【摘 要】
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本文提出一种基于芯片驱动一体化的数字无极调光调色温的LED隧道灯照明系统,主要包括自主知识产权国产芯片驱动的LED隧道灯、数模转换器和隧道照明控制器,其中LED隧道灯内部的驱动芯片自身带有模拟电压信号调光接口,数模转换器负责将数字化命令转换为模拟电压信号输出,隧道照明控制器则提供数字化调光调色温控制命令,通过485数据总线实现隧道照明的数字无极调光调色温的控制,从而大幅提高了隧道LED照明的可靠性、一致性、智能化和数字化本系统应用芯片驱动LED光电模组,结合照明控制器进行数字化无极调光调色温,实现了 LE
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本文提出一种基于芯片驱动一体化的数字无极调光调色温的LED隧道灯照明系统,主要包括自主知识产权国产芯片驱动的LED隧道灯、数模转换器和隧道照明控制器,其中LED隧道灯内部的驱动芯片自身带有模拟电压信号调光接口,数模转换器负责将数字化命令转换为模拟电压信号输出,隧道照明控制器则提供数字化调光调色温控制命令,通过485数据总线实现隧道照明的数字无极调光调色温的控制,从而大幅提高了隧道LED照明的可靠性、一致性、智能化和数字化本系统应用芯片驱动LED光电模组,结合照明控制器进行数字化无极调光调色温,实现了 LE
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汽车交通事故已成为世界性的严重社会问题,惨重的交通事故后果使人们不得不对交通安全状况予以高度重视,并将不断进步的科学技术应用于交通安全研究工作中。目前市场已有多种交通事件检测系统,但是,当深度学习模型训练样本和目标场景样本分布不匹配时,存在检测性能显著下降的缺陷,即存在检出率不高、误测率高的问题。本文旨在提供一种将深度学习和视频技术应用于高速公路常规交通事件检测分析应用场景的技术实现方案。
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