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基于STM32的四车道公路超重检测系统

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简介：
本项目设计了一套基于STM32微控制器的四车道公路超重检测系统，能够实时监测车辆重量并识别超载情况，保障道路安全。 基于STM32的公路四路超重检测系统配备了四处独立的超重检测装置。这些装置能够实时采集数据并在OLED显示屏上显示。用户可以设置重量阈值，当四路总重量超过设定值时，系统会触发声光报警，并具备联网监控功能。

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  • 基于STM32的四车道公路超重检测系统
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    本项目设计了一套基于STM32微控制器的四车道公路超重检测系统，能够实时监测车辆重量并识别超载情况，保障道路安全。 基于STM32的公路四路超重检测系统配备了四处独立的超重检测装置。这些装置能够实时采集数据并在OLED显示屏上显示。用户可以设置重量阈值，当四路总重量超过设定值时，系统会触发声光报警，并具备联网监控功能。
     
  • 基于MATLAB的车道线检测系统
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    本车道线检测系统采用MATLAB开发，结合图像处理技术与机器学习算法，实现对车道线的精准识别与跟踪，确保行车安全。 基于MATLAB的车道线检测系统课程设计是我大二期间完成的一份作业。该设计利用了MATLAB软件进行开发，旨在实现对道路车道线的有效识别与跟踪。通过这一项目，我深入学习并掌握了图像处理及机器视觉的相关技术，并将其应用于实际问题解决中。
     
  • 基于MATLAB的车道线检测与识别系统
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    本研究开发了一套基于MATLAB的车道线检测与识别系统，利用图像处理技术自动识别道路上的车道标记，提高驾驶安全性和辅助自动驾驶系统的精度。 该课题是基于MATLAB的车道线检测项目，通过边缘检测、形态学处理以及霍夫变换来识别车道线，并能够计算车辆与车道线之间的距离及偏移量。此外，还可以开发一个图形用户界面（GUI）来展示这些信息。
     
  • 基于OpenCV的Python视频车道线检测系统
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    本项目开发了一个利用Python和OpenCV库实现的视频车道线检测系统，旨在实时准确地识别并追踪道路上的车道标志线。该系统通过图像处理技术，有效提高驾驶安全性与辅助自动驾驶功能。 高斯滤波可以通过以下代码实现：`gaussian = cv2.GaussianBlur(color_img, (gaussian_ksize, gaussian_ksize), gaussian_sigmax)`，其中 `color_img` 是输入图片，`gaussian_ksize` 为高斯核大小（可以是方形矩阵或矩形），而 `gaussian_sigmax` 则是在X方向上的高斯核标准偏差。 对于颜色空间转换，使用如下代码：`gray_img = cv2.cvtColor(input_image, flag)`。这里，`input_image` 是需要进行转换的图片，`flag` 指定了转换类型（例如，cv2.COLOR_BGR2GRAY表示从BGR到灰度图像的转换；cv2.COLOR_BGR2RGB 表示从 BGR 到 RGB 的转换； cv2.COLOR_BGR2HSV 表示从 BGR 转换为 HSV）。返回值是颜色空间变换后的图片矩阵。可以研究一下这个函数与 `cv2.imread()` 之间的区别。
     
  • 基于FPGA的八通道超声检测系统设计
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    本项目专注于开发一种集成在FPGA架构上的高性能、多通道超声波检测系统。此创新性的八通道系统旨在通过优化硬件和算法来提升医学成像的质量与效率，为诊断提供精确的数据支持。 本段落提出了一种基于FPGA的八通道超声探伤系统设计方案。该系统利用低功耗可变增益运放和八通道ADC构成高集成度的前端放大与数据采集模块；采用FPGA和ARM作为数字信号处理的核心及人机交互的主要途径。为了满足探伤系统的实时性和高速性要求，采用了硬件报警、缺陷回波峰值包络存储等关键技术。此外，该系统在小型化和数字化方面取得了显著进步，为便携式多通道超声检测系统的开发奠定了基础。
     
  • 基于C8051F040的四通道微安级电流检测系统
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    本项目设计了一套基于C8051F040单片机的四通道微安级电流检测系统，适用于高精度、低功耗的应用场景。系统通过精密电路和算法实现对微小电流的准确测量与分析。 本电路是我做的一个微安电流检测项目中的硬件部分，主要分为两大部分：数据采集部分和数据处理部分。 在数据采集部分，我使用了直流放大器ICL7650运放芯片。这款运放的效果非常好，零漂很小，可以测量10uA到10mA的电流，并且能够根据被测电流大小自动切换量程。 另一部分是数据处理模块，在这里采用了C8051F040单片机进行信号采集、分析和判断。该芯片内置了四路AD转换器用于前端信号处理，然后将这些信息传输到单片机内进行进一步的运算与显示操作。此外，还扩展了一个USB转串口模块连接在单片机上，通过此模块可以方便地利用USB线将数据上传至上位机中。
     
  • 基于OpenCV的移动车辆在道路停车位检测
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    本研究利用OpenCV技术开发了一种算法，能够有效识别并计数道路上可用及被占用的停车空间，旨在提升城市停车管理效率。 基于OpenCV的道路停车位移动车辆检测方案简易实用。该系统支持视频流输入（用户可自定义感兴趣区域ROI，推荐使用avi格式），并通过C++与Visual Studio实现。附有测试代码及注释以帮助理解，并提供一个测试视频文件供参考。请自行配置工程中的属性和OpenCV库版本信息，作者编写时使用的VS版本为2017、opencv 4.0。该方案能够完成基本的车辆检测任务，欢迎在评论区交流想法。
     
  • Python开发的视频道路车道检测系统源码.zip
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    本资源包含一个使用Python编写的视频道路车道检测系统的完整源代码。该系统能够实时分析视频流，识别并标记出道路上的车道线，适用于自动驾驶、智能交通监控等领域研究和应用。 近年来，约有一半的交通事故与车辆偏离正常车道有关。驾驶员注意力分散或疲劳驾驶可能导致无意中的车道偏移，这是事故的主要原因之一。因此，在汽车驾驶过程中自动检测车道偏移成为研究热点。 基于此需求，本项目开发了一种视频道路车道检测系统，并提供了相应的Python源码。该系统用于识别和分析道路上的车道信息，主要包含以下内容： 1. 使用颜色空间变换及Sobel算子生成二值图像以定位可能的车道线； 2. 应用透视变换校正得到鸟瞰图视角下的车道视图并裁剪出最有可能含有车道线像素的部分； 3. 采用二次多项式拟合方法确定车道边界； 4. 计算车道曲率及车辆与道路中心的位置偏差，利用反向矩阵将结果映射回原始图像中显示出来； 5. 在原始视频帧上添加文字信息展示当前的车道偏移量和弯道半径。
     
  • 高速公路超重车辆动态称重系统设计文档.doc
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    该设计文档详细介绍了针对高速公路超载问题定制开发的动态称重系统的方案。包括系统架构、技术参数、安装方式及预期效果等关键内容，旨在提升道路安全和管理效率。 近年来，超重车辆导致的桥梁安全事故频发，对公路造成了严重的破坏。例如钱塘江三桥引桥坍塌事故以及哈尔滨阳明滩大桥引桥倾覆事件就是典型例子。除了直接引发桥梁垮塌外，超重车辆还会加速桥面和路面等设施的老化与破损，并增加养护维修的工作量，从而给桥梁和其他基础设施的安全带来极大的威胁。
     
  • 基于CLRNet的车道线检测
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    本研究采用CLRNet算法进行车道线检测，通过改进网络结构和优化训练策略，实现了高精度、实时性的车道线识别性能。 车道线检测是自动驾驶及智能交通系统中的关键技术之一，用于帮助车辆识别行驶路径并确保驾驶安全。CLRNet是一个专门针对车道线检测设计的深度学习模型，在这篇介绍中将深入探讨其工作原理、实现细节以及在实际应用中的价值。 一、车道线检测的重要性 车道线检测对于自主驾驶至关重要，它为车辆提供清晰的道路环境感知能力，并能够实时判断车辆是否偏离正常行驶路线，从而预防潜在交通事故。此外，这项技术还有助于提高交通效率，例如通过提前预警驾驶员避免非法变道等行为。 二、CLRNet模型概述 CLRNet是一个基于深度学习的车道线检测框架，其设计目标是实现高精度、鲁棒性以及实时性能。该模型可能采用卷积神经网络（CNN）架构，并利用大量标注图像数据进行训练以自动提取特征并完成分类或定位任务。 三、CLRNet的主要特点 1. 高精确度：通过优化网络结构和损失函数，CLRNet在复杂场景下能够提高对车道线的检测准确性，包括处理弯曲、模糊以及遮挡等情况。 2. 强大的适应性：为了应对不同道路环境的变化（如光照变化与天气条件），CLRNet可能具备良好的泛化能力以适应多变因素的影响。 3. 实时性能：考虑到自动驾驶系统有限的计算资源需求，CLRNet经过精心设计确保在满足检测要求的同时保持较低的运算复杂度和较快的速度。 四、源码分析 该模型的主要代码通常会包含在网络结构定义文件、训练脚本以及数据预处理模块中。通过对这些组成部分的研究可以理解CLRNet的具体实现方式，包括其网络架构特点、训练策略及图像处理方法等关键信息。 五、使用与部署 对于开发者来说，在开始使用CLRNet之前需要安装必要的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），并根据提供的脚本配置超参数和准备训练数据。完成模型的训练后，可以将其部署到嵌入式设备或者服务器上以实现车道线检测功能。 总结而言，CLRNet是一个专为车道线识别设计的高度精准且具有鲁棒性与实时性的深度学习框架。通过深入研究其源代码可以帮助我们更好地理解该技术的工作机制，并进一步定制和优化模型来适应各种应用场景的需求。对于自动驾驶及智能交通领域的研究人员和技术人员来说，CLRNet无疑是一项非常有价值的工具。