A. 2021前端开发的竞争大吗我想学习前端开发，不知道前景如何
前端在未来几年都是很好找工作的，初级前端竞争比较大，但是高级前端开发却很少，主要是前端门槛低，但是精通各种框架的却很少。
前端的入门门槛极低，体现在 HTML 和 CSS 上。前端开发已经不只是交互体验这类问题了，随着WEB软件化、HTML5小程序的流行，逐步发展到了以更多功能开发为重点。
web前端有广阔的发展空间，app、小程序、移动端、pc端等都网站是需要前端技术的开发支持才能够完成，技术门槛相对较低、需求量较大，薪资待遇良好。只要是互联网端的客户界面，就需要前端来制作完成，前端开发的编程量不大，但是需要部分编程，入门简单，但是要学的深入需要一个过程。
图形学方向
前端自然是与图形学有千丝万缕的联系，除了上面提到了可视化，还有相关3d引擎的开发工作。做这一行要求也非常高了，图形学相关的算法，3d引擎的开发，这都需要图形学相关知识。
B. 实现一套灰度发布系统需要考虑哪些问题
灰度系统需要尽可能的灵活，因为其最终目的主要是为了收集前端的用户体验。之前也看到基于后端的灰度方案，其实这个相对来说并不是灰度的本意。灰度系统的使用场景，无非是为了配合高节奏的产品上限频率，没有时间进行传统的穷尽是测试，所兴起的测试方法。所以，灰度系统的灵活性，对现有系统的很小的侵入性，是其最重要的特征。
C. 学前端都学什么比较好
Web前端学习可分为以下几个阶段：
第一阶段Html5+CSS3：主要学习HTML5基础、CSS基础、HTML5进阶、CSS3进阶、Less
第二阶段JS交互设计：主要学习JavaScript核心语法、DOM和BOM、JavaScript高级进阶、面向对象编程、Touch、jQuery、Zepto
第三阶段Node开发：主要学习JavaScript ES6、Node、Express、Mysql、Webpack+Gulp+模块化、WebSocket+Koa2
第四阶段前端框架：主要学习Vue基础、Vue进阶、TypeScript、React
第五阶段小程序+数据可视化：主要学习小程序基础、云开发、uni-app基础、数据可视化
D. web前端的行业趋势是什么
大公司是前端和移动APP开发合并，成为大前端，所以一个趋势就是移动web的趋势，另外HTML5开始流行，HTML5开发也是现在需求很大的一个岗位。
web前端有广阔的发展空间，app、小程序、移动端、pc端等都是需要前端技术的开发支持才能够完成，技术门槛相对较低、需求量较大，薪资待遇良好。只要是互联网端的客户界面，就需要前端来制作完成，前端开发的编程量不大，但是需要部分编程，入门简单，但是要学的深入需要一个过程。
Web前端招聘岗位
• 前端开发工程师、Web开发工程师、网页开发工程师、HTML开发工程师...
• H5开发工程师、移动应用开发工程师、App开发工程师、小程序开发工程师...
• JS开发工程师、Vue.js开发工程师、Node.js开发工程师、前端架构师...
• 小游戏开发工程师、数据可视化开发工程师、WebGL开发工程师、WebVR开 发工程师、Web安全工程师...
在互联网行业，前端有WEB前端、HTML前端等，随着互联网技术发展，就业方向也有很多。web前端的就业方向有web架构师、web前端工程师、HTML前端开发工程师、网页设计师等等。
HTML前端开发
与Web前端开发不同的是，使用HTML5不仅仅可以开发前端，还有网页游戏，手机APP，使用浏览器进行3D渲染等一系列建立在HTML5标准与搭载其标准浏览器上的开发，而未来可能会有更多的功能分支并入HTML5标准。web前端工程师
这个方向是目前从事Web前端开发的主要就业方向
Web架构师
薪资普遍比较高，技术要求高，掌握多种技能，包括：后端技术、DBA、Platform等等，甚至包括网站优化SEO技术。
数据方向
数据研发这个是在Web开发的基础上用数据附能，懂可视化的一定是有前端能力的，懂hadoop的一定java要熟悉，属于Web开发的拓展方向。
大前端方向
比如阿里，在大量实践rn和weex;由于公司内部安卓/ios式微，一定程度上，前端把ios和安卓收编了，统称大前端。
图形学方向
前端自然是与图形学有千丝万缕的联系，除了上面提到了可视化，还有相关3d引擎的开发工作。做这一行要求也非常高了，图形学相关的算法，3d引擎的开发，这都需要图形学相关知识。
E. web前端配置文件的格式有哪些
*.pif为DOS环境下的可执行文件在Windows下执行时所需要的文件格式★常见的文件后缀名.ACA：Microsoft的代理使用的角色文档.acf：系统管理配置.acm：音频压缩管理驱动程序,为Windows系统提供各种声音格式的编码和解码功能.aif：声音文件，支持压缩，可以使用WindowsMediaPlayer和QuickTimePlayer播放.AIF：音频文件，使用WindowsMediaPlayer播放.AIFC：音频文件，使用WindowsMediaPlayer播放.AIFF：音频文件，使用WindowsMediaPlayer播放.ani：动画光标文件扩展名，例如动画沙漏。.ans：ASCII字符图形动画文件.arc：一种较早的压缩文件，可以使用WinZip,WinRAR,PKARC等软件打开.arj：压缩文件。可以使用WinZip,WinRAR,PKARC等软件打开.asf：微软的媒体播放器支持的视频流，可以使用WindowsMediaPlayer播放.asp：微软的视频流文件，可以使用WindowsMediaPlayer打开.asp：微软提出的ActiveServerPage,是服务器端脚本，常用于大型网站开发，支持数据库连接，类似PHP。可以使用VisualInterDev编写，是目前的大热门.asx：WindowsMedia媒体文件的快捷方式.au：是Internet中常用的声音文件格式，多由Sun工作站创建，可使用软件WaveformHoldandModify播放。NetscapeNavigator中的LiveAudio也可以播放.au文件.avi：一种使用MicrosoftRIFF规范的Windows多媒体文件格式，用于存储声音和移动的图片.bak：备份文件，一般是被自动或是通过命令创建的辅助文件，它包含某个文件的最近一个版本，并且具有于该文件相同的文件名.basBasic：语言源程序文件，可编译成可执行文件,目前使用Basic开发系统的是VisualBasic.bat：批处理文件，在MS-DOS中，.bat文件是可执行文件，有一系列命令构成，其中可以包含对其他程序的调用.bbs：电子告示板系统文章信息文件.bfc：Windows的公文包文件.bin：二进制文件，其用途依系统或应用而定.bmp：Bitmap位图文件，这是微软公司开发Paint的自身格式，可以被多种Windows和WindowsNT平台及许多应用程序支持，支持32位颜色，用于为Windows界面创建图标的资源文件格式。.c：C语言源程序文件，在C语言编译程序下编译使用.cab：Microsoft制订的压缩包格式，常用于软件的安装程序，使用Windows自带的实用程序，Extract.exe可以对其解压缩，WinZip,WinRAR等都支持这种格式.cal：Windows中的日历文件.cdf：InternetExplorer的频道文件.cdr：CorelDraw中的一种图形文件格式，它是所有CorelDraw应用程序中均能够使用的一种图形图像文件格式.cdx：索引文件，存在于Dbase,Foxbase,Foxpro系统软件环境下.cfg：配置文件，系统或应用软件用于进行配置自己功能，特性的文件.chm：编译过后的HTML文件，常用于制作帮助文件和电子文档.clp：在Windows下剪贴板中的文件格式.cmd：用于WindowsNT/2000的批处理文件，其实与BAT文件功能相同，只是为了与DOS/Windows9x下的BAT有所区别.cmf：声卡标准的音乐文件，FM合成器等可以回放.cnf：NetMeetting会议连接文件.cnt：联机帮助文件目录索引文件，通常和同名的.hlp文件一起保存.col：由AutodeskAnimator,AutodeskAnimatorPor等程序创建的一种调色板文件格式，其中存储的是调色板中各种项目的RGB值.com：DOS可执行命令文件，一般小于64KB.cpl：控制面板扩展文件，Windows操作系统使用.cpp：C++语言源程序，非常强大的语言，在各种平台中都有相应的开发系统.crd：Windows中的卡片文件.crt：用于安全方面的证书认证文件.cur：Windows下的光标资源文件格式，可用光标编辑软件编辑.css：Text/css文件.dat：数据文件，在应用程序中使用.dat：VCD中的图象声音文件，VCD播放软件可调用，或是通过VCD机播放.dbf：数据库文件，Foxbase,Dbase,VisualFoxPro,等数据库处理系统所产生的数据库文件.dcx：传真浏览文档文件.ddi：映象文件，DUP,HD,IMG等工具可.dev：设备驱动程序.dib：设备无关位图文件，这是一种文件格式，其目的是为了保证用某个应用程序创建的位图图形可以被其它应用程序装载或显示一样.dir：目录文件.dll：Windows动态连接库，几乎无处不在，但有时由于不同版本DLL冲突会造成败各种各样的问踢.doc：是目前市场占有率最高的公室软件MicrosoftOffice中的字处理软件Word创建的文档.dos：Windows保留的MS-DOS的某些系统文件.dot：MicrosoftWord的文档模板文件，通过模板可以简化一些常用格式文档的创建工作,而且可以内嵌VBA程序来实现某些自动化功能.drv：设备驱动程序文件，用在各种系统中.dwg：AutoCAD的图纸文件，也是许多绘图软件都支持的格式，常用于共享数据.dxb：AutoCAD创建的一中图形文件格式.dxf：图形交换格式，一种计算机辅助设计的文件格式，最初开发用来与AutoCAD一起使用，以便于图形文件在应用程序之间的传递,它以ASCII方式储存图形，在表现图形的大小方面十分精确.der：Certiticate文件.dic：Txt文件.emf：由Microsoft公司开发的Windows32位扩展图元文件格式，其总体设计目标是要弥补在MicrosoftWindows3.1(Win16)中用的*.wmf文件格式的不足,使得图元文件更加易于使用.eps：用PostScript语言描述的一种图形文件格式，以文本文件保存，在PostScript图形打印机上能打印出高品质的图形图象，最高能表示32位图形图象.err：编译错误文件，存在于Dbase,Foxbase,Foxpro系列软件环境下.exe：可执行文件，虽然后缀名相同，但具有不同的格式和版本.exp：3DS使用的显示卡驱动程序.exc：Txt文件.flc：AutodeskAnimator和Animatorpro的动画文件，支持256色，最大的图象象索是64000*64000,支持压缩，广泛用于动画图形中的动画序列，计算机辅助设计和计算机游戏应用程序.fnd：保存的搜索结果.fon：点阵字库文件.for：Fortran语言程序.fot：指向字体的快捷键.fp：配置文件，存在于Dbase,Foxbase,Foxpro系列软件的环境下.fpt：备注字段文件，存在于Dbase,Foxbase,Foxpro系列软件的环境下.frt：报表文件,存在于Dbase,Foxbase,Foxpro系列软件的环境下.frx：报表文件,存在于Dbase,Foxbase,Foxpro系列软件的环境下.fxp：编译后的程序，存在于Dbase,Foxbase,Foxpro系列软件的环境下.gif：在各种平台的各种图形处理软件上均能够处理的，经过压缩的一种图形文件格式.grh：方正公司的图象排版文件.grp：Windows下的程序管理器产生的组窗口文件.goc：Gocserve.gra：MSGraph.Chart.5.h：C语言源程序头文件.hlp：Windows应用程序帮助文件.hqx：Macintosh中使用BinHex将二进制文件编码为7位的文本文件，大多数Macintosh文件皆以.hqx出现(.bin极少使用)，在Macintosh中,可使用StuffItExpander对.hqx解码，在Windows中可使用BinHex13解码.ht：超级终端.htm：保存超文本描述语言的文本文件，用于描述各种各样的网页，使用各种浏览器打开.html：同.htm文件.icm：图象配色描述文件.ico：Windows中的图标文件，可以包含同一个图标的多种格式，使用图标编辑软件创建.idf：MIDI乐器定义.idx：索引文件，存在于Dbase,Foxbase,Foxpro系列软件的环境下.iff：文件交换格式文件，这种文件格式多用于Amiga平台,在这种平台上它几乎可以存储各种类型的数据，在其它平台上，IFF文件格式多用于存储图象和声音文件.image：MAcintosh磁盘映象文件，常见于萍果机的FTP网点，在Macintosh中由ShrinkWrap处理.ime：Windows下的输入法文件.img：磁盘映象文件，用HD-COPY,WinImage等工具打开后可以恢复到一张磁盘上.inc：汇编语言包含文件，类似C/C++中的.H文件.inf：Windows下的软件安装信息，Windows的标准安装程序根据此文件内的安装信息对软件，驱动程序等进行安装.ini：Windows中的初始化信息文件,已经用的不多了，新的应用程序将设置保存在系统的注册表中.jar：一种压缩文件，ARJ的新版本，不过不太流行，可以使用WinJar,Winrar等打开.jpeg：一种图片压缩文件,同.jpg.jpg：静态图象专家组制订的静态图象压缩标准，具有很高的压缩比，使用非常广泛，可使用PhotoShop等图象处理软件创建.lnk：快捷方式，这个文件指向另一个文件，开始菜单的程序文件夹下每条项目都是一个LNK文件.log：日志文件,通常用来记录一些事件之类.lzh：一种古老的压缩文件，可以使用WinRAR打开.mac：Macintosh中使用的一中灰度图形文件格式，在MacintoshPaintbrush中使用，其分辨率只能是720*567.mag：图形文件格式.mdb：MicrosoftAccess使用的数据库格式，是非常流行的桌面数据库.men：内存应用文件,存在于Dbase,Foxbase,Foxpro系列软件的环境下.mid：音频压缩文件，曾经非常流行，不过在现在的软件中用的很少了rle：一种压缩过的位图文件格式，RLE压缩方案是一种极其成熟的压缩方案，特点是无损失压缩，既节省了磁盘空间又不损失任何图像数据，但在打开这种压缩文件时，要花费时间，此外，一些兼容性不太好的应用程序可能会搭不开.rm：Windows下的RealPlayer所支持的视频压缩文件，网上非常流行的流式视频文件，很多实时视频新闻等都是采用这种格式的，不过，最新的WindowsMediaVideoV8已经对其发起了强大的攻势.rmi：MIDI音序文件.rtf：丰富文本格式文件，以纯文本描述内容，能够保存各种格式信息，可以用写字版，Word等创建.sav：存档文件.scp：用于Windows系统中Internet拨号用户，自动拨号登录用的脚本文件，可避免手动登录时繁琐的键盘输入.scr：屏障保护文件.sct：屏幕文件.scx：屏幕文件.set：Microsoft备份集文件，用于保存要备份的内容，设置等信息.shb：指向一个文档的快捷方式.snd：Mac声音文件,Apple计算机公司开发的声音文件格式，被Macintosh平台和多种Macintosh应用程序所支持，支持某些压缩.sql：查询文件，在Dbase,Foxbase,Foxpro系列软件的环境下使用.svg：SVG可以算是目前最火热的图像文件格式了，它是基于XML由WorldWideWebConsortium联盟开发的，SVG是可缩放的矢量图形.svx：Amiga声音文件，Commodore所开发的声音文件格式，被Amiga平台和应用程序所支持，不支持压缩.swf：flash是Micromedia公司的产品，严格说它是一种动画编辑软件，实际上它是制作出一种后缀名为.swf的动画，这种格式的动画能用比较小的体积来表现丰富的多媒体形式，并且还可以与HTML文件达到一种"水乳交融"的境界.swg：虚拟内存交换文件，由操作系统使用.sys：系统文件，驱动程序等，在不同的操作系统中有不同的定义
F. 做Web前端开发有前途吗
当然有前途，但是这个前途也并不是针对所有人的，关键还是要看你自己是不是对前端有兴趣，将来是否打算找前端岗位工作等等。
就发展前景而言，自12年到现在，国内Web前端的技术热潮一直高居不下，这证明了前端是具有强大生命力的，至少未来5-10年是不用担心行业的发展问题。那么，2020前端发展的趋势会是怎么样的？
1.Webview是运营风口
近几年，小程序可谓是火得一塌糊涂，甚至独立出来小程序开发这个岗位。
小程序的出现一方面告诉业界在当前设备上 Webview 也是非常优秀的；另外一方面告诉业界如何让有能力的商家在超级APP上进行私域运营。但是缺点也是很明显的，可能很难产生业界的最终标准，Web 的碎片化会更加严重。
2.工程体系形成闭环
曾经我们侃侃而谈的 Yoman、cli等系列优秀的构建工具，在庞大的项目团队中总觉得“差点意思”，所以慢慢发展到gulp、webpack和现在的cli ui界面。
2020年工程体系一定会继续走向闭环，不再是一个脚手架这么简单，而是会结合 IDE，打通业务属性，从项目初始化、到编写代码、到 CI、到灰度、到发布形成一个相对完整的闭环。
3.Serverless与前端紧密联系
其实 Serverless 早已和前端产生了联系，只是我们可能没有感知，比如我们经常使用的 CDN，它就是一种 serverless 的实现。
随着 Serverless 的逐步落地，BFF 这层的代码会摆脱运维、机器分配等复杂的问题。这也是我们前端应该做的，服务端同学专注中台系统的实现，对业务的好处是降低试错成本。
简而言之，前端发展很猛，待遇很丰厚，但是，如果你想学前端，就要打起十二分的精神，因为前端发展的潮流会将那些能力不足、技术落后的学习者拍死在沙滩上。
G. 前景与背景差分得到的灰度图像，如何将目标识别出来
嵌入式汽车身份自动识别系统
一、项目介绍
（研究目标、研究背景及现状、工作原理和方案设想、计划进度安排等）
见附录。
二、项目自我评价
1、先进性：
在数字信息技术和网络技术高速发展的后PC时代，随着嵌入式处理器性能的不断提高，高性能的处理器已经能满足复杂算法应用和其他复杂功能应用，嵌入式将不可避免得走进各个领域。另一方面，伴随着我国经济的快速发展和北京奥运会的举行，“交通智能化”将毋庸质疑的成为热门话题。由于交通行业的特殊性，其对ITS设备的技术参数、使用条件都有苛刻的要求，而嵌入式恰好能够满足此要求，因此嵌入式智能交通设备的大范围应用是必然趋势。嵌入式汽车身份自动识别系统是智能化交通管理系统的重要组成部分，是嵌入式技术与汽车身份识别技术的完美结合，他涵盖了嵌入式车牌识别、嵌入式车标识别以及汽车颜色识别三大主体功能，力求将汽车目标一次性锁定。
它拥有以下优点：
1、高度独立：使用嵌入式技术，仅通过通信接口与应用系统连接，独立性高。
2、功能齐全：同时识别汽车车牌、车标及颜色，一次性锁定目标，具有现有系统所没有的强大功能。
3、可塑性强：前端可与信号触发装置等上游产品结合，末端内置无线网络及多种串口接口以便与下游产品结合。系统功能与使用范围得到极大拓展。
4、易于维护：修理、维护仅涉及本系统而不影响其他模块，维护成本远低于同类产品。
5、便携灵活：设备高度集成，小巧灵活，使用方便。
2、可操作性和可实现性：
目前，车牌识别、车标识别等技术日趋成熟与完善，相关资料较易获取。现有的嵌入式技术也比较成熟。故，从技术难度上讲该选题较于其他的前沿科学容易实现。选题所涉及的设备和材料也较易获得，且成本适中。
3、创新点：
现有的车牌识别装置一般使用电脑处理数据，有些甚至需要若干台电脑合作完成，占用大量空间与资源。即使偶有由嵌入式完成的系统其功能也仅限于车牌识别或车标识别。本系统创造性地将嵌入式与车牌识别、车标识别以及汽车颜色识别相结合，一次性解决了目前设备体系臃肿、集成难度大、稳定性差，维护难，功能单一等问题。
4、可能存在的问题：
目前，主要问题是嵌入式集成度及无线传输的距离。我们所设想的理想情况是：针对现在大多使用电脑整机处理数据，设备灵活性差的缺点，开发出便携式、数据可无线传输的汽车身份识别系统。但是由于我们时间、精力和资金的限制，“便携的程度”是目前最大的难题。另外车速与景深对图像识别的影响问题也是我们可能会面对的难题。
三、预期成果
（成果的具体形式，如：申请专利、公开发表论文、制作科技实物（含软件程序）等，可以同时有多种成果形式）
我们预计我们的实验成果有以下几个方面。
首先，我们计划制作出科技实物，即确实地完成该嵌入式系统，拿出实实在在的成果。
第二，从我们对市场现状的分析来看，该嵌入式汽车身份识别系统的市场前景非常乐观，故可以将我们的产品申请专利并投入市场进行生产。
第三方面，由于汽车颜色、车牌、车标的组合识别还没有合适的算法，所以在完成本系统的过程中我们不可避免的要完成算法设计，而这部分成果可以通过公开发表论文的形式进行展示。
因为我们计划完成一个系统，所以我们需要同时完成该系统的硬件和软件两个部分。从大的角度来看，软件及算法部分的成果可以通过论文发表，而硬件方面的成果则可以通过投入生产和申请专利来体现。无疑，我们的成果形式会比只做软件部分或者只做硬件部分的选题多。这也是我们的一大优势。
实验环境要求
经费预算 内容 用途 预算金额 预计执行时间
CCD摄像部分 前端图像的获取，购买摄像头或摄像机 3000 07.12~ 08.2月
辅助光源 针对特殊环境进行光线补充 1500 07.12~ 08.2月
图像采集卡 模拟信号数字化 2500 07.12~ 08.2月
嵌入式系统硬件设施 图像的处理 4000 08.3~ 08.10月
硬盘录像机 视频信息的存储 2500 08.10~ 08.12月
显示装置 输出图像识别结果 1500 08.12~ 09.2月
无线收发或有线传输装置 信息的传输 2500 09. 2~ 09.3月
机械加工 机械零件组装成样机 2000 最后阶段
合计：19500元
学院审批意见
专家委员会评审意见
学校审批意见
附录一：选题的现状、背景及意义
自1885年，世界上第一台汽车诞生至今，汽车为我们日常工作与生活的带来了翻天覆地的影响。一百多年来，汽车以其价格低廉，操作方便等优势逐渐被大众所接受，走入了千家万户。在我国，每年都有许多人加入有车一族。随之而来的自然是越来越快捷方便的生活方式以及由此引发的一系列问题：汽车盗窃案每年逾万，交通事故时有发生……无疑，汽车需要规范管理。现在，我国的大部分汽车管理工作都是由人来操作完成的。不难想象，面对越来越庞大的汽车队伍，人工操作明显的力不从心。所以“交通智能化”将成为未来交通管理的必然趋势。
要实现交通智能化怎么可以没有“汽车身份”的识别呢。早在上个世纪九十年代初，汽车身份识别已经引起了全世界的广泛重视，人们开始研究有关汽车身份证——汽车牌照自动识别的相关问题。几年后，汽车的另一个重要的身份象征——汽车标志识别也成为了热门话题。车牌识别的一般途径为：采用计算机图象处理技术对车牌进行分析后自动提取车牌信息以确定车牌号。车标识别则基于边缘直方图和模板匹配相关系数混合的算法。目前车牌与车标识别的理论已经成熟，离线算法识别率已经达到较高的水平，同时正向着集成化、智能化方向发展。
在智能化交通管理系统中，汽车身份识别相当于vc++中的“基类”地位，即智能化交通管理系统中的其他子模块需要在汽车身份识别的基础上进行继承和发展。所以我们认为，汽车身份识别要求较高的集成度，最好能由可以嵌入到其他系统中的、集成度高的模块来完成，如单片机、CPLD。而现阶段的汽车身份识别大部分却是依靠计算机来完成的。
另外，由于汽车身份识别的“基类”定位，使用时对“能否唯一的锁定汽车”以及“能否很快地判定是哪辆车”就有了一定的要求。而现阶段的汽车身份识别却仅依靠单纯的识别车牌来完成。市场上存在的也多是车牌或是车标的单独识别系统，将二者结合的系统则非常罕见。而这些单一的系统显然很难达到真正的识别锁定汽车身份的目的。
结合智能化交通管理系统的要求，现今汽车身份识别的现状以及二者的发展趋势，我们小组选择了嵌入式汽车身份自动识别系统作为我们本次创新实验计划的选题。我们计划以嵌入式完成汽车身份识别后，将处理完的数字信息传递到智能化交通管理系统的其他模块中。用嵌入式代替电脑处理汽车身份识别将大大提高智能化交通管理系统的集成度，降低成本。区别于单一的识别系统，我们设计完成的汽车身份识别系统将车牌识别与车标识别相结合，并辅以汽车颜色识别。同时识别，同时输出，从而从多方面判断并锁定汽车，力求达到万无一失。从而极大地方便了该系统在各个领域的使用。
公安交管领域，该嵌入式汽车身份自动识别系统可被应用在交管系统中。将本产品嵌入到用来测速、测超载的其他交通设施中，就可以完成一系列的管理工作；与终端电脑处理系统相连，传输的是已经经过处理的数字信息而非图片信息，大大节省了终端电脑的处理时间和内存空间，提高反应速度与处理效率，有效解决交管领域人手不足的现状。
在园区车辆管理方面，本嵌入式汽车身份自动识别系统将留有端口，使其可以与园区的业主入住时所登记的汽车信息库相连。在园区大门处，安装我们的车牌自动识别系统，以对进出车辆自动识别，然后将数据传到数据库并根据数据库中的车牌数据判断是否是园区内的车辆，然后分情况处理。这将大大增加园区汽车的安全系数，而使用该系统的成本远低于使用电脑处理的系统的成本。
关于停车场管理，我们的嵌入式车牌自动识别系统可以完成智能化管理过程。将系统安装在停车场的出、入口处，用来对进出停车场的车辆进行自动识别，而处理后的数据将传入终端电脑，由终端电脑结合传入的信息与数据库判断是否属已买（或租）车位的车辆做出相应处理。
综上，我们有理由相信我们计划完成的嵌入式车牌自动识别系统可以在未来的交通智能化管理系统中发挥举足轻重的作用，是值得去研究和探索的。
附录二：工作原理及方案设想
本汽车身份识别系统包含车牌识别、车色以及车标的识别，本系统将使用嵌入式系统完成此三部分的识别。由于我们刚接触这部分内容，所以想法不是很成熟。
下面将分车牌识别与车色、车标识别以及嵌入式三个部分介绍我们的工作原理和方案。
第一部分：车牌识别
1、总体结构
车牌自动识别系统主要分为三大模块:（1）触发：即前端设备的数据入口处，如测速系统等。(2)图像处理部分：分为图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别四部分。(3)无线传输系统将所处理得的数据传送至后端应用系统，如交通违规管理系统，只能停车场系统，安检系统等。
2、算法部分
①前端CCD摄像机：
原始图像获取
由CCD摄像机及辅助照明装置组成。获取图像质量的好坏直接影响到后端处理和识别的效果. 要获得比较清晰的图像, 需要考虑许多影响图像质量的因素, 主要包括: 摄像头和图像卡的选取, 摄像机的位置标定, 汽车的车速, 出入单位的汽车车队之间的距离, 天气、光线等情况对摄像机所摄图像曝光量的影响。
判断是否有车辆进入观测区
采用图像差值法来判断监测区是否有目标进入，即首先将视频图像灰度化，然后比较两幅图像对应像素点的灰度值，看是否有变化以及变化有多少。
图像差分只能测定监测区中是否有物体经过，但它是否交通车辆，尚未可知。鉴于图像差分所产生的噪声、行人、自行车比汽车所占区域小得多，设计尺度滤波器将尺度较小的物体及噪声滤掉。
②车牌定位及预处理
左图为车牌定位的主要算法。完成基本的车牌定位后，还需要对车牌进行一些基本的预处理。包括倾斜矫
正与铆钉和边框的去除。
I、车牌字符的倾斜矫正
车牌字符分割的难点在有些车牌是倾的，直接分割效果不好，需要做校正。首先求出车牌的倾斜率，根据此斜率对车牌做旋转校正。
II、车牌边框和铆钉的去除
先验知识：对于标准车牌，字符间间距为12mm，第2、3个字符间间距为34mm，其中，中间小圆点l0mm宽，小圆点与第2、3个字符间间距分别为12mm。在车牌边框线的内侧，通常有四个铆钉，他们不同程度地与第2个字符或第6个字符粘连，如果不去除铆钉，将给第2和第6在字符的识别造成困难。
将车牌图像进行二值化后，图像仅黑、白二值。白色像素点(灰度值255)取1，黑色像素点(灰度值0)取0，这里采用的是白底黑字模式。对车牌图像逐行进行从内向外式扫描，当扫描到车牌图像某一行中，白色像素点的宽度大于某一阀值时(第一个符合条件的行)，则认为是车牌字符的边沿处，切除这一行以上或以下的所有行。
③车牌字符分割
右图为车牌
字符分割的主要
算法。
在此，由于
我们的知识有限
就不对这些算法
做具体介绍了。
④字符识别方法
字符
识别是车
牌识别的
核心部分。
常见的车
牌字符识
别算法包
括六种。
我们将他
们罗列在
右图中。
其中，我们比较感兴趣的是基于神经网络的字符识别算法。下面，我们具体介绍两种比较简单且普遍的算法以及基于神经网络的字符识别算法。
I、模板匹配车牌字符识别
中国车牌的字符模板分为汉字、英文字母和数字模板，由统计方法构造并保存到数据库中。模板匹配是将字符模板和标准化了的车牌字符进行匹配来识别字符。
II、特征匹配车牌字符识别
车牌识别的方法中，可利用的字符特征很多，大致可以分为结构特征、象素分布特征及其他特征。
在这里，我们拟重点突破神经网络法，因为人工神经网络技术具有非线性描述、大规模并行分布处理能力、高度鲁棒性和自学习与联想等特点，适用于非线性时变大系统的模拟与在线控制。具体步骤如下图所示：
此外，我们还会尝试将各种算法结合起来，以扬长避短，如：将遗传算法与人工神经网络结合起来，既能利用遗传算法能并行计算且能快速、全局搜索的优点又能克服神经网络固有的搜索速度慢且易陷入局部旱热的缺点等。
由于我们还在大学二年级学习专业基础课程，对图像处理的最新算法还不够了解，我们会在实际操作过程中，选择一种最优的方案并且结合我们的系统特征提出改进意见。
第二部分：车色以及车标识别
①、车身颜色识别
颜色特征具有对图像本身的尺寸、方向、视角等依赖小、鲁棒性高等优点，因此在基于内容的图像索引技术和智能交通系统以及众多的I业(如造纸、纺织、印刷等)系统中有着极其重要的应用。长期以来，由于各种原因，人们提出了数量众多的彩色空间模型，主要可分为三类:第一类是基于人类视觉系统(HumanV isionS ystem,H VS)的彩色空间，它包括RGB,H SI,M unsell彩色空间等；第二类是基于特定应用的彩色空间，它包括电视系统中所采纳的YUV和YIQ、摄影行业如柯达的YCC、打印系统的CMY (K)彩色空间；第三类是CIE彩色空间(包括CIE XYZ, CIE Lab和CIE Luv等)。这些彩色空间各有优缺点，它们在各自的领域里发挥了重要的作用。
我们拟采用RGB彩色空间完成我们的系统。RGB彩色空间在计算机相关领域里应用广泛，例如用于常见的CRT显示器等。在RGB彩色空间中，各彩色值用R、G、B三通道值的组合来共同表示，而其相应的通道值是通过图形采集卡或者CCD传感器等类似器件中的光感受器来获得的。其中，各通道值用入射光及其相应光感受器的光敏函数值之和来表示:
R=
G=
B=
其中，S (A)是光谱，R(A)、G(A)和B(A)分别是R,G,B传感器的灵敏度函数。从上式可以看出，该彩色空间是设备相关的，它与具体捕获设备的光敏函数相关。然而，由于RGB值易于获得和在计算机中计算和表示，因此通常可以用来表示其他各彩色空间，即把RGB值转换为其他彩色空间值。RGB彩色空间的标准色差定义为：
）
由于不同的彩色对人主观感受的影响不同，为了更好的表示色差，在本颜色识别子系统中使用经验色差公式：
对于我们拟设计的车身颜色识别系统主要分以下四大步骤完成车身颜色识别
1．识别区域的选取
为了准确识别出车身颜色，识别区域的选取至关重要。本实验选取车脸前部靠近排气扇的部分
2．颜色直方图计算
对所选区域，计算出现次数最多的颜色。在实际应用中，由于其他彩色空间模型的分量值均可用RGB值来表示，为了计算简便，在计算颜色直方图时可仅针对RGB彩色空间模型进行。
3．色差计算
根据相应彩色空间模型的色差计算公式，计算其与 颜色模板间的色差。
4、颜色识别
在得到样本色与标准色在各个彩色空间模型中的对应色差后，就可以根据其结果进行颜色识别。即选取前一步计算得到的色差中的最小值，作为识别结果。
②、车标识别部分
毋庸质疑，车牌和车标的自动、实时识别是运动车辆类型精确识别系统中至关重要的两个部分。目前人们已经提出了众多的车牌定位算法，主要可以分为两大类:基于黑白图像的车牌定位算法和基于彩色图像的车牌定位算法。基于黑白图像的车牌定位算法又可以分为多类，如基于特征的车牌定位算法基于自适应能量滤波的车牌定位算法，基于小波变换和形态学处理相结合的车牌定位算法，基于二值投影的车牌定位算法，以及基于遗传算法的车牌定位算法等。
这些车牌定位算法各有优缺点，但他们都可以在一定程度上作为车标定位的参考。
车标定位与识别无论在国内还是国外都是一个较为崭新的领域。由于车标本身固有的特殊性：目标小、相似性大、受尺寸和光照影响大、背景不统一，以及不同汽车公司的车标形状大小不一致等，使得其精确定位识别成为一个难点。
我们将车标识别分为以下几个主要步骤:
(l)车牌定位:根据车牌的纹理特征，基于多分辨率分析快速获取车牌区域 ；
(2)车头定位:根据车头区域能量较高且较为集中的特点，通过OTSU二值化算法 进 行 图像二值化，然后利用二值投影，并结合车牌位置信息进行车头快速定位 ；
(3)中轴定位:在车头区域内，根据轴对称性定位车头中轴；
(4)车标粗定位:在定位出车头的基础上，根据车标与车牌的先验知识，得到车标经验搜矩形；
(5)车标精确定位:在第(4)步的基础上，利用车标纹理特征进行车标的精确定位。主要包括两步:一是根据车标区域在垂直方向上具有能量高且相对集中的特点，利用能量增强和自适应形态学滤波进行车标的一次定位；二是利用改进的模板匹配算法进行车标的精确定位。车标识别系统是运动车辆识别系统中的重要组成部分，与车牌识别一样，它也包括了定位和识别两项关键技术。
上图为车标识别系统结构示意图，与典型的目标识别系统一样，它包括了离线的训练过程和在线的识别过程。在训练过程中，首先将手工采集得到的车标样本进行图像归一化、尺度归一化等预处理，然后分别进行模板提取以得到车标标准模板库。车标标准模板库中的模板不仅用于车标定位，还用于进行特征提取以得到车标特征模型库用于车标识别。在定位过程中，除了输入汽车图像外，还需输入车牌的位置信息。这是因为各类车标不具有稳定的纹理特征，且大小、形状各不相同，所以在复杂的背景下直接利用特征匹配或模板匹配进行车标定位是非常困难的。因此必须利用车牌位置、车辆对称性等先验信息进行粗定位，在此基础上再利用相关图像处理技术和模板匹配进行精确定位。车标定位以后，车标识别问题就转化为一个2D形状的识别问题，这可以通过模板匹配的方法实现。但是在实际采集的图像中，往往存在光照、噪声、部分遮挡和形状相似等问题的影响，常规的模板匹配方法难以达到满意的识别效果。因此通常还需要一种合适的特征提取和识别方法来辅助进行车标识别，以提高系统的识别率。
第三部分：嵌入式
按照历史性、本质性、普遍性要求，嵌入式系统应定义为：“嵌入到对象体系中的专用计算机系统”。“嵌入性”、“专用性”与“计算机系统”是嵌入式系统的三个基本要素。对象系统则是指嵌入式系统所嵌入的宿主系统。
嵌入式系统的核心是嵌入式微处理器，它有4个优点：
(1) 对实时和多任务有很强的支持能力，能完成多任务并且有较短的中断响应时间，从而使内部的代码和实时操作系统的执行时间减少到最低限度；
(2) 具有功能很强的存储区保护功能。
(3) 可扩展的处理器结构，可以迅速地扩展出满足应用的高性能的嵌入式微处理器；
(4) 嵌入式微处理器的功耗很低，尤其是用于便携式的无线及移动的计算和通信设备中靠电池供电的嵌入式系统更是如此，功耗只能为 mW甚至μ W级，这对于能源越来越稀缺昂贵的时代，无疑是十分诱人的。
另外，嵌入式实时操作系统提高了系统的可靠性。这些都值得我们去做一个嵌入式车牌识别系统。
考虑到通常车牌以及车标识别算法的运算量大，同时又要满足实时性要求。因此，我们准备采用32位ARM嵌入式微处理器作为核心单元，以CPLD作为时序控制单元，采用基于ARM 9 S3C 241 C的嵌入式图像采集处理系统，在内嵌Linux操作系统的草础上，充分利用了ARM器件体积小、能力强以及功耗低的特点，实现并行数据总线/USB日接口图像接入、图像快速处理、图像信息的本地压缩存储和IP化数数据传输。该系统可使整个系统简化电路并且减少占用资源。
系统设计构成
整个系统由USB图像采集子系统，ARM处理子系统和网络数据传输子系统成摄像头采集现场视频数据通过U SB传输至ARM处理板;ARM处理板内嵌Linux操作系统，采用快速图像算法对图像序列进行处理，并根据处理结果采取相应的措施;网络传输子系统可以处理数据上传监控中心做进一步后续处理，系统结构下图所示。
ARM图像处理子系统拟采用S3C 2410处理器，能满足图像处理速度的要求；USB图像接入，可以保证图像传输速度;扩展64M SD RAM与64M Flash,大容量的RAM能够保存多幅图像，便于图像的分析与处理;无线网络接口实现了数据信息的网络化管理。
当然，以上只是我们的初步设想这些设想都将在我们以后的大量实验过程中得到论证和优化！
附录三：计划进度与安排
计划进度安排：
1.用约15天时间买一些实验所需的基本用品。
2.利用课余时间学习所需知识。
3.用约七个月时间完成编程，解决软件方面问题。
4.用约一年完成硬件方面，并制作样机。
5.初步检查，花费约一个月。
6.以六个月时间调试样机，发现缺陷并修正。反复试验，直至达到一个令人满意的水平。
综上，我们是计划用两年左右的时间拿下这个项目。当然，以上只是大体计划，以后会随实验的实际进度进行适当调整。
H. 五年后的前端会是什么样子的呢
未来几年前端本身的开发技术应该不会有大的方向变化，但是将会呈现出四大发展趋势：
第一个趋势是入口应用会小程序化
类似腾讯、阿里、滴滴、美团这样作为入口的应用，会自己做自己的一套小程序体系，在自己的app内通行。这里的意思不是说大家都会去用微信小程序，而是会效仿微信小程序这套体系，搬到自己的app内。主要原因是，这些入口应用容纳自己公司各类业务线，已经臃肿不堪，使用原生开发迭代效率跟不上，使用HTML又难以做到高性能，因此使用类似小程序的方案，可以做到畅享HTML多年来积累的开发模式，同时裁撤大量平时用不到的API，降低渲染页面的复杂度。这个趋势会涉及到移动端开发。
第二个趋势是Web前后端融合为全栈开发
Node.js已经给前端开发很好地开了个头，这个头就是让前端人员了解HTTP协议的细节，了解常规的API开发。我相信很多人已经看明白了，为什么我们要做前后端分离，这里面主要原因除了代码开发部署上的分离，还有一部分是让不懂HTTP协议的人不要在接口层瞎鼓捣，因为这里面细节太多了，你都不了解HTTP缓存，你怎么知道哪个API的HTTP header应该用什么呢。因此了解HTTP协议的前端，会慢慢吃掉这部分后端开发的任务，而了解HTTP协议的后端，也会因为三大框架开发模式的成熟而学会前端开发。进而，这些两类人演化为全栈开发。
第三个趋势是营销类页面小程序化
这个指的就是大家平时在微信里看到的各类营销网页，因为主要入口在微信，因此变成微信小程序。这个大家比较好理解吧，就不多说了。小程序现在可能BUG多，功能跟不上，但是要替代这类网页可能也就是2年不到的时间。
第四个趋势才是大家看到的PWA、WASM代表的HTML内的技术改进，这个能影响到的范围看起来很大，但其实场景比较有限，主要是排除掉上面说的1和3之外的空间。空间就在于这两大技术目前都没有成熟的最佳实践，还需要探索。
亲爱的小伙伴，你对前端技术感兴趣吗？想了解一个绚丽多彩网站和小程序是如何被制作出来的吗？欢迎加入我们的前端技术大家庭：https://sourl.cn/7jnzJp。在这里，不仅有志同道合的朋友，指导人生的老师，更有看不完的技术教程随你挑！心动吗？想学吗？那就动动你的小手手，加入我们吧！
I. 大前端和前端在就业方向上有什么差别
所谓的大前端其实就是前端+终端（android+ios）,大前端是这几年才开始的叫法，以前前端是指web前端，终端就是android,ios等。
因为现在技术的进步，web的体验也有很大的提升，基本可以媲美终端原生的体验，所以很多公司开始考虑用一套代码，在各个端上来跑，这样就可以减少很多工作量，同时降低企业的研发成本。
所以，现在就出现了各种大前端开发框架，很多公司也积极参与其中，对自己原有的业务进行重构升级，所以，大前端的叫法就越来越普遍了。
前端是指传统意义上的web端，而大前端是指前端+终端，这两个是不一样的。
J. 前端改动一定依赖于版本发布吗
不一定。
当前端需要发布新版本时,可以不依赖于后端(根据实际情况,也可以不依赖于运维)。 毕竟有很多需求并不需要后端介入。
前端项目的工程化，不只对开发层面的组件化、模块化、规范化等，更涉及到构建、部署的工程化和自动化。工程化的一些概念，编译、构建、部署、发布、CI/CD、灰度等概念，其实都是软件工程中很成熟的概念，现在前端项目中也快速发展起来。