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# 基于Arduino的太阳能智能士兵制服## 项目简介太阳能智能士兵制服是一个为士兵设计的高科技智能服装项目。它通过集成多种传感器和通信模块，提高了士兵在执行任务时的安全性和舒适性。本项目集成了环境传感器、GPS模块、无线WiFi通信等功能，实现了实时监测和数据传输。## 项目的主要特性和功能 环境参数监测实时监测温度、湿度等环境参数。 生命体征检测通过心率传感器监测士兵的生命体征。 金属检测功能集成金属检测传感器，帮助士兵在战场上识别潜在威胁。 GPS定位跟踪通过GPS模块实时跟踪士兵的位置。 数据可视化与分析通过Thingspeak平台进行数据可视化与分析。 温度调节集成帕尔帖尔模块，提供加热、冷却和中性模式，根据士兵的舒适度调节内部温度。## 安装使用步骤### 所需材料 Arduino ATmega328P ESP8266 WiFi模块 NEO6M GPS模块 DHT11传感器（温度、湿度）

基于OpenCV与Python的车道线智能检测系统：从图像预处理到UI界面的实现,基于OpenCV与Python的车道线智能检测系统（带UI界面）：从图像预处理到霍夫直线检测与拟合的自动驾驶核心技术解析,基于Opencv和Python的车道线检测系统（带UI界面)在自动驾驶中，让汽车保持在车道线内是非常重要的，所以这次我们来说说车道线的检测。我们主要用到的是openCV, numpy, matplotlib几个库。主要包括下面这么几个步骤：1. 图像加载；2. 图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3. Cany边缘检测；4. 需要区域检测；5. 霍夫直线检测 ；6. .直线拟合；7. 车道线叠加；8. 图片和视频测试；9. 可视化界面pyqt5,核心关键词：OpenCV; Python; 车道线检测; 图像加载; 图像预处理; Canny边缘检测; 区域检测; 霍夫直线检测; 直线拟合; 车道线叠加; 图片测试; 视频测试; UI界面; PyQt5。,基于OpenCV与Python的车道线检测系统（含UI界面）——自动驾驶中的关键技术

基于MATLAB的模拟退火算法优化车辆路径问题的研究：位置定位下的最短路径选择及运输成本最低方案,基于Matlab的模拟退火算法优化VRP路径规划系统：最短路径与成本最低的车辆调度方案,基于matlab的模拟 火算法（SA）优化车辆路径问题（VRP），在位置已知的条件下，确定车辆到各个指定位置的行程路线图，使得路径最短，运输成本最低。一个位置由一台车服务，且始于起点，返回起点。程序已调通，可直接运行。,关键词：MATLAB；模拟退火算法（SA）；车辆路径问题（VRP）；路径优化；最短路径；运输成本；起点返回起点。,基于Matlab的SA算法优化VRP路径规划程序