Altium_Designer区域_ROOM_规则使用方法
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上传时间： 2015-01-01
上传用户：sk5201314
本课题选用光电传感器作为导向传感器，以设计出使用方便、价格低廉、引导精确、响应速度快的AGV工厂自动运货车为研究目的。 AGV是自动导引运输车（Automated Guided Vehicle）的英文缩写，是当今柔性制造系统(FMS)和自动化仓储系统中物流运输的有效手段。自动导引运输车系统的核心设备是自动导引运输车，作为一种无人驾驶工业搬运车辆，一般用蓄电池作为动力，载重量从几公斤到上百吨，工作场地可以是办公室、车间，也可以是港口、码头。 现代的AGV都是由计算机控制的，车上装有微处理器。多数的AGVS配有系统集中控制与管理计算机，用于对AGV的作业过程进行优化，发出搬运指令，跟踪传送中的构件。装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车，工业应用中不需驾驶员的搬运车，以可充电之蓄电池为其动力来源。一般可透过电脑来控制其行进路线以及行为，或利用电磁轨道(electromagnetic path-following system)来设立其行进路线，电磁轨道黏贴於地板上，自动导引运输车则依循电磁轨道所带来的讯息进行移动与动作。 AGV以轮式移动为特征，较之步行、爬行或其它非轮式的移动机器人具有行动快捷、工作效率高、结构简单、可控性强、安全性好等优势。与物料输送中常用的其他设备相比，AGV的活动区域无需铺设轨道、支座架等固定装置，不受场地、道路和空间的限制。因此，在自动化物流系统中，最能充分地体现其自动性和柔性，实现高效、经济、灵活的无人化生产。 AGV的常用引导方式有电磁感应式引导，激光引导，电磁陀螺式引导等，通过对这种引导方式的比较，我们选用光电传感器作为导向传感器，因为光电检测方法具有精度高、反应快、非接触等优点，而且可测参数多，传感器的结构简单，形式灵活多样。选用红外传感器作为蔽障传感器，因为红外线对外界环境光线的适应能力比较强。用直流测速发电机作为速度传感器。设计出使用方便、价格低廉、引导精确、响应速度快的AGV。
上传时间： 2015-01-02
上传用户：LANCE
针对人脸识别中的特征提取问题，提出一种新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波变换良好的提取区分能力和LDA所具有的判别性优势来进行特征提取。首先利用Gabor小波变换来提取人脸特征。然后对得到的高维特征采用PCA进行初次降维，再利用LDA实现再次降维，得到最终的特征向量。在ORL和YALE人脸库上的实验验证了该算法的有效性。
上传时间： 2013-12-14
上传用户：alex wang
头肩的定位检测采用了Haar特征和HOG特征的层级分类方法，并根据头肩的对称性特点，提出了一种称为Joint HOG的组合型特征。通过Haar分类器滤除大部分负样本后，接着用HOG进行精细的验证从而得到头肩目标框。实验表明，本文的方法取得了80%~90%的准确率，并且完全可以用于实时处理。
上传时间： 2013-11-13
上传用户：weareno2
通过对海上红外图像进行分析，提出了一种基于海天线提取的红外小目标检测方法。该算法的基本思路是根据所需提取目标的特点，首先选择感兴趣的灰度区域，然后运用Canny算子进行边缘检测，接着对图像进行Hough变换检测海天线，最后对海天线以下且符合目标特征的连通域进行标记从而来确定目标的位置。实验结果表明，该方法能较好地检测出海上红外小目标。
上传时间： 2015-01-03
上传用户：long14578
在深入的对频谱脸法和Fisherface方法进行研究后，综合这两种方法的优点，提出了一种基于频谱脸和Fisherface的人脸识别新方法。频谱脸方法主要是采用二维小波变换和傅立叶变换。因为人脸图像的低频部分对人脸的表情变化是不敏感的，所以对人脸图像使用二维小波变换，提取人脸图像的低频部分。对人脸图像的低频部分使用傅立叶变换，从而获得原人像的一个低维空间的表达。但是频谱脸特征维数仍然较高，所以在频谱脸法的基础上继续提取人脸频谱图像的Fisherface 特征，降低特征的维数，提高识别效率。利用人脸面部构造产生的灰度特性提取眼睛，利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴，进而根据眼睛和嘴巴构成三角形模板的特性，精确定位人脸在图像中的位置。实验结果表明，这种结合肤色和面部特征的算法，能够对人脸进行较快速、准确的定位，而且结果比较稳定可靠。
上传时间： 2013-10-09
上传用户：zhf01y
在mdi client窗口的客户区域显示移动的星星的程序
上传时间： 2013-12-17
上传用户：wuyuying
C语言作的四色验证1．需求分析问题描述：证明了可以用不多于4种颜色对n个区域着色，而满足相邻的区域具有不同的颜色输入形式 ： 暂定最多50个区域，如需证明更多区域，修改#define S 50 即可；以整形形式输入（取值范围1-32767）用户需要证明的区域数目，相联的一对矩阵； 输出形式：以0和1输出关联矩阵，和以blue yellow orange pink形式输出每个区域相对应证明出的颜色；
上传时间： 2015-01-10
上传用户：风之骄子
特征值和特征向量的计算,每种算法都用c++以函数形式实现
上传时间： 2015-01-12
上传用户：小码农lz
java安全的api和java安全的特征
上传时间： 2014-01-09
上传用户：wqxstar
