奔驰车辆识别代码

[推荐]奔驰 w220 故障码表

[只看该作者]

Post By：2011-11-25 21:18:55

奔驰 w220 故障码表

第27组故障码

ESM电子档位选择电脑故障码 故障码 说明

P1000 N15/5电子档位选择电脑故障 P1747 与A1（仪表）CAN通讯故障 P1750 电脑供电电压过低

P1832 N15/5电子档位选择电脑输出级短路 P1833 N15/5电子档位选择电脑输出级开路 P1856 档位选择信号故障 P1860 右后车轮转速信号错误 P1861 左后车轮转速信号错误 P1875 CAN通讯故障

P1876 与巡航系统的CAN通讯故障 P1904 档位显示屏照明系统故障

P1906 与N73（EIS 电脑）CAN通讯故障 P1910 电脑供电电压过高

P1911 档位显示屏照明系统线束断路 P1912 按扭信号电压值错误

第30组故障码 DTR车距监测系统故障码 故障码 说明

C1000 N63/1（DTR车距监测系统电脑）故障

C1020 N63/1（DTR车距监测系统电脑）CAN通讯故障 C1022 与N3/10（ME-SFI电脑）通讯故障 C1024 与N1

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第27组故障码

ESM电子档位选择电脑故障码 故障码 说明

P1000 N15/5电子档位选择电脑故障 P1747 与A1（仪表）CAN通讯故障 P1750 电脑供电电压过低

P1832 N15/5电子档位选择电脑输出级短路 P1833 N15/5电子档位选择电脑输出级开路 P1856 档位选择信号故障 P1860 右后车轮转速信号错误 P1861 左后车轮转速信号错误 P1875 CAN通讯故障

P1876 与巡航系统的CAN通讯故障 P1904 档位显示屏照明系统故障

P1906 与N73（EIS 电脑）CAN通讯故障 P1910 电脑供电电压过高

P1911 档位显示屏照明系统线束断路 P1912 按扭信号电压值错误

第30组故障码 DTR车距监测系统故障码 故障码 说明

C1000 N63/1（DTR车距监测系统电脑）故障

C1020 N63/1（DTR车距监测系统电脑）CAN通讯故障 C1022 与N3/10（ME-SFI电脑）通讯故障 C1024 与N1

奔驰w220 故障码表

第27组故障码

ESM电子档位选择电脑故障码

故障码说明

P1000 N15/5电子档位选择电脑故障

P1747 与A1（仪表）CAN通讯故障

P1750 电脑供电电压过低

P1832 N15/5电子档位选择电脑输出级短路

P1833 N15/5电子档位选择电脑输出级开路

P1856 档位选择信号故障

P1860 右后车轮转速信号错误

P1861 左后车轮转速信号错误

P1875 CAN通讯故障

P1876 与巡航系统的CAN通讯故障

P1904 档位显示屏照明系统故障

P1906 与N73（EIS 电脑）CAN通讯故障

P1910 电脑供电电压过高

P1911 档位显示屏照明系统线束断路

P1912 按扭信号电压值错误

第30组故障码

DTR车距监测系统故障码

故障码说明

C1000 N63/1（DTR车距监测系统电脑）故障

C1020 N63/1（DTR车距监测系统电脑）CAN通讯故障C1022 与N3/10（ME-SFI电脑）通讯故障

C1024 与N15/3（ETC电脑）通讯故障

C1032 与A1（仪表）通讯故障

C1033 与N47-5（ESP，SPS和BAS电脑）通讯故障C1034 与N73（EIS电脑）通讯故障

C1035 与N80（转向柱电脑）通讯故障

人脸识别源代码

※人脸检测(文章+程序)---技术文档及代码非常全『 MB) 』

※完整的Matlab下人脸检测及识别系统源代码『 (393.19 KB) 』

注：这个人脸检测和识别系统开发于Matlab 7.0.1下，非常值得学习。

※Matlab实现的基于颜色分隔的人脸人眼检测与定位及识别算法源代码 『

Face-Eye-Detection.part1.rar (1.91 MB)

Face-Recognition-Detection.rar 人脸检测（文章+程序）.rar (1.27

Face-Eye-Detection.part2.rar (152.54 KB) 』

注：这是一个matlab程序，用来检测并定位人脸及人眼。采用的算法是肤色的颜色分隔。附件中的文件包括 eyematch.m, eyematch2.m, face.m, findeye.m,skin.m, k001.JPG等等 。

※完整的包括及动作识别的C++人脸检测源代码『 』

本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络

主板代码的识别

现将一些有关代码列出。

通常情况下，当显卡的信息过后，显示的便是系统信息了。主板的型号一般在第三行，例如：TRM-P5MVP-A4-V1.01（此例中TRM实际上是主板牌子的缩写，不过有时候也不一定），而最下面一行显示的则是主板的主要信息，例如：07/30/1998/-VP3-586B-W877-2A5LETGAC-00，其中W877是主板采用的I/O芯片型号，接下来的2A5LETGAC才是最重要的信息显示，2A5LE代表主板采用的是VIA Apollo MVP3芯片组，TG是主板厂商代码，此处代表Tekram（建邦），至于AC则代表主板型号。

芯片组代码：

2A69K：Intel 440BX 芯片组 2A69J：Intel 440LX 芯片组 2A69H: Intel 440FX 芯片组 2A59C: Intel Triton FX 芯片组 2A59F: Intel Triton II HX 芯片组 2A59G: Intel Triton VX 芯片组 2A59H: Intel Triton VX 芯片组 2A59I: Intel Triton TX 芯片组

2A59A: Intel Natoma (Neptune)

allsamples=[]; % allsample用于存储读取的人脸图像矩阵 m=0; for i=1:40 for j=1:5

a=imread(strcat ('e:\\ORL\\s', num2str(i),'\\', num2str(j),'.pgm')); b=a(1:112*92); b=double(b);

allsamples=[allsamples; b]; m=m+1;

subplot(10,20,m); imshow(a); if(j==1)

title(['训练图库',num2str(i)]) end end end

samplemean=mean(allsamples); % 平均图片，1 × N for i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; end;

% 获取特征值及特征向量

sigma=xmean*xmean'; % M * M 阶矩阵 [v d]=eig(sigma);

车牌识别

电子1301孙洪江 2013234020113

一、目的与要求

车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域，并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统，能够提高学生分析问题和解决问题的能力，还能培养一定的科研能力

二、设计原理:

牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

三、详细设计步骤:

为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤： a.牌照定位，定位图片中的牌照位置；

b.牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；

c.牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。 牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，

车牌识别综述,写的不错,引用率挺高的

第16卷第2期

2001年6月　　　郑州轻工业学院学报(自然科学版)　　　JOURNALOFZHENGZHOUINSTITUTEOFLIGHTINDUSTRY(NaturalScience)Vol.16　No.2Jun.2001文章编号:10041478(2001)02004704

车辆牌照识别系统综述

王广宇

(郑州轻工业学院应用数理系,河南郑州　450002)

摘要:基于图像和字符识别技术的智能化交通管理系统——车辆牌照识别系统,一般要先对原

始图像进行转换、压缩、增强、水平校正等预处理,再用边缘检测法对牌照进行定位与分割,而

字符识别多采用特征提取与模式匹配等方法.从中可以看出:多种预处理与识别技术有机结合

以提高系统识别能力,在有效、实用的原则下将神经网络与人工智能技术相结合将成为模式识

别研究的两个重要发展趋势.

关键词:模式识别;图像增强;字符;人工智能;车辆牌照识别系统

中图分类号:TP391.41　　　　文献标识码:A

0　引言

20世纪90年代以来,我国在基础设施的建设上加快了步伐,相比之下,道路管理监控以及科学收费软件等设施建设却显得相对滞后.针对这种情况,管理部门已着手进行诸如交通信号自适应控制系统、智能交通监

% 车牌识别程序主体 clc;

close all; clear all;

%========================================================== %说明： % %

%=========================================================== % ==============测定算法执行的时间，开始计时================= tic %%%%%记录程序运行时间

%=====================读入图片================================ [fn,pn,fi]=uigetfile('*.jpg','选择图片'); I=imread([pn fn]); figure; imshow(I);

title('原始图像');%显示原始图像

chepailujing=[pn fn] I_bai=I;

[PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_fenge(I);

% I=rgb2hsv(I);

% [PY2,PY1,PX2,PX1]=caitu_tiqu(I,I_bai);%用HSI模型识别蓝色，用

东北大学硕士学位论文车辆运动图像的处理与识别

姓名：赵双双申请学位级别：硕士专业：车辆工程指导教师：宋桂秋

20040201

东北大学硕士学位论文

车辆运动图像的处理及识别

摘要

运动目标的检测与跟踪是应用视觉研究领域的一个重要课题。在现实生活中，大量的有意义的视觉信息包含在运动之中。尽管人类视觉既能看见运动又能看见静止的物体，但是在许多场合，比如说交通流量的监测、重要场所的保安、航空和军用飞行器的制导、汽车的自动驾驶或辅助驾驶等，我们往往对运动的物体更感兴趣。因此研究只对运动目标敏感的检测与跟踪系统是很有意义的。

本论文先对图像进行预处理，采用的ＬＵＭ滤波，它借助控制参数可

在噪声平滑化与保存图像细节之间得到一个良好的平衡，在车辆运动图

像处理中显示了很好的效果。还有小波包滤波，它在处理的过程中对低频部分和高频部分同时进行细分，处理的效果也很好。

本论文在边缘检测部分采用了ＣａｎｎＹ算子对车辆运动图像进行处理，因此可以完好的保存图像的边缘，并克服了其它算子在滤波后边缘的方向信息被丢失或边界一般较宽或对噪声敏感等缺陷。

本论文在研究车辆运动图像识别的过程中，根据交通目标移动的特

点引入了基于目标矩特征的识别方法，此组不变矩不受平移、旋转及大

小比例改变的影响，所以将其