简介：介绍一种近耦合射频识别系统（典型读写距离25mm的非接触读写卡系统）的两个重要组成部分－－部近耦合设备和邻近卡的工作原理及由此设计的天线尺寸和匹配电路。

简介：随着人工智能的发展，数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用，是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念，详细描述了BP神经网络的原理，并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式，分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值，并能通过各种优化方式提高识别精度。

简介：针对车道线检测，基于图像白平衡算法和灰度直方图，自适应地提取出感兴趣区域，并自适应确定Canny边缘检测算法的高低阈值。通过对概率霍夫变换得到的直线点集进行RANSAC拟合，满足了在不同光照条件下的自适应车道线检测，并基于英伟达JetsonTK1嵌入式开发板结合开源GUI库Qt，使用其QtQuick开发出一套车道线检测系统。

简介：在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。

简介：汉王OCR5.0增强版是北京汉王科技公司推出的一款汉字表格OCR软件、该软件支持市场上销售的TWAIN标准的扫描仪，支持24位彩色、256级灰度扫描识别功能，提供识别完毕后的图文并存的彩色版面恢复，支待RTF、HTML的输出，不仅能识别众字体，还支持简繁混排汉字的识别、纯英文的识别、自动区分“横版”或“竖版”，还支持简体、繁体和英文。

简介：在目前比较流行的ARM7平台上实现了JPEG编码算法，重点介绍了如何针对ARM体系架构进行各种优化，以及利用ADS环境中的性能分析功能对优化效果进行评估，最终在S3C44BOX平台上达到每秒编码5幅QVGA大小彩色位图或13幅灰度位图的水平。其中用到的一些优化方法同样适用于ARM平台上的其他算法。

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