Panda方案采用恩智浦的S32V234作为方案主芯片，S32V234是恩智浦第二代视觉处理器系列，旨在支援影像处理的计算密集型应用，并提供了一个ISP（可以支援1080P）、强大的3D GPU、双APEX-2（速率达80GMACS）视觉加速器和安全性。S32V234适用于ADAS、NCAP前视摄像头、异物检测和识别、环视、机器学习和感测器融合应用。S32V234专为汽车级可靠性、功能安全和安全措施而设计，以支持汽车和工业自动化。Panda方案预留了两路MIPI接口，一个 LVDS 视频输出接口，以及SD卡座，以太网，USB，CAN，JTAG等丰富的外围接口。 1.疲劳检测算法基本思路如下 识别:Camera输入的图像转换成灰度图像，通过进行人脸侦测，画出人脸ROI，在人脸ROI中侦测人的眼睛，画出人眼的ROI，计算眼睛ROI长条图，计算长条图平均值。 判断:根据人闭眼的程度，提前预设一个阈值，系统检测到人眼长条图的平均值，一旦超出阈值就会报警。 报警:通过外接的蜂鸣器，发出声音进行警告驾驶员。根据具体产品定义需要，甚至可以将该系统连接至车辆的中控系统，执行刹车、降速的操作。 …… 展示板照片 方案来源于大大通

通过应用用于车辆检测的局部特征和用于车辆验证的全局特征，提出了一种天气自适应的前方碰撞预警（FCW）系统。 在该系统中，分别计算了水平和垂直边缘图。 然后通过自适应阈值对边缘图进行阈值调整以适应亮度变化。 第三，将边缘点链接起来以生成可能的对象。 第四，根据边缘响应，位置和对称性来判断对象以生成候选车辆。 最后，提出了一种基于主成分分析（PCA）的方法来验证候选车辆。 所提出的FCW系统具有以下特性：1）边缘提取适应于各种照明条件； 2）局部特征相互处理，以提高车辆检测的可靠性； 3）车辆检测的分级方案增强了对各种天气条件的适应性； 4）基于PCA的验证可以严格消除没有车辆外观的候选区域。

本程序为近景摄影测量控制场定标的一部分，提供加密点物方坐标后通过量测像点坐标利用后交、前交法进行定标。 DLT直接结算结果将为后交提供初始数据。 函数重用率比较高，能用于航摄的后方交会与前方交会！ 另外带有批量处理算法！ 相关文档： http://hi.baidu.com/yiyiyis/blog/item/69858ec4628919da38db4934.html

测绘工程 摄影测量学 前方交会 用C写得~~~~~~~

matlab前方交会M文件 通过最小二乘法求解

测量学的前方交会实现，matlab脚本语言，只是一个实验。

针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类 Haar 特征和 AdaBoost 分类器并结合车辆灰度对 称性验证的前车检测方法。 使用积分图方法计算图像类 Haar 特征,并对提取的海量类 Haar 特征应用 AdaBoost 算法进行特征 选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。 实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下检测率分别为 90. 86% 、91. 15% ,可以快速、有效地进行前车检测

对同名像点，进行前方交会和多片前方交会； 交会的空间坐标是否与实验的模拟数据的空间坐标一致，以验证算法的正确性； 在像点上添加高斯噪声，再统计与模拟数据的空间坐标的差值，比较前方交会和多片前方交会的计算精度；

测绘中基本计算之一，已知两点坐标以及这两点与待求点距离，便可求得待求点坐标。此方位称为边长前方交会。

摄影测量 课程设计 包含 后前方交会 相对绝对定向 光束法平差 结果准确 输入数据格式统一