AR0231AT7C00XUEA0-DRBR(RGB濾光)安森美半導體推出采用突破性減少LED閃爍 (LFM)技術的新的230萬像素CMOS圖像傳感器樣品AR0231AT,為汽車先進駕駛輔助系統(ADAS)應用確立了一個新基準。新器件能捕獲1080p高動態范圍(HDR)視頻,還具備支持汽車安全完整性等級B(ASIL B)的特性。LFM技術(專利申請中)消除交通信號燈和汽車LED照明的高頻LED閃爍,令交通信號閱讀算法能于所有光照條件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光學格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素陣列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半導體的DR-Pix?技術,提供雙轉換增益以在所有光照條件下提升性能。它以線性、HDR或LFM模式捕獲圖像,并提供模式間的幀到幀情境切換。 AR0231AT提供達4重曝光的HDR,以出色的噪聲性能捕獲超過120dB的動態范圍。AR0231AT能同步支持多個攝相機,以易于在汽車應用中實現多個傳感器節點,和通過一個簡單的雙線串行接口實現用戶可編程性。它還有多個數據接口,包括MIPI(移動產業處理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它關鍵特性還包括可選自動化或用戶控制的黑電平控制,支持擴頻時鐘輸入和提供多色濾波陣列選擇。封裝和現狀:AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封裝,現提供工程樣品。工作溫度范圍為-40℃至105℃(環境溫度),將完全通過AEC-Q100認證。
標簽: 圖像傳感器
上傳時間: 2022-06-27
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這是一個三次樣條插值的.m程序 輸入的是一個二維數組A(Nx2) 插值方法為: S(x) = A(J) + B(J)*( x - x(J) ) + C(J)*( x - x(J) )**2 +D(J) * ( x - x(J) )**3 for x(J) <= x < x(J + 1)
上傳時間: 2013-12-14
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間: 2014-01-08
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用匯編編寫的河內塔程序 將第一柱a上n-1個盤借助第二柱c移到第三柱b 把a上剩下的一個盤移到c 將n-1個盤從b借助a移到第三柱c 這三步是圖示河內塔的根本方法 功能一:自己動手移動河內塔 先按左右鍵選擇要移的盤,按箭頭上鍵確定 再按左右鍵移到要的盤 如此,再根據河內塔的規則確定較好的次數step2 功能二:圖示河內塔移動過程 根據河內塔的基本方法,確定圖象,按任意鍵選下一步,(開始時輸入level)
上傳時間: 2015-01-10
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Neural networks : an introduction / B. Muller, J.Reinhardt. 此書的配套軟盤
標簽: B. introduction Reinhardt networks
上傳時間: 2013-12-13
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本系統采用A. 系統需求分析報告(設計方法/數據流圖/數據字典) B. 數據庫的信息要求報告(E—R圖及關系數據模型) C. 數據庫的操作和應用要求報告(模塊結構圖<概念結構設計及邏輯結構設計>) D. 調試中出現的問題及解決方法(物理設計,調試及運行,維護) E. 訪問數據庫的方式(ODBC,
上傳時間: 2013-12-27
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提出了一種基于樣本的分級檢索 MPEG 視頻的新方法:首先用I 幀的dct_dc_size 字段快速粗檢,然后用斷層攝影(tomography)法分析B 幀運動矢 量的時空分布特性以進一步縮小結果集,最后用DC 圖像的精確匹配方法驗證檢索結果.試驗結果表明,本方法 所需計算量較小,且可保證較高的檢索精度.
標簽: dct_dc_size tomography MPEG 幀
上傳時間: 2013-12-30
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一本對象程序設計 For Delphi的書籍,內容詳細講解了Delphi的面向對編程方法與技巧!
上傳時間: 2015-04-27
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計算機控制技術.了解步進電機控制的基本原理; b.掌握控制步進電機轉動的編程方法。
上傳時間: 2014-01-20
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車牌定位---VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間: 2013-11-26
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