时钟芯片DS12887及红外遥控技术应用于时钟显示器的研制

大屏幕时钟及温度显示器目前广泛应用于各种场合,然而目前市场流行的大屏幕时钟及温度显示器均存在时间数据修改困难的缺点,而时钟数据会因使用时间长而产生积累误差,因此必须修正。针对此问题,以AT89C52单片机作为控制核心,时钟芯片选用DS12887并采用红外遥控技术进行编码和解码,实现10 m以内可稳定有效遥控修改时钟数据。     

大屏幕温度及时间显示器的研制

大屏幕时钟及温度显示器目前广泛应用于各种场合，然而目前市场流行的大屏幕时钟及温度显示器均存在时间数据修改困难的缺点，而时钟数据会因使用时间长而产生积累误差，因此必须修改。针对此问题。以AT89C52单片机作为控制核心，采用了红外遥控技术进行编码和解码，实现了10米以内，可稳定有效遥控修改时钟数据。     

基于CCD图像的激光点云数据边界提取法

提出了一种融合激光和CCD图像的点云数据边界提取的方法。首先,将激光点标定到CCD图像上。然后,融合CCD图像数据与激光数据,提出了一种基于图像法的点云数据边界特征的提取方法,采用图像处理中梯度求解方法,对点云中每一点处的法向矢量和曲率进行估计,通过阈值得到候选边界点,再利用曲率极值法得到最终边界点。     

基于支持向量机（SVM）的汽车车型识别

本文研究了一种基于支持向量机(SVM)的车型图像识别算法。采用图像边缘检测方法,该方法首先基于邻域灰度极值提取边界候选图像,然后以边界候选像素及其邻域像素的二值模式作为样本集,进行运动目标分割并提取具有RST不变性的轮廓特征向量,输入支持向量机进行训练和识别。此外,该算法与传统的算法比较,使用核函数少,计算量小,能较好地解决小样本、非线性和局部极小点等问题。实验表明,基于支持向量机(SVM)的车型图像识别算法具有更好的性能。