本设计采用光传感器采集信号，使用完全ＰＬＣ控制，完成了车辆出入库时的统计和显示工作。能够准确无误的进行计数，无论单个车辆怎样的往返运动，都不会出现误计数和漏计数，而且在人通过光传感器时不会误计数。为了节省单片机Ｉ／Ｏ口数以及数码管驱动，采用了ＨＤ７２７９键盘显示芯片。ＰＬＣ采用了循环扫描的工作方式。最后采用两个ＬＥＤ做显示，能够显示车库内车辆的实际数量。为了防止意外计数错误，本系统采用反复程序校验，来提高系统的可靠性。首先，注意控制两个传感器之间的距离，用程序验证进出车库的是否是车辆，当人通过传感器时不计数；其次，采用逻辑互锁方式，启动加计数则要锁定减计数，产生加计数脉冲时则要锁定减计数脉冲，如此以保证可靠性；最后，及时的进行复位处理，以免车辆在传感器附近作往返运动错误计数。

基于隧道磁阻传感器的车辆探测器研究.pdf,设计了一款基于隧道磁电阻传感器（TMR）的车辆探测器。通过理论分析与仿真，确定了车辆探测器的关键指标。对车辆所产生的磁异常信号进行了测量与分析，并根据磁异常信号的特征设计了专用检测电路。在此基础上，对车辆探测器的线性度、噪声、带宽、检测距离、有效探测率等性能指标进行了标定和测试。测试结果表明，该车辆探测器的最远探测距离可达4 m，在3.5 m的探测距离内有效探测率达100%。该车辆探测器拥有精度高、线性度好、体积小、功耗低等优势，适用于高灵敏度的运动车辆目标检测和探测。

自动跟踪道路上的车辆。

可以绘制车辆运行过得轨迹，matlab2011b上可以正常运行

使用python调试的卡尔曼滤波车辆跟踪简单案例，自带20多m的caffe模型，精度速度都不错，经调试可使用，有需要的可以下载。

车牌识别系统不单是在智能交通范围内使用，并且在智能停车场的相关车辆管理地方也有着重要地位。当今计算机的图像模式识别技术有着突发猛进的发展，车牌识别的精准性也有着很大的提高；车牌识别技术广泛的应用到人们的生活当中，真正做到便利于民。因此，对车牌识别系统设计研究对交通事业发展及人民生活有着很重要的意义。 本设计充分了解车牌图像识别与神经网络技术的基础理论知识。详细技术图像的预处理、车牌图像定位、车牌图像倾斜角矫正与神经网络图像识别等关键技术的使用。 在车牌识别技术研究中，首先，研究根据相关理论基础：车牌定位、倾斜角矫正、字符分割算法等理论；其次，根据上述理论基础提出了基于BP神经网络的车牌模式识别方法以及提出了车型识别的方法；最后，通过matlab仿真平台对采集的60张随机车牌信息进行仿真。研究结果表明：基于BP神经网络的车牌识别系统的识别效果较为准确和可靠。

.net技术文章学习： 后台包括部门管理、车辆管理、用户管理、车辆公告、司机管理、用车记录等 由于是正在实用的商业化程序，所以功能比较齐全 已经把其中部分涉及到隐私的内容进行了模糊化 数据库文件在DB文件夹下，打开企业管理器附加即可 默认超级管理员帐号admin密码51aspx 特别提示：该程序不得用于任何的商业用途！

GB-T 19951-2005 ISO 10605-2001 道路车辆 静电放电产生的电骚扰试验方法

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