AR0231AT7C00XUEA0-DRBR（RGB滤光）安森美半导体推出采用突破性减少LED闪烁 (LFM)技术的新的230万像素CMOS图像传感器样品AR0231AT，为汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)应用确立了一个新基准。新器件能捕获1080p高动态范围(HDR)视频，还具备支持汽车安全完整性等级B(ASIL B)的特性。LFM技术(专利申请中)消除交通信号灯和汽车LED照明的高频LED闪烁，令交通信号阅读算法能于所有光照条件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光学格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素阵列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半导体的DR-Pix™技术，提供双转换增益以在所有光照条件下提升性能。它以线性、HDR或LFM模式捕获图像，并提供模式间的帧到帧情境切换。 AR0231AT提供达4重曝光的HDR，以出色的噪声性能捕获超过120dB的动态范围。AR0231AT能同步支持多个摄相机，以易于在汽车应用中实现多个传感器节点，和通过一个简单的双线串行接口实现用户可编程性。它还有多个数据接口，包括MIPI(移动产业处理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它关键特性还包括可选自动化或用户控制的黑电平控制，支持扩频时钟输入和提供多色滤波阵列选择。封装和现状：AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封装，现提供工程样品。工作温度范围为-40℃至105℃(环境温度)，将完全通过AEC-Q100认证。
标签： 图像传感器
上传时间： 2022-06-27
上传用户：XuVshu
于ADuC812的智能无功补偿控制器的研制 一种眼科B型超声诊断议 SL11R单片机外部存储器扩展 单片机复位电路...支持键盘双击事件的C程序设计! 一些源程序 FrankLin C51 库函数的一些bug! VC++用ActiveX控件与单片机串行通信
上传时间： 2013-12-10
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IC卡破解,教程 可以破解一般加密的A.B类智能IC卡
上传时间： 2014-08-26
上传用户：wfeel
电网月度（年度）检修计划图示化智能分析 技术报告。系统设计了通过B/S模型IE浏览器登陆系统网站上报检修计划，二级单位主任直接通过网页审批检修计划，实现了上报计划流程的网络化。
上传时间： 2014-10-31
上传用户：zaizaibang
一个基于J2ME的手机纸牌游戏~~b/s系统~很简单~大家可以交流一下
上传时间： 2014-11-08
上传用户：lanjisu111
基于XML－J2EE、C/S与B/S混合结构的电子商务智能管理信息系统应用研究
上传时间： 2017-07-22
上传用户：1427796291
智能手机以及新一代移动通信技术的迅速崛起，使得人们的日常生活变得更加便利和丰富多彩。在此同时，旅游行业对于智能导游的服务也变得越来越重视，游客的需求也越来越强烈！在此背景下，对智能导游服务进行了深入的了解和研究，并结合先进的“云计算”技术和B/S架构模式，提出了一套基于Android平台的智能云导游系统，内容新颖，实用可靠，有一定的推广和应用价值。
上传时间： 2013-10-28
上传用户：xcsx1945
1、本系统采用B/S架构，是学校智能办公系统的一部分，菜单中的“用户管理”、“权限管理”、“菜单管理”、“帮助主题”已集成在办公系统之中，因此本系统不提供这几项功能。 2、本系统采用集中管理、分工合作的方式，将用户分为五个级别，每个级别的用户只能使用相应的功能，因此，能公平、公正、公开地考评各位教师的教学质量。 3、支持多人同时操作和远程操作，大大缩短数据录入时间。 安装和使用注意事项： 1、将压缩文件解压到IIS目录后，运行cjcl目录下的reg.bat。 2、系统内置五个用户：系统管理、学校领导、成绩录入、班主任、一般用户，其中前四个用户的密码均为1，而一般用户在登录页面只需点提交，一般用户只提供查询功能。 3、使用前先由学校领导创建新任务，录入学校信息、教师信息、班信息等，再由班主任录入学生信息，最后由成绩录入员录入学生成绩。 4、在数据库中的user表中更改或增加用户，在jbqx表中更改每个级别的权限。 如有建议或疑问请与作者联系。
标签： 架构
上传时间： 2015-03-11
上传用户：qlpqlq
本系统采用B/S架构，是学校智能办公系统的一部分，菜单中的“用户管理”、“权限管理”、“菜单管理”、“帮助主题”已集成在办公系统之中，因此本系统不提供这几项功能。 2、本系统采用集中管理、分工合作的方式，将用户分为五个级别，每个级别的用户只能使用相应的功能，因此，能公平、公正、公开地考评各位教师的教学质量。 3、支持多人同时操作和远程操作，大大缩短数据录入时间。
标签： 架构
上传时间： 2015-03-16
上传用户：yan2267246
停车诱导系统中车位预测模型的研究 摘 要 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出墓于B P神经网络的车位占有预测模型， 同时将自适应 学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本B P神经网络， 优化了学习速率， 减少了训练过程的震荡趋势， 改善了网络的收效 隆。以此为基础实现了停车位的智能预测 0最后， 进行了多种方法比对实验
上传时间： 2013-12-17
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