4.4 测试设备与要求：- 采样频率至少100Hz，确保数据实时性。- 精度要求严格，速度误差0.1km/h内，位置误差0.03m内，加速度误差0.1m/s²内。 5 测试通过条件：- 自动驾驶状态下完成测试，符合规定要求。- 所有必选与选测项目一次性通过，软硬件不变更。- 遵守交通规则，功能正常，
Typescript 25 次浏览
此工具利用 OpenCV 库，可识别并删除重复的图像，支持不同尺寸但大小一致的图像。虽然其效率因硬件而异，但对于大型图像集，处理时间可能会较长。
Python 23 次浏览
集成语音识别功能，预设特定命令后，系统能识别并触发相应操作。例如，设定「你好」命令，系统识别后会显示「成功」提示框。用户可自定义命令与对应动作。
C# 36 次浏览
介绍了车牌识别系统的实现，涵盖了车牌字符的分割与字符的识别功能。通过PPT演示和相关代码，详细阐述了如何高效地分割车牌字符，并准确识别各字符。代码部分已全面提供，用户可以直接使用和参考，以提高项目的开发效率。此项目的分割算法和识别方法经过优化，适用于各种复杂场景。
C# 26 次浏览
本内容涵盖了两个算法文件：摄像头手势追踪与识别.py和视频手势追踪与识别.py。每个文件包含65行简洁易懂的代码，经过亲测验证成功。
Python 23 次浏览
利用基于opencv的技术，实现了对交通视频中车辆的即时识别与跟踪。该系统采用了质心跟踪算法，确保了高准确率。
C++ 21 次浏览
基于 STM32 板、树莓派 3B+ 板、Python 语言、OpenCV 和 OpenMV4 开发的小车循迹与识别系统，实现小车的循迹行驶和图像识别功能。系统设计简单易懂，适合学习者入门。
Python 16 次浏览
VC6.0可测试，发送NTP包，解析抓包，VC调试需将目标IP设为NTP服务器IP，sendto数据长度改为64即可。
C 23 次浏览
Java 后台开发的老朋友——JavaServlet，蛮适合刚入门或者搞企业应用的你。它不是什么新潮玩意儿，但稳定、清晰，适合做一些动态页面、接口响应啥的。像表单提交、维护用户登录状态，用它都挺顺手的。 Servlet 的生命周期就像是四步曲：加载、初始化、服务、销毁。每次你第一次求它，容器会帮你加
Javascript 0 次浏览