基于 python 的灯牌文字识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于 python 的灯牌文字识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于 python 的灯牌文字识别系统的设计与实现代码大全.pdf

C# DevExpress GaugeControl控件demo，包括仪表盘、数码管、温度计、交通灯和表情的使用，设置属性和值。 C#源码，vs2008工程，可编译和测试。

iOS 开发动画，滚动屏幕 ，跑马灯，等效果实现

小区网络监控系统方案智能双色灯模板.doc

音乐响起时流水灯随之闪烁

HDL-2012电脑调光台 本文档是hdl灯光控制编程说明书。

基于深度神经网络的交通灯检测算法研究与实现，张逸凡，傅慧源，交通灯检测技术是自动驾驶系统的重要组成部分，但是传统方法的交通灯检测技术存在准确率低，算法速度慢等弊端。基于深度神经网络

利用单稳态触发器设计触控延时灯，利用触发波形的边沿模拟触控点实现触发，触发后3s灯亮，灯可以亮的时间可在5-10s之间可调。 实验说明报告链接： https://blog.csdn.net/m0_54240221/article/details/123946260

在极端情况下，可能会出现有车的方向红灯禁行，没车的方向绿灯通行的现象。这种方式低效、严重依赖于交管部门的工作效率，且一般只能在交通恶化后才可能介入，不能提前预防。为此本文提出了一种基于CAN总线的红绿灯动态调整系统，它能够根据实际交通状况实时调整红绿灯时间，可以降低道路拥堵几率，保障交通畅通。

颜色分类leetcode 交通灯图像分类 Udacity 自动驾驶汽车纳米学位顶点项目。 系统集成 概述 感知子系统对车辆前方的交通灯颜色进行动态分类。 在给定的模拟器和测试站点环境中，汽车面对单个交通灯或一组 3 个处于相同状态（绿色、黄色、红色）的交通灯。 我们假设不可能同时在不同的州有多个交通灯。 我们考虑了不同的方法来解决交通灯分类任务： 使用CNN对整个图像进行分类； 物体（红绿灯状态）检测； 使用单独模型的物体（交通灯）检测和分类。 考虑到红绿灯始终处于相同状态，并专注于创建轻量级和快速模型，我们选择了对整个图像进行分类的方向。 这种方法使用卷积神经网络，它将前置摄像头的整个图像作为输入，并预测交通灯状态（我们决定使用红色/无预测类）作为输出。 我们在 MobileNet 架构上使用了迁移学习技术和 Tensorflow Image Retraining Example（教程：，代码：）。 数据集 有多个数据集可用于模型训练： 来自 Udacity 模拟器的图像（图像以及来自前置摄像头的地面实况可作为 ROS 主题提供）； rosbag，在 Udacity 的测试站点上捕获