改进LeNet5-CNN的车牌识别工程应用优化设计

为兼顾车牌识别的精确度与鲁棒性,提高工程应用价值,提出一种基于改进LeNet5-CNN(卷积神经网络)的车牌识别工程应用优化算法。使用SE模块代替传统LeNet5模型中第三层及第五层的对应内容,同时将第2个全连接层以平均池化层来代替,且增加正则化及归一化处理,保证精度的前提下,减少计算量。在已有工程智能摄像头识别后,增加车牌识别再处理服务器,服务器中架设本算法,通过双重化识别优化工程应用。实验结果表明:设计的精度和收敛时长,明显优于传统方案;横向对比数据显示,本设计精确度更优,高达98.6%;实际工程应用对比该算法很好的解决第二位字母A和B无法识别问题,极大提高工程效应。

基于PWM的智能视力保护器设计与实现

针对当下诸多视力矫正器产品性能单一,不能从多角度起保护作用,设计了一种基于PWM的智能视力保护器.该设计包括红外人体检测模块、超声波测距模块、光线强度测量电路、PWM调光电路等模块.通过感应器感应到有人存在时,采用红外人体检测装置及AD采集装置采集信号,并将此信号传至单片机,经过单片机的运算处理,得出最终结果传输给各个模块.采用HC-SR501人体感应模块检测感应区内是否存在人,并开启学习倒计时和其它功能.同时采用PWM调光技术,根据周围光线情况对USB灯进行自动调节光线强弱以及用眼距离,同时可切换手自动模式.