用pyhton编写的IDM模型，可以实现交通流仿真，包括跟驰和换道

颜色分类leetcode 交通标志识别 语境 在这个项目中，我将解释如何构建一个深度学习模型来识别交通标志。 它旨在成为一种学习体验，对于我自己和其他喜欢在这里学习的人来说，我将专注于实践方面。 我将描述我自己构建这个模型的经验并分享源代码。 这适合那些已经了解 Python 和机器学习基础知识，但想要亲身体验并练习构建真实应用程序的人。 在这一部分中，我将解释图像分类，并将使模型尽可能简单，涵盖卷积网络、数据增强和对象检测。 项目的问题陈述和目标 我在这里使用的数据集是德国交通标志基准，是在 2011 年国际神经网络联合会议 (IJCNN) 上举行的多类、单图像分类挑战。 交通标志检测是一个高度相关的计算机视觉问题，是汽车等行业中许多应用的基础。交通标志可以在颜色、形状以及象形图或象形图的存在方面提供各种类别之间的广泛变化。文本。 在这个项目中，我将开发一种深度学习算法，该算法将对德国交通标志图像进行训练，然后对未标记的交通标志进行分类。 深度学习模型将使用 tensorflow 构建，我们还将了解使用 OpenCV 预处理图像的各种方法，并使用云 GPU 服务提供商。 该项目的细分

加州交通事故可视化 2003 年至 2012 年加利福尼亚州交通事故数据的简单 24x7 图表。 数据来源于 由创建 要创建 csv，请在包含来自上述 SWITRS 链接的数据的目录中的 sqlite3 命令行会话中运行以下命令： .mode csv .import collisions_2003to2012.csv collisions .headers on .output csv SELECT CAST(TIME_ AS INTEGER) / 100 AS HOUR, DAYWEEK, COUNT(*) AS TOTAL, SUM(CAST(ETOH == 'Y' AS INTEGER)) AS ALCOHOLRELATED, SUM(CAST(CRASHSEV == 1 AS INTEGER)) AS FATAL, S

prtg.traffic.grapher.v6.1.1.855（之前的解压不了）

Traffic_sign_recognition：使用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能识别交通标志。 支持向量机（SVM）用于对图像进行分类

Network_Traffic_Classification 提取数据并分析网络流量

道路交通系统插件Simple Traffic System Simple Traffic System allows for quick creation of waypoint based routes that can be interconnected in a modular way to create traffic routes on roads in your scenes. The primary logic is highly optimized using the new C# Job System and Burst Compiler, allowing you to use more of your performance budget for other content. AI traffic logic is handled by a single AI Traffic Controller that AI Traffic Cars register to. This is a data oriented logic structure and allows the AI logic to run in parallel jobs spread across all available cores to reduce cpu usage on the main thread.

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中国大陆的地铁交通数据集 本数据集包括截至2020年12月31日中国大陆已开通的地铁交通的城市：北京，天津，上海，广州，长春，大连，武汉，重庆，深圳，南京，沉阳，成都，佛山，西安，苏州，昆明，杭州，哈尔滨，郑州，长沙，宁波，无锡，青岛，南昌，福州，东莞，南宁，合肥，石家庄，贵阳，厦门，乌鲁木齐，济南，兰州，常州，徐州，呼和浩特，太原；记录数据和线路数据以shapefile形式提供；本数据集为开源数据集，由于条件所限难免存在错误遗漏之处，欢迎各位批评指正，可将意见或建议发至： ；；如有相关研究使用本数据集，请在研究成果中注明，谢谢！