A. 2021前端開發的競爭大嗎我想學習前端開發，不知道前景如何
前端在未來幾年都是很好找工作的，初級前端競爭比較大，但是高級前端開發卻很少，主要是前端門檻低，但是精通各種框架的卻很少。
前端的入門門檻極低，體現在 HTML 和 CSS 上。前端開發已經不只是交互體驗這類問題了，隨著WEB軟體化、HTML5小程序的流行，逐步發展到了以更多功能開發為重點。
web前端有廣闊的發展空間，app、小程序、移動端、pc端等都網站是需要前端技術的開發支持才能夠完成，技術門檻相對較低、需求量較大，薪資待遇良好。只要是互聯網端的客戶界面，就需要前端來製作完成，前端開發的編程量不大，但是需要部分編程，入門簡單，但是要學的深入需要一個過程。
圖形學方向
前端自然是與圖形學有千絲萬縷的聯系，除了上面提到了可視化，還有相關3d引擎的開發工作。做這一行要求也非常高了，圖形學相關的演算法，3d引擎的開發，這都需要圖形學相關知識。
B. 實現一套灰度發布系統需要考慮哪些問題
灰度系統需要盡可能的靈活，因為其最終目的主要是為了收集前端的用戶體驗。之前也看到基於後端的灰度方案，其實這個相對來說並不是灰度的本意。灰度系統的使用場景，無非是為了配合高節奏的產品上限頻率，沒有時間進行傳統的窮盡是測試，所興起的測試方法。所以，灰度系統的靈活性，對現有系統的很小的侵入性，是其最重要的特徵。
C. 學前端都學什麼比較好
Web前端學習可分為以下幾個階段：
第一階段Html5+CSS3：主要學習HTML5基礎、CSS基礎、HTML5進階、CSS3進階、Less
第二階段JS交互設計：主要學習JavaScript核心語法、DOM和BOM、JavaScript高級進階、面向對象編程、Touch、jQuery、Zepto
第三階段Node開發：主要學習JavaScript ES6、Node、Express、Mysql、Webpack+Gulp+模塊化、WebSocket+Koa2
第四階段前端框架：主要學習Vue基礎、Vue進階、TypeScript、React
第五階段小程序+數據可視化：主要學習小程序基礎、雲開發、uni-app基礎、數據可視化
D. web前端的行業趨勢是什麼
大公司是前端和移動APP開發合並，成為大前端，所以一個趨勢就是移動web的趨勢，另外HTML5開始流行，HTML5開發也是現在需求很大的一個崗位。
web前端有廣闊的發展空間，app、小程序、移動端、pc端等都是需要前端技術的開發支持才能夠完成，技術門檻相對較低、需求量較大，薪資待遇良好。只要是互聯網端的客戶界面，就需要前端來製作完成，前端開發的編程量不大，但是需要部分編程，入門簡單，但是要學的深入需要一個過程。
Web前端招聘崗位
• 前端開發工程師、Web開發工程師、網頁開發工程師、HTML開發工程師...
• H5開發工程師、移動應用開發工程師、App開發工程師、小程序開發工程師...
• JS開發工程師、Vue.js開發工程師、Node.js開發工程師、前端架構師...
• 小游戲開發工程師、數據可視化開發工程師、WebGL開發工程師、WebVR開 發工程師、Web安全工程師...
在互聯網行業，前端有WEB前端、HTML前端等，隨著互聯網技術發展，就業方向也有很多。web前端的就業方向有web架構師、web前端工程師、HTML前端開發工程師、網頁設計師等等。
HTML前端開發
與Web前端開發不同的是，使用HTML5不僅僅可以開發前端，還有網頁游戲，手機APP，使用瀏覽器進行3D渲染等一系列建立在HTML5標准與搭載其標准瀏覽器上的開發，而未來可能會有更多的功能分支並入HTML5標准。web前端工程師
這個方向是目前從事Web前端開發的主要就業方向
Web架構師
薪資普遍比較高，技術要求高，掌握多種技能，包括：後端技術、DBA、Platform等等，甚至包括網站優化SEO技術。
數據方向
數據研發這個是在Web開發的基礎上用數據附能，懂可視化的一定是有前端能力的，懂hadoop的一定java要熟悉，屬於Web開發的拓展方向。
大前端方向
比如阿里，在大量實踐rn和weex;由於公司內部安卓/ios式微，一定程度上，前端把ios和安卓收編了，統稱大前端。
圖形學方向
前端自然是與圖形學有千絲萬縷的聯系，除了上面提到了可視化，還有相關3d引擎的開發工作。做這一行要求也非常高了，圖形學相關的演算法，3d引擎的開發，這都需要圖形學相關知識。
E. web前端配置文件的格式有哪些
*.pif為DOS環境下的可執行文件在Windows下執行時所需要的文件格式★常見的文件後綴名.ACA：Microsoft的代理使用的角色文檔.acf：系統管理配置.acm：音頻壓縮管理驅動程序,為Windows系統提供各種聲音格式的編碼和解碼功能.aif：聲音文件，支持壓縮，可以使用WindowsMediaPlayer和QuickTimePlayer播放.AIF：音頻文件，使用WindowsMediaPlayer播放.AIFC：音頻文件，使用WindowsMediaPlayer播放.AIFF：音頻文件，使用WindowsMediaPlayer播放.ani：動畫游標文件擴展名，例如動畫沙漏。.ans：ASCII字元圖形動畫文件.arc：一種較早的壓縮文件，可以使用WinZip,WinRAR,PKARC等軟體打開.arj：壓縮文件。可以使用WinZip,WinRAR,PKARC等軟體打開.asf：微軟的媒體播放器支持的視頻流，可以使用WindowsMediaPlayer播放.asp：微軟的視頻流文件，可以使用WindowsMediaPlayer打開.asp：微軟提出的ActiveServerPage,是伺服器端腳本，常用於大型網站開發，支持資料庫連接，類似PHP。可以使用VisualInterDev編寫，是目前的大熱門.asx：WindowsMedia媒體文件的快捷方式.au：是Internet中常用的聲音文件格式，多由Sun工作站創建，可使用軟體WaveformHoldandModify播放。NetscapeNavigator中的LiveAudio也可以播放.au文件.avi：一種使用MicrosoftRIFF規范的Windows多媒體文件格式，用於存儲聲音和移動的圖片.bak：備份文件，一般是被自動或是通過命令創建的輔助文件，它包含某個文件的最近一個版本，並且具有於該文件相同的文件名.basBasic：語言源程序文件，可編譯成可執行文件,目前使用Basic開發系統的是VisualBasic.bat：批處理文件，在MS-DOS中，.bat文件是可執行文件，有一系列命令構成，其中可以包含對其他程序的調用.bbs：電子告示板系統文章信息文件.bfc：Windows的公文包文件.bin：二進制文件，其用途依系統或應用而定.bmp：Bitmap點陣圖文件，這是微軟公司開發Paint的自身格式，可以被多種Windows和WindowsNT平台及許多應用程序支持，支持32位顏色，用於為Windows界面創建圖標的資源文件格式。.c：C語言源程序文件，在C語言編譯程序下編譯使用.cab：Microsoft制訂的壓縮包格式，常用於軟體的安裝程序，使用Windows自帶的實用程序，Extract.exe可以對其解壓縮，WinZip,WinRAR等都支持這種格式.cal：Windows中的日歷文件.cdf：InternetExplorer的頻道文件.cdr：CorelDraw中的一種圖形文件格式，它是所有CorelDraw應用程序中均能夠使用的一種圖形圖像文件格式.cdx：索引文件，存在於Dbase,Foxbase,Foxpro系統軟體環境下.cfg：配置文件，系統或應用軟體用於進行配置自己功能，特性的文件.chm：編譯過後的HTML文件，常用於製作幫助文件和電子文檔.clp：在Windows下剪貼板中的文件格式.cmd：用於WindowsNT/2000的批處理文件，其實與BAT文件功能相同，只是為了與DOS/Windows9x下的BAT有所區別.cmf：音效卡標準的音樂文件，FM合成器等可以回放.cnf：NetMeetting會議連接文件.cnt：聯機幫助文件目錄索引文件，通常和同名的.hlp文件一起保存.col：由AutodeskAnimator,AutodeskAnimatorPor等程序創建的一種調色板文件格式，其中存儲的是調色板中各種項目的RGB值.com：DOS可執行命令文件，一般小於64KB.cpl：控制面板擴展文件，Windows操作系統使用.cpp：C++語言源程序，非常強大的語言，在各種平台中都有相應的開發系統.crd：Windows中的卡片文件.crt：用於安全方面的證書認證文件.cur：Windows下的游標資源文件格式，可用游標編輯軟體編輯.css：Text/css文件.dat：數據文件，在應用程序中使用.dat：VCD中的圖象聲音文件，VCD播放軟體可調用，或是通過VCD機播放.dbf：資料庫文件，Foxbase,Dbase,VisualFoxPro,等資料庫處理系統所產生的資料庫文件.dcx：傳真瀏覽文檔文件.ddi：映象文件，DUP,HD,IMG等工具可.dev：設備驅動程序.dib：設備無關點陣圖文件，這是一種文件格式，其目的是為了保證用某個應用程序創建的點陣圖圖形可以被其它應用程序裝載或顯示一樣.dir：目錄文件.dll：Windows動態連接庫，幾乎無處不在，但有時由於不同版本DLL沖突會造成敗各種各樣的問踢.doc：是目前市場佔有率最高的公室軟體MicrosoftOffice中的字處理軟體Word創建的文檔.dos：Windows保留的MS-DOS的某些系統文件.dot：MicrosoftWord的文檔模板文件，通過模板可以簡化一些常用格式文檔的創建工作,而且可以內嵌VBA程序來實現某些自動化功能.drv：設備驅動程序文件，用在各種系統中.dwg：AutoCAD的圖紙文件，也是許多繪圖軟體都支持的格式，常用於共享數據.dxb：AutoCAD創建的一中圖形文件格式.dxf：圖形交換格式，一種計算機輔助設計的文件格式，最初開發用來與AutoCAD一起使用，以便於圖形文件在應用程序之間的傳遞,它以ASCII方式儲存圖形，在表現圖形的大小方面十分精確.der：Certiticate文件.dic：Txt文件.emf：由Microsoft公司開發的Windows32位擴展圖元文件格式，其總體設計目標是要彌補在MicrosoftWindows3.1(Win16)中用的*.wmf文件格式的不足,使得圖元文件更加易於使用.eps：用PostScript語言描述的一種圖形文件格式，以文本文件保存，在PostScript圖形列印機上能列印出高品質的圖形圖象，最高能表示32點陣圖形圖象.err：編譯錯誤文件，存在於Dbase,Foxbase,Foxpro系列軟體環境下.exe：可執行文件，雖然後綴名相同，但具有不同的格式和版本.exp：3DS使用的顯示卡驅動程序.exc：Txt文件.flc：AutodeskAnimator和Animatorpro的動畫文件，支持256色，最大的圖象象索是64000*64000,支持壓縮，廣泛用於動畫圖形中的動畫序列，計算機輔助設計和計算機游戲應用程序.fnd：保存的搜索結果.fon：點陣字型檔文件.for：Fortran語言程序.fot：指向字體的快捷鍵.fp：配置文件，存在於Dbase,Foxbase,Foxpro系列軟體的環境下.fpt：備注欄位文件，存在於Dbase,Foxbase,Foxpro系列軟體的環境下.frt：報表文件,存在於Dbase,Foxbase,Foxpro系列軟體的環境下.frx：報表文件,存在於Dbase,Foxbase,Foxpro系列軟體的環境下.fxp：編譯後的程序，存在於Dbase,Foxbase,Foxpro系列軟體的環境下.gif：在各種平台的各種圖形處理軟體上均能夠處理的，經過壓縮的一種圖形文件格式.grh：方正公司的圖象排版文件.grp：Windows下的程序管理器產生的組窗口文件.goc：Gocserve.gra：MSGraph.Chart.5.h：C語言源程序頭文件.hlp：Windows應用程序幫助文件.hqx：Macintosh中使用BinHex將二進制文件編碼為7位的文本文件，大多數Macintosh文件皆以.hqx出現(.bin極少使用)，在Macintosh中,可使用StuffItExpander對.hqx解碼，在Windows中可使用BinHex13解碼.ht：超級終端.htm：保存超文本描述語言的文本文件，用於描述各種各樣的網頁，使用各種瀏覽器打開.html：同.htm文件.icm：圖象配色描述文件.ico：Windows中的圖標文件，可以包含同一個圖標的多種格式，使用圖標編輯軟體創建.idf：MIDI樂器定義.idx：索引文件，存在於Dbase,Foxbase,Foxpro系列軟體的環境下.iff：文件交換格式文件，這種文件格式多用於Amiga平台,在這種平台上它幾乎可以存儲各種類型的數據，在其它平台上，IFF文件格式多用於存儲圖象和聲音文件.image：MAcintosh磁碟映象文件，常見於萍果機的FTP網點，在Macintosh中由ShrinkWrap處理.ime：Windows下的輸入法文件.img：磁碟映象文件，用HD-COPY,WinImage等工具打開後可以恢復到一張磁碟上.inc：匯編語言包含文件，類似C/C++中的.H文件.inf：Windows下的軟體安裝信息，Windows的標准安裝程序根據此文件內的安裝信息對軟體，驅動程序等進行安裝.ini：Windows中的初始化信息文件,已經用的不多了，新的應用程序將設置保存在系統的注冊表中.jar：一種壓縮文件，ARJ的新版本，不過不太流行，可以使用WinJar,Winrar等打開.jpeg：一種圖片壓縮文件,同.jpg.jpg：靜態圖象專家組制訂的靜態圖象壓縮標准，具有很高的壓縮比，使用非常廣泛，可使用PhotoShop等圖象處理軟體創建.lnk：快捷方式，這個文件指向另一個文件，開始菜單的程序文件夾下每條項目都是一個LNK文件.log：日誌文件,通常用來記錄一些事件之類.lzh：一種古老的壓縮文件，可以使用WinRAR打開.mac：Macintosh中使用的一中灰度圖形文件格式，在MacintoshPaintbrush中使用，其解析度只能是720*567.mag：圖形文件格式.mdb：MicrosoftAccess使用的資料庫格式，是非常流行的桌面資料庫.men：內存應用文件,存在於Dbase,Foxbase,Foxpro系列軟體的環境下.mid：音頻壓縮文件，曾經非常流行，不過在現在的軟體中用的很少了rle：一種壓縮過的點陣圖文件格式，RLE壓縮方案是一種極其成熟的壓縮方案，特點是無損失壓縮，既節省了磁碟空間又不損失任何圖像數據，但在打開這種壓縮文件時，要花費時間，此外，一些兼容性不太好的應用程序可能會搭不開.rm：Windows下的RealPlayer所支持的視頻壓縮文件，網上非常流行的流式視頻文件，很多實時視頻新聞等都是採用這種格式的，不過，最新的WindowsMediaVideoV8已經對其發起了強大的攻勢.rmi：MIDI音序文件.rtf：豐富文本格式文件，以純文本描述內容，能夠保存各種格式信息，可以用寫字版，Word等創建.sav：存檔文件.scp：用於Windows系統中Internet撥號用戶，自動撥號登錄用的腳本文件，可避免手動登錄時繁瑣的鍵盤輸入.scr：屏障保護文件.sct：屏幕文件.scx：屏幕文件.set：Microsoft備份集文件，用於保存要備份的內容，設置等信息.shb：指向一個文檔的快捷方式.snd：Mac聲音文件,Apple計算機公司開發的聲音文件格式，被Macintosh平台和多種Macintosh應用程序所支持，支持某些壓縮.sql：查詢文件，在Dbase,Foxbase,Foxpro系列軟體的環境下使用.svg：SVG可以算是目前最火熱的圖像文件格式了，它是基於XML由WorldWideWebConsortium聯盟開發的，SVG是可縮放的矢量圖形.svx：Amiga聲音文件，Commodore所開發的聲音文件格式，被Amiga平台和應用程序所支持，不支持壓縮.swf：flash是Micromedia公司的產品，嚴格說它是一種動畫編輯軟體，實際上它是製作出一種後綴名為.swf的動畫，這種格式的動畫能用比較小的體積來表現豐富的多媒體形式，並且還可以與HTML文件達到一種"水乳交融"的境界.swg：虛擬內存交換文件，由操作系統使用.sys：系統文件，驅動程序等，在不同的操作系統中有不同的定義
F. 做Web前端開發有前途嗎
當然有前途，但是這個前途也並不是針對所有人的，關鍵還是要看你自己是不是對前端有興趣，將來是否打算找前端崗位工作等等。
就發展前景而言，自12年到現在，國內Web前端的技術熱潮一直高居不下，這證明了前端是具有強大生命力的，至少未來5-10年是不用擔心行業的發展問題。那麼，2020前端發展的趨勢會是怎麼樣的？
1.Webview是運營風口
近幾年，小程序可謂是火得一塌糊塗，甚至獨立出來小程序開發這個崗位。
小程序的出現一方面告訴業界在當前設備上 Webview 也是非常優秀的；另外一方面告訴業界如何讓有能力的商家在超級APP上進行私域運營。但是缺點也是很明顯的，可能很難產生業界的最終標准，Web 的碎片化會更加嚴重。
2.工程體系形成閉環
曾經我們侃侃而談的 Yoman、cli等系列優秀的構建工具，在龐大的項目團隊中總覺得「差點意思」，所以慢慢發展到gulp、webpack和現在的cli ui界面。
2020年工程體系一定會繼續走向閉環，不再是一個腳手架這么簡單，而是會結合 IDE，打通業務屬性，從項目初始化、到編寫代碼、到 CI、到灰度、到發布形成一個相對完整的閉環。
3.Serverless與前端緊密聯系
其實 Serverless 早已和前端產生了聯系，只是我們可能沒有感知，比如我們經常使用的 CDN，它就是一種 serverless 的實現。
隨著 Serverless 的逐步落地，BFF 這層的代碼會擺脫運維、機器分配等復雜的問題。這也是我們前端應該做的，服務端同學專注中台系統的實現，對業務的好處是降低試錯成本。
簡而言之，前端發展很猛，待遇很豐厚，但是，如果你想學前端，就要打起十二分的精神，因為前端發展的潮流會將那些能力不足、技術落後的學習者拍死在沙灘上。
G. 前景與背景差分得到的灰度圖像，如何將目標識別出來
嵌入式汽車身份自動識別系統
一、項目介紹
（研究目標、研究背景及現狀、工作原理和方案設想、計劃進度安排等）
見附錄。
二、項目自我評價
1、先進性：
在數字信息技術和網路技術高速發展的後PC時代，隨著嵌入式處理器性能的不斷提高，高性能的處理器已經能滿足復雜演算法應用和其他復雜功能應用，嵌入式將不可避免得走進各個領域。另一方面，伴隨著我國經濟的快速發展和北京奧運會的舉行，「交通智能化」將毋庸質疑的成為熱門話題。由於交通行業的特殊性，其對ITS設備的技術參數、使用條件都有苛刻的要求，而嵌入式恰好能夠滿足此要求，因此嵌入式智能交通設備的大范圍應用是必然趨勢。嵌入式汽車身份自動識別系統是智能化交通管理系統的重要組成部分，是嵌入式技術與汽車身份識別技術的完美結合，他涵蓋了嵌入式車牌識別、嵌入式車標識別以及汽車顏色識別三大主體功能，力求將汽車目標一次性鎖定。
它擁有以下優點：
1、高度獨立：使用嵌入式技術，僅通過通信介面與應用系統連接，獨立性高。
2、功能齊全：同時識別汽車車牌、車標及顏色，一次性鎖定目標，具有現有系統所沒有的強大功能。
3、可塑性強：前端可與信號觸發裝置等上游產品結合，末端內置無線網路及多種串口介面以便與下游產品結合。系統功能與使用范圍得到極大拓展。
4、易於維護：修理、維護僅涉及本系統而不影響其他模塊，維護成本遠低於同類產品。
5、便攜靈活：設備高度集成，小巧靈活，使用方便。
2、可操作性和可實現性：
目前，車牌識別、車標識別等技術日趨成熟與完善，相關資料較易獲取。現有的嵌入式技術也比較成熟。故，從技術難度上講該選題較於其他的前沿科學容易實現。選題所涉及的設備和材料也較易獲得，且成本適中。
3、創新點：
現有的車牌識別裝置一般使用電腦處理數據，有些甚至需要若乾颱電腦合作完成，佔用大量空間與資源。即使偶有由嵌入式完成的系統其功能也僅限於車牌識別或車標識別。本系統創造性地將嵌入式與車牌識別、車標識別以及汽車顏色識別相結合，一次性解決了目前設備體系臃腫、集成難度大、穩定性差，維護難，功能單一等問題。
4、可能存在的問題：
目前，主要問題是嵌入式集成度及無線傳輸的距離。我們所設想的理想情況是：針對現在大多使用電腦整機處理數據，設備靈活性差的缺點，開發出攜帶型、數據可無線傳輸的汽車身份識別系統。但是由於我們時間、精力和資金的限制，「便攜的程度」是目前最大的難題。另外車速與景深對圖像識別的影響問題也是我們可能會面對的難題。
三、預期成果
（成果的具體形式，如：申請專利、公開發表論文、製作科技實物（含軟體程序）等，可以同時有多種成果形式）
我們預計我們的實驗成果有以下幾個方面。
首先，我們計劃製作出科技實物，即確實地完成該嵌入式系統，拿出實實在在的成果。
第二，從我們對市場現狀的分析來看，該嵌入式汽車身份識別系統的市場前景非常樂觀，故可以將我們的產品申請專利並投入市場進行生產。
第三方面，由於汽車顏色、車牌、車標的組合識別還沒有合適的演算法，所以在完成本系統的過程中我們不可避免的要完成演算法設計，而這部分成果可以通過公開發表論文的形式進行展示。
因為我們計劃完成一個系統，所以我們需要同時完成該系統的硬體和軟體兩個部分。從大的角度來看，軟體及演算法部分的成果可以通過論文發表，而硬體方面的成果則可以通過投入生產和申請專利來體現。無疑，我們的成果形式會比只做軟體部分或者只做硬體部分的選題多。這也是我們的一大優勢。
實驗環境要求
經費預算 內容 用途 預算金額 預計執行時間
CCD攝像部分 前端圖像的獲取，購買攝像頭或攝像機 3000 07.12~ 08.2月
輔助光源 針對特殊環境進行光線補充 1500 07.12~ 08.2月
圖像採集卡 模擬信號數字化 2500 07.12~ 08.2月
嵌入式系統硬體設施 圖像的處理 4000 08.3~ 08.10月
硬碟錄像機 視頻信息的存儲 2500 08.10~ 08.12月
顯示裝置 輸出圖像識別結果 1500 08.12~ 09.2月
無線收發或有線傳輸裝置 信息的傳輸 2500 09. 2~ 09.3月
機械加工 機械零件組裝成樣機 2000 最後階段
合計：19500元
學院審批意見
專家委員會評審意見
學校審批意見
附錄一：選題的現狀、背景及意義
自1885年，世界上第一台汽車誕生至今，汽車為我們日常工作與生活的帶來了翻天覆地的影響。一百多年來，汽車以其價格低廉，操作方便等優勢逐漸被大眾所接受，走入了千家萬戶。在我國，每年都有許多人加入有車一族。隨之而來的自然是越來越快捷方便的生活方式以及由此引發的一系列問題：汽車盜竊案每年逾萬，交通事故時有發生……無疑，汽車需要規范管理。現在，我國的大部分汽車管理工作都是由人來操作完成的。不難想像，面對越來越龐大的汽車隊伍，人工操作明顯的力不從心。所以「交通智能化」將成為未來交通管理的必然趨勢。
要實現交通智能化怎麼可以沒有「汽車身份」的識別呢。早在上個世紀九十年代初，汽車身份識別已經引起了全世界的廣泛重視，人們開始研究有關汽車身份證——汽車牌照自動識別的相關問題。幾年後，汽車的另一個重要的身份象徵——汽車標志識別也成為了熱門話題。車牌識別的一般途徑為：採用計算機圖象處理技術對車牌進行分析後自動提取車牌信息以確定車牌號。車標識別則基於邊緣直方圖和模板匹配相關系數混合的演算法。目前車牌與車標識別的理論已經成熟，離線演算法識別率已經達到較高的水平，同時正向著集成化、智能化方向發展。
在智能化交通管理系統中，汽車身份識別相當於vc++中的「基類」地位，即智能化交通管理系統中的其他子模塊需要在汽車身份識別的基礎上進行繼承和發展。所以我們認為，汽車身份識別要求較高的集成度，最好能由可以嵌入到其他系統中的、集成度高的模塊來完成，如單片機、CPLD。而現階段的汽車身份識別大部分卻是依靠計算機來完成的。
另外，由於汽車身份識別的「基類」定位，使用時對「能否唯一的鎖定汽車」以及「能否很快地判定是哪輛車」就有了一定的要求。而現階段的汽車身份識別卻僅依靠單純的識別車牌來完成。市場上存在的也多是車牌或是車標的單獨識別系統，將二者結合的系統則非常罕見。而這些單一的系統顯然很難達到真正的識別鎖定汽車身份的目的。
結合智能化交通管理系統的要求，現今汽車身份識別的現狀以及二者的發展趨勢，我們小組選擇了嵌入式汽車身份自動識別系統作為我們本次創新實驗計劃的選題。我們計劃以嵌入式完成汽車身份識別後，將處理完的數字信息傳遞到智能化交通管理系統的其他模塊中。用嵌入式代替電腦處理汽車身份識別將大大提高智能化交通管理系統的集成度，降低成本。區別於單一的識別系統，我們設計完成的汽車身份識別系統將車牌識別與車標識別相結合，並輔以汽車顏色識別。同時識別，同時輸出，從而從多方面判斷並鎖定汽車，力求達到萬無一失。從而極大地方便了該系統在各個領域的使用。
公安交管領域，該嵌入式汽車身份自動識別系統可被應用在交管系統中。將本產品嵌入到用來測速、測超載的其他交通設施中，就可以完成一系列的管理工作；與終端電腦處理系統相連，傳輸的是已經經過處理的數字信息而非圖片信息，大大節省了終端電腦的處理時間和內存空間，提高反應速度與處理效率，有效解決交管領域人手不足的現狀。
在園區車輛管理方面，本嵌入式汽車身份自動識別系統將留有埠，使其可以與園區的業主入住時所登記的汽車信息庫相連。在園區大門處，安裝我們的車牌自動識別系統，以對進出車輛自動識別，然後將數據傳到資料庫並根據資料庫中的車牌數據判斷是否是園區內的車輛，然後分情況處理。這將大大增加園區汽車的安全系數，而使用該系統的成本遠低於使用電腦處理的系統的成本。
關於停車場管理，我們的嵌入式車牌自動識別系統可以完成智能化管理過程。將系統安裝在停車場的出、入口處，用來對進出停車場的車輛進行自動識別，而處理後的數據將傳入終端電腦，由終端電腦結合傳入的信息與資料庫判斷是否屬已買（或租）車位的車輛做出相應處理。
綜上，我們有理由相信我們計劃完成的嵌入式車牌自動識別系統可以在未來的交通智能化管理系統中發揮舉足輕重的作用，是值得去研究和探索的。
附錄二：工作原理及方案設想
本汽車身份識別系統包含車牌識別、車色以及車標的識別，本系統將使用嵌入式系統完成此三部分的識別。由於我們剛接觸這部分內容，所以想法不是很成熟。
下面將分車牌識別與車色、車標識別以及嵌入式三個部分介紹我們的工作原理和方案。
第一部分：車牌識別
1、總體結構
車牌自動識別系統主要分為三大模塊:（1）觸發：即前端設備的數據入口處，如測速系統等。(2)圖像處理部分：分為圖像採集、車牌定位、字元分割和字元識別四部分。(3)無線傳輸系統將所處理得的數據傳送至後端應用系統，如交通違規管理系統，只能停車場系統，安檢系統等。
2、演算法部分
①前端CCD攝像機：
原始圖像獲取
由CCD攝像機及輔助照明裝置組成。獲取圖像質量的好壞直接影響到後端處理和識別的效果. 要獲得比較清晰的圖像, 需要考慮許多影響圖像質量的因素, 主要包括: 攝像頭和圖像卡的選取, 攝像機的位置標定, 汽車的車速, 出入單位的汽車車隊之間的距離, 天氣、光線等情況對攝像機所攝圖像曝光量的影響。
判斷是否有車輛進入觀測區
採用圖像差值法來判斷監測區是否有目標進入，即首先將視頻圖像灰度化，然後比較兩幅圖像對應像素點的灰度值，看是否有變化以及變化有多少。
圖像差分只能測定監測區中是否有物體經過，但它是否交通車輛，尚未可知。鑒於圖像差分所產生的雜訊、行人、自行車比汽車所佔區域小得多，設計尺度濾波器將尺度較小的物體及雜訊濾掉。
②車牌定位及預處理
左圖為車牌定位的主要演算法。完成基本的車牌定位後，還需要對車牌進行一些基本的預處理。包括傾斜矯
正與鉚釘和邊框的去除。
I、車牌字元的傾斜矯正
車牌字元分割的難點在有些車牌是傾的，直接分割效果不好，需要做校正。首先求出車牌的傾斜率，根據此斜率對車牌做旋轉校正。
II、車牌邊框和鉚釘的去除
先驗知識：對於標准車牌，字元間間距為12mm，第2、3個字元間間距為34mm，其中，中間小圓點l0mm寬，小圓點與第2、3個字元間間距分別為12mm。在車牌邊框線的內側，通常有四個鉚釘，他們不同程度地與第2個字元或第6個字元粘連，如果不去除鉚釘，將給第2和第6在字元的識別造成困難。
將車牌圖像進行二值化後，圖像僅黑、白二值。白色像素點(灰度值255)取1，黑色像素點(灰度值0)取0，這里採用的是白底黑字模式。對車牌圖像逐行進行從內向外式掃描，當掃描到車牌圖像某一行中，白色像素點的寬度大於某一閥值時(第一個符合條件的行)，則認為是車牌字元的邊沿處，切除這一行以上或以下的所有行。
③車牌字元分割
右圖為車牌
字元分割的主要
演算法。
在此，由於
我們的知識有限
就不對這些演算法
做具體介紹了。
④字元識別方法
字元
識別是車
牌識別的
核心部分。
常見的車
牌字元識
別演算法包
括六種。
我們將他
們羅列在
右圖中。
其中，我們比較感興趣的是基於神經網路的字元識別演算法。下面，我們具體介紹兩種比較簡單且普遍的演算法以及基於神經網路的字元識別演算法。
I、模板匹配車牌字元識別
中國車牌的字元模板分為漢字、英文字母和數字模板，由統計方法構造並保存到資料庫中。模板匹配是將字元模板和標准化了的車牌字元進行匹配來識別字元。
II、特徵匹配車牌字元識別
車牌識別的方法中，可利用的字元特徵很多，大致可以分為結構特徵、象素分布特徵及其他特徵。
在這里，我們擬重點突破神經網路法，因為人工神經網路技術具有非線性描述、大規模並行分布處理能力、高度魯棒性和自學習與聯想等特點，適用於非線性時變大系統的模擬與在線控制。具體步驟如下圖所示：
此外，我們還會嘗試將各種演算法結合起來，以揚長避短，如：將遺傳演算法與人工神經網路結合起來，既能利用遺傳演算法能並行計算且能快速、全局搜索的優點又能克服神經網路固有的搜索速度慢且易陷入局部旱熱的缺點等。
由於我們還在大學二年級學習專業基礎課程，對圖像處理的最新演算法還不夠了解，我們會在實際操作過程中，選擇一種最優的方案並且結合我們的系統特徵提出改進意見。
第二部分：車色以及車標識別
①、車身顏色識別
顏色特徵具有對圖像本身的尺寸、方向、視角等依賴小、魯棒性高等優點，因此在基於內容的圖像索引技術和智能交通系統以及眾多的I業(如造紙、紡織、印刷等)系統中有著極其重要的應用。長期以來，由於各種原因，人們提出了數量眾多的彩色空間模型，主要可分為三類:第一類是基於人類視覺系統(HumanV isionS ystem,H VS)的彩色空間，它包括RGB,H SI,M unsell彩色空間等；第二類是基於特定應用的彩色空間，它包括電視系統中所採納的YUV和YIQ、攝影行業如柯達的YCC、列印系統的CMY (K)彩色空間；第三類是CIE彩色空間(包括CIE XYZ, CIE Lab和CIE Luv等)。這些彩色空間各有優缺點，它們在各自的領域里發揮了重要的作用。
我們擬採用RGB彩色空間完成我們的系統。RGB彩色空間在計算機相關領域里應用廣泛，例如用於常見的CRT顯示器等。在RGB彩色空間中，各彩色值用R、G、B三通道值的組合來共同表示，而其相應的通道值是通過圖形採集卡或者CCD感測器等類似器件中的光感受器來獲得的。其中，各通道值用入射光及其相應光感受器的光敏函數值之和來表示:
R=
G=
B=
其中，S (A)是光譜，R(A)、G(A)和B(A)分別是R,G,B感測器的靈敏度函數。從上式可以看出，該彩色空間是設備相關的，它與具體捕獲設備的光敏函數相關。然而，由於RGB值易於獲得和在計算機中計算和表示，因此通常可以用來表示其他各彩色空間，即把RGB值轉換為其他彩色空間值。RGB彩色空間的標准色差定義為：
）
由於不同的彩色對人主觀感受的影響不同，為了更好的表示色差，在本顏色識別子系統中使用經驗色差公式：
對於我們擬設計的車身顏色識別系統主要分以下四大步驟完成車身顏色識別
1．識別區域的選取
為了准確識別出車身顏色，識別區域的選取至關重要。本實驗選取車臉前部靠近排氣扇的部分
2．顏色直方圖計算
對所選區域，計算出現次數最多的顏色。在實際應用中，由於其他彩色空間模型的分量值均可用RGB值來表示，為了計算簡便，在計算顏色直方圖時可僅針對RGB彩色空間模型進行。
3．色差計算
根據相應彩色空間模型的色差計算公式，計算其與 顏色模板間的色差。
4、顏色識別
在得到樣本色與標准色在各個彩色空間模型中的對應色差後，就可以根據其結果進行顏色識別。即選取前一步計算得到的色差中的最小值，作為識別結果。
②、車標識別部分
毋庸質疑，車牌和車標的自動、實時識別是運動車輛類型精確識別系統中至關重要的兩個部分。目前人們已經提出了眾多的車牌定位演算法，主要可以分為兩大類:基於黑白圖像的車牌定位演算法和基於彩色圖像的車牌定位演算法。基於黑白圖像的車牌定位演算法又可以分為多類，如基於特徵的車牌定位演算法基於自適應能量濾波的車牌定位演算法，基於小波變換和形態學處理相結合的車牌定位演算法，基於二值投影的車牌定位演算法，以及基於遺傳演算法的車牌定位演算法等。
這些車牌定位演算法各有優缺點，但他們都可以在一定程度上作為車標定位的參考。
車標定位與識別無論在國內還是國外都是一個較為嶄新的領域。由於車標本身固有的特殊性：目標小、相似性大、受尺寸和光照影響大、背景不統一，以及不同汽車公司的車標形狀大小不一致等，使得其精確定位識別成為一個難點。
我們將車標識別分為以下幾個主要步驟:
(l)車牌定位:根據車牌的紋理特徵，基於多解析度分析快速獲取車牌區域 ；
(2)車頭定位:根據車頭區域能量較高且較為集中的特點，通過OTSU二值化演算法 進 行 圖像二值化，然後利用二值投影，並結合車牌位置信息進行車頭快速定位 ；
(3)中軸定位:在車頭區域內，根據軸對稱性定位車頭中軸；
(4)車標粗定位:在定位出車頭的基礎上，根據車標與車牌的先驗知識，得到車標經驗搜矩形；
(5)車標精確定位:在第(4)步的基礎上，利用車標紋理特徵進行車標的精確定位。主要包括兩步:一是根據車標區域在垂直方向上具有能量高且相對集中的特點，利用能量增強和自適應形態學濾波進行車標的一次定位；二是利用改進的模板匹配演算法進行車標的精確定位。車標識別系統是運動車輛識別系統中的重要組成部分，與車牌識別一樣，它也包括了定位和識別兩項關鍵技術。
上圖為車標識別系統結構示意圖，與典型的目標識別系統一樣，它包括了離線的訓練過程和在線的識別過程。在訓練過程中，首先將手工採集得到的車標樣本進行圖像歸一化、尺度歸一化等預處理，然後分別進行模板提取以得到車標標准模板庫。車標標准模板庫中的模板不僅用於車標定位，還用於進行特徵提取以得到車標特徵模型庫用於車標識別。在定位過程中，除了輸入汽車圖像外，還需輸入車牌的位置信息。這是因為各類車標不具有穩定的紋理特徵，且大小、形狀各不相同，所以在復雜的背景下直接利用特徵匹配或模板匹配進行車標定位是非常困難的。因此必須利用車牌位置、車輛對稱性等先驗信息進行粗定位，在此基礎上再利用相關圖像處理技術和模板匹配進行精確定位。車標定位以後，車標識別問題就轉化為一個2D形狀的識別問題，這可以通過模板匹配的方法實現。但是在實際採集的圖像中，往往存在光照、雜訊、部分遮擋和形狀相似等問題的影響，常規的模板匹配方法難以達到滿意的識別效果。因此通常還需要一種合適的特徵提取和識別方法來輔助進行車標識別，以提高系統的識別率。
第三部分：嵌入式
按照歷史性、本質性、普遍性要求，嵌入式系統應定義為：「嵌入到對象體系中的專用計算機系統」。「嵌入性」、「專用性」與「計算機系統」是嵌入式系統的三個基本要素。對象系統則是指嵌入式系統所嵌入的宿主系統。
嵌入式系統的核心是嵌入式微處理器，它有4個優點：
(1) 對實時和多任務有很強的支持能力，能完成多任務並且有較短的中斷響應時間，從而使內部的代碼和實時操作系統的執行時間減少到最低限度；
(2) 具有功能很強的存儲區保護功能。
(3) 可擴展的處理器結構，可以迅速地擴展出滿足應用的高性能的嵌入式微處理器；
(4) 嵌入式微處理器的功耗很低，尤其是用於攜帶型的無線及移動的計算和通信設備中靠電池供電的嵌入式系統更是如此，功耗只能為 mW甚至μ W級，這對於能源越來越稀缺昂貴的時代，無疑是十分誘人的。
另外，嵌入式實時操作系統提高了系統的可靠性。這些都值得我們去做一個嵌入式車牌識別系統。
考慮到通常車牌以及車標識別演算法的運算量大，同時又要滿足實時性要求。因此，我們准備採用32位ARM嵌入式微處理器作為核心單元，以CPLD作為時序控制單元，採用基於ARM 9 S3C 241 C的嵌入式圖像採集處理系統，在內嵌Linux操作系統的草礎上，充分利用了ARM器件體積小、能力強以及功耗低的特點，實現並行數據匯流排/USB日介面圖像接入、圖像快速處理、圖像信息的本地壓縮存儲和IP化數數據傳輸。該系統可使整個系統簡化電路並且減少佔用資源。
系統設計構成
整個系統由USB圖像採集子系統，ARM處理子系統和網路數據傳輸子系統成攝像頭採集現場視頻數據通過U SB傳輸至ARM處理板;ARM處理板內嵌Linux操作系統，採用快速圖像演算法對圖像序列進行處理，並根據處理結果採取相應的措施;網路傳輸子系統可以處理數據上傳監控中心做進一步後續處理，系統結構下圖所示。
ARM圖像處理子系統擬採用S3C 2410處理器，能滿足圖像處理速度的要求；USB圖像接入，可以保證圖像傳輸速度;擴展64M SD RAM與64M Flash,大容量的RAM能夠保存多幅圖像，便於圖像的分析與處理;無線網路介面實現了數據信息的網路化管理。
當然，以上只是我們的初步設想這些設想都將在我們以後的大量實驗過程中得到論證和優化！
附錄三：計劃進度與安排
計劃進度安排：
1.用約15天時間買一些實驗所需的基本用品。
2.利用課余時間學習所需知識。
3.用約七個月時間完成編程，解決軟體方面問題。
4.用約一年完成硬體方面，並製作樣機。
5.初步檢查，花費約一個月。
6.以六個月時間調試樣機，發現缺陷並修正。反復試驗，直至達到一個令人滿意的水平。
綜上，我們是計劃用兩年左右的時間拿下這個項目。當然，以上只是大體計劃，以後會隨實驗的實際進度進行適當調整。
H. 五年後的前端會是什麼樣子的呢
未來幾年前端本身的開發技術應該不會有大的方向變化，但是將會呈現出四大發展趨勢：
第一個趨勢是入口應用會小程序化
類似騰訊、阿里、滴滴、美團這樣作為入口的應用，會自己做自己的一套小程序體系，在自己的app內通行。這里的意思不是說大家都會去用微信小程序，而是會效仿微信小程序這套體系，搬到自己的app內。主要原因是，這些入口應用容納自己公司各類業務線，已經臃腫不堪，使用原生開發迭代效率跟不上，使用HTML又難以做到高性能，因此使用類似小程序的方案，可以做到暢享HTML多年來積累的開發模式，同時裁撤大量平時用不到的API，降低渲染頁面的復雜度。這個趨勢會涉及到移動端開發。
第二個趨勢是Web前後端融合為全棧開發
Node.js已經給前端開發很好地開了個頭，這個頭就是讓前端人員了解HTTP協議的細節，了解常規的API開發。我相信很多人已經看明白了，為什麼我們要做前後端分離，這裡面主要原因除了代碼開發部署上的分離，還有一部分是讓不懂HTTP協議的人不要在介面層瞎鼓搗，因為這裡面細節太多了，你都不了解HTTP緩存，你怎麼知道哪個API的HTTP header應該用什麼呢。因此了解HTTP協議的前端，會慢慢吃掉這部分後端開發的任務，而了解HTTP協議的後端，也會因為三大框架開發模式的成熟而學會前端開發。進而，這些兩類人演化為全棧開發。
第三個趨勢是營銷類頁面小程序化
這個指的就是大家平時在微信里看到的各類營銷網頁，因為主要入口在微信，因此變成微信小程序。這個大家比較好理解吧，就不多說了。小程序現在可能BUG多，功能跟不上，但是要替代這類網頁可能也就是2年不到的時間。
第四個趨勢才是大家看到的PWA、WASM代表的HTML內的技術改進，這個能影響到的范圍看起來很大，但其實場景比較有限，主要是排除掉上面說的1和3之外的空間。空間就在於這兩大技術目前都沒有成熟的最佳實踐，還需要探索。
親愛的小夥伴，你對前端技術感興趣嗎？想了解一個絢麗多彩網站和小程序是如何被製作出來的嗎？歡迎加入我們的前端技術大家庭：https://sourl.cn/7jnzJp。在這里，不僅有志同道合的朋友，指導人生的老師，更有看不完的技術教程隨你挑！心動嗎？想學嗎？那就動動你的小手手，加入我們吧！
I. 大前端和前端在就業方向上有什麼差別
所謂的大前端其實就是前端+終端（android+ios）,大前端是這幾年才開始的叫法，以前前端是指web前端，終端就是android,ios等。
因為現在技術的進步，web的體驗也有很大的提升，基本可以媲美終端原生的體驗，所以很多公司開始考慮用一套代碼，在各個端上來跑，這樣就可以減少很多工作量，同時降低企業的研發成本。
所以，現在就出現了各種大前端開發框架，很多公司也積極參與其中，對自己原有的業務進行重構升級，所以，大前端的叫法就越來越普遍了。
前端是指傳統意義上的web端，而大前端是指前端+終端，這兩個是不一樣的。
J. 前端改動一定依賴於版本發布嗎
不一定。
當前端需要發布新版本時,可以不依賴於後端(根據實際情況,也可以不依賴於運維)。 畢竟有很多需求並不需要後端介入。
前端項目的工程化，不只對開發層面的組件化、模塊化、規范化等，更涉及到構建、部署的工程化和自動化。工程化的一些概念，編譯、構建、部署、發布、CI/CD、灰度等概念，其實都是軟體工程中很成熟的概念，現在前端項目中也快速發展起來。