设计一个出租车自动计费器，具有行车里程计费、等候时间计费及起价三部分，用三位数码管显示总金额，最大值为99.9元。 （a）行车里程单价2.5元/公里，等候时间单价2.5元/5分钟，起价8元（3公里起价）。 （b）行车里程的计费电路将汽车行驶的里程数转换成与之成正比的脉冲数，然后由计数译码电路转换成收费金额，实验中以一个脉冲模拟汽车前进十米，则每100个脉冲表示1公里，然后用乘法器将里程数乘以每公里单价的比例系数，从而计算出具体费用。 （c）用数码管显示行驶公里数，三个数码管显示行驶里程。

本文利用2007年至2013年中国上市公司的实证数据，研究异常审计费用与应计费用（审计质量）之间的关系，并试图找出异常审计费用影响应计费用（审计质量）的机制和后果。 。 研究发现，异常审计费用与应计费用呈负相关。 在考虑了异常审计费用的正负性质之后，研究发现异常审计费用反映了审计师与公司之间的经济纽带，损害了审计师的独立性，降低了审计质量。 负的审计费用反映了公司强大的议价能力，较低的审计费用促使审计人员减少审计工作，控制审计成本以实现一定的利润目标，这也会降低审计质量。

(本教程总共三篇，这是第三篇) 第一篇：ROS安装.PPPOE.限速教程 第二篇：安装Freeradius并与ROS对接 第三篇：补充ROS常用的一些操作和命令 作者:白月 工作室:白月工作室 网站:http://www.by111.com 感谢网络上很多高手的帖子给了我很大的帮助.我从一个完全不懂的人,慢慢掌握了.可是在网上没有完整的并且很详细的教程.于是我就将这些零散的和不详细的部分进行补充完整.希望对一些新手有些帮助 我本身是一个PHP的程序员.在一个偶然的机会,要做一个用ROS路由的这样的网络.所以又需要PPPOE加上计费的东西.可是在网上找了很久,没有一个免费的和开原的东西.本身对PHP来说都是开源程序.可是很多拿来卖钱,于是就想自己研究解决问题,再写一个计费的管理.然后以开源的形式发布出去.我说到做到. 目前，我已经做到了ROS+RED HAT+FREERADIUS+RADIUS计费（根据Radius manager来自己写的程序）。已经供我们学校近2000人使用（当然上网的没那么多，一般同时在线人数在300人左右）。学校20M网通+10M电信带宽，ROS采用服务器，千兆INTEL网卡，老的思科交换机（呵呵，哪叫学校没什么钱呢）。 我可能会将我写的RADIUS认证计费系统发布出来，请大家关注我的网站：http://www.by111.com 或者在百度上搜索“白月工作室”。

(本教程总共三篇，这是第三篇) 第一篇：ROS安装.PPPOE.限速教程 第二篇：安装Freeradius并与ROS对接 第三篇：补充ROS常用的一些操作和命令 作者:白月 工作室:白月工作室 网站:http://www.by111.com 感谢网络上很多高手的帖子给了我很大的帮助.我从一个完全不懂的人,慢慢掌握了.可是在网上没有完整的并且很详细的教程.于是我就将这些零散的和不详细的部分进行补充完整.希望对一些新手有些帮助 我本身是一个PHP的程序员.在一个偶然的机会,要做一个用ROS路由的这样的网络.所以又需要PPPOE加上计费的东西.可是在网上找了很久,没有一个免费的和开原的东西.本身对PHP来说都是开源程序.可是很多拿来卖钱,于是就想自己研究解决问题,再写一个计费的管理.然后以开源的形式发布出去.我说到做到. 目前，我已经做到了ROS+RED HAT+FREERADIUS+RADIUS计费（根据Radius manager来自己写的程序）。已经供我们学校近2000人使用（当然上网的没那么多，一般同时在线人数在300人左右）。学校20M网通+10M电信带宽，ROS采用服务器，千兆INTEL网卡，老的思科交换机（呵呵，哪叫学校没什么钱呢）。

一种基于智能巡检机器人和RSU的路侧停车计费系统

项目名：嵌入式停车计时计费管理系统 实现功能：打卡显示图片停车计时，打卡显示图片出车计费用 语音播报 每次停一辆车，生成该车文件信息 本项目使用的开发板：gec210 图片使用格式：统一24位bmp图片

该课题为基于MATLAB平台的利用模板匹配方法的车牌识别，GUI界面。流程为：读取，灰度化，边缘检测，车牌定位，矫正车牌，垂直投影，二值化处理，形态学操作，精准定位车牌，去除噪声，字符切割，字符识别。注释详细。

MATLAB车牌定位，基于阈值分割，车牌定位方法有边缘检测，基于颜色，该方法为第三种基于阈值分割。可以定位到车牌，为车牌的字符分割做基础，带GUI可视化界面。

该课题为基于MATLAB的汽车出入库识别系统，带有丰富的人机交互GUI界面。

本设计中为MATLAB车牌识别语音播报出入库计时计费系统，是基于蓝底车牌定位，模板匹配识别的设计。用摄像机或摄像头采集含有车牌的图像，并自动在图像中检测车牌，进而对检测到的车牌进行脸部的一系列相关技术。 因此，机器对车牌进行识别的过程与人类视觉识别人脸的过程类似，大致可分为五个步骤，如下。 （1）图像预处理：在整个车牌识别系统中，由于采集进来的图像为真彩图，再加上实际采集环境的影响以及采集硬件等原因，图像质量并不高，其背景和噪声会影响字符的正确分割。和识别，所以在进行车牌分割和识别处理之前，需要先对车牌图像进行图像预处理操作。 （2）车牌定位：首先对车牌的二值图片进行形态学滤波，使车牌区域形成一个连通区域，然后根据车牌的先验知识对所得到的连通区域进行筛选，获取车牌区域的具体位置，完成从图片中提取车牌的任务。 （3）车牌分割：首先对车牌进行水平投影，去除水平边框；再对车牌进行垂直投影。通过对车牌进行投影分析可知，与最大值峰中心对应的为车牌中第二个字符和第三个字符的间隔，与第二大峰中心距离对应的即为车牌字符的宽度，并以此为依据对车牌进行分割。 （4）字符识别：本文采用模板匹配方法来对车牌进行识别。识别过程中，首先建立标准字库，再将分割所得到的字符进行归一化，将归一化处理后的字符与标准字库里的字符逐一比较，最后把误差最小的字符作为结果显示出来。并且进行语音播报。 （5）入库、出库分别计算时间，记录时间差，按照某标准识别停车费用。同时具备识别是否是库内外的功能，如果是库内车牌，则不管停车多久，都不计费。