEEE IV会议论文“走向端到端的车道检测：实例分割方法”，实现用于实时车道检测的深度神经网络。有关详细信息，请参阅他们的论文 。 该模型由编码器-解码器阶段，二进制语义分割阶段和使用判别损失函数的实例语义分割组成，用于实时车道检测任务。 主要的网络架构如下： Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04（x64），python3.5，cuda-9.0，cudnn-7.0上进行了测试。 要安装此软件，您需要tensorflow 1.12.0，并且尚未测试其他版本的tensorflow，但我认为它可以在版本1.12以上的tensorflow中正常工作。 其他必需的软件包，您可以通过以下方式安装它们 pip3 install -r requirements.txt

此电路用于防止逆变电路中H桥上下桥臂直通，形成短路，用硬件搭建的防短路电路。

针对传统的过采样算法在增加样本的同时可能使决策域变小和噪声点增加的问题进行了研究，提出了一种基于错分的混合采样算法。该算法是以SVM为元分类器，AdaBoost算法进行迭代，对每次错分的样本点根据其空间近邻关系，采取一种改进的混合采样策略：对噪声样本直接删除；对危险样本约除其近邻中的正类样本；对安全样本则采用SMOTE算法合成新样本并加入到新的训练集中重新训练学习。在实际数据集上进行实验，并与SMOTE-SVM和AdaBoost-SVM-OBMS算法进行比较，实验结果表明该算法能够有效地提高负类的分类准确率。