使用Quartus9.1设计，主次道路切换，倒计时40秒和20秒不同显示

用于交通信号控制的Deep Q学习代理 深入的Q-Learning强化学习代理尝试在交叉路口选择正确的交通信号灯相位以最大化交通效率的框架。 我已将其上传到此处，以帮助任何人寻找通过SUMO进行深度强化学习的良好起点。 这段代码是从我的硕士论文中提取的，它代表了我的论文工作所用代码的简化版本。 我希望您可以找到此存储库对您的项目有用。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。 我认为，以下是最简单的步骤，以便以最少的工作量从头开始运行算法。 强烈建议使用配备NVIDIA GPU的计算机。 下载Anaconda（）并安装。 下载SUMO（ ）并安装。 按照简短指南正确正确地安装tensorflow-gpu，不会出现问题。 简而言之，该指南告诉您打开Anaconda Prompt或任何终端，然后键入以下命令： conda create --name tf_gpu ac

The Standard, Guidance, Option, and Support material providing the transportation professional with the information needed to make appropriate decisions regarding the use of traffic control devices on streets and highways.

OSMT流量模拟 OSMTrafficSim是用于模拟城市交通的项目。 该项目利用Unity的最新技术，利用了多核处理器的潜力，在我的笔记本电脑上以30fps的速度模拟了25,000辆汽车，10,000辆行人。 BVH被构造用于车辆的通信。 实现“ 描述的方法 行人的动画是使用Houdini的顶点动画纹理工具。 动画状态转换使用马尔可夫链方法。 城市模型是使用OSM OpenStreetMap生成的。 我还采用了Houdini的一些工具来生成城市的静态模型。 Road的抽象图也使用OpenStreetMap数据生成，示例数据位于Assets \ OSM文件夹中。 您可以在Unity的“

交通灯分类器 这个仓库是一个简单的模块（仅取决于OpenCV软件包），用于识别交通信号灯（红色，黄色或绿色）。 大多数代码来自 ，修改内容在“ Traffic_Light_Classifier.py”中列出。 相依性 Python3 OpenCV 安装 要准备环境，它需要安装上面列出的相关程序包。 我们使用创建一个示例： conda create --name traffic_light python=3.5 -y conda activate traffic_light pip install opencv-python 快速开始 在所需的python环境中，克隆存储库，然后运行“ demo.py”。 git clone https://github.com/WangLiwen1994/traffic_light.git cd traffic_light python demo.p

交通信号灯的检测和分类模型 训练 为了开始训练，您可以启动bash脚本或直接使用trainer.py 模型 用于训练的模型是来自Torchvision的Faster RCNN模型。 该模型预测边界框，然后进行分类。 因此，该模型仅获得用于评估的图像。 该分数用于评估为mAP。 数据 我使用了来自数据。 借助脚本utils/create_balanced_dataset.py 。 我试图获得一个平衡的data_set，因为只有很少的图像带有包围交通灯的关闭框或黄色。 因此，我首先在每个图像上添加了这样的边界框，然后添加了剩余图像。 但是，每个交通信号灯类别最多出现1000次，因此类别之间的平衡是稳定的，而不会增加用于训练过程的图像。 可能的调整 对于前兆的有意义的置信度度量或通常包括不同的预测分数。 我只使用了pytorch模型中的默认掠夺分数，以便评估模型的性能 添加用于注释图像的脚本，以

matlab分时代码免责声明 提供了官方的Faster R-CNN代码（用MATLAB编写）。 如果您的目标是在NIPS 2015论文中复制结果，请使用。 该存储库包含对MATLAB代码的Python重新实现。 此Python实现基于的分支构建。 两种实现之间略有不同。 特别是此Python端口 在测试时速度要慢约10％，因为某些操作在CPU上的Python层中执行（例如220ms /图像，而VGG16为200ms /图像） 提供与MATLAB版本相似但不完全相同的mAP 由于实现上的细微差异，因此与使用MATLAB代码训练的模型不兼容 包括近似的联合训练，比交替优化（对于VGG16）快1.5倍-有关更多信息，请参阅这些 更快的R-CNN：通过区域提议网络实现实时目标检测 任少卿，何开明，罗斯·吉尔希克，孙健（Microsoft Research） 该Python实现包含在MSR实习期间编写的Sean Bell（Cornell）提供的内容。 请与官方联系以获取更多详细信息。 更快的R-CNN最初在an中进行了描述，随后在NIPS 2015中发布。 执照 Faster R-CNN是根据M

红绿灯交通学习 需要做的事情： 安装FLOW框架-https: 安装SUMO- //sumo.dlr.de/docs/Downloads.php或遵循FLOW安装 然后，将custom_traffic_light_env.py放入envs文件夹（/ flow / flow / envs）下的FLOW文件夹中。 通过添加以下内容来修改envs文件夹的init.py： 从flow.envs.custom_traffic_light_env导入CustomTrafficLightEnv， CustomTrafficLightPOEnv，CustomTrafficLightTestEnv，CustomTrafficLightBenchmarkEnv 全\u90e8='CustomTrafficLightEnv'，'CustomTrafficLightPOEnv'，'CustomTrafficLig

Network_Traffic_Analyse 网络流量在线分析系统的设计与实现（C语言） 该系统具有以下功能：（1）实时抓取网络数据。（2）网络协议分析与显示。（3）将网络数据包聚合成数据流，以源IP，目的IP，源端口，目的端口及协议（4）计算并显示固定时间间隔内部网络连接（双向流）的统计量。数据的基础上分析不同网络应用的流量特征。 详细内容：（1）能够实时抓取网络中的数据包。并实时显示在程序界面上。用户可自定义过滤条件以抓取所需要的数据包。（2）分析各个网络协议格式，能够显示（3）采用哈希链表的形式将网络数据以连接（双向流）的形式存储。（4）计算并显示固定时间。间隔内网络连接（双向流）的统计量（如上行与下行的数据包数量，上行与下行的数据量大小等）。例如，抓取间隔（如30分钟）的网络流量，进入段时间以固定时长（如1分钟）为单位分开几个时间片，计算网络连接在每一个时间片内的相关统计量。并在

数据融合matlab代码世界地图上的交通热图生成 介绍 这是交通热图的编码部分。 该项目旨在使用LiDAR和GPS数据基于世界地图创建交通热图。 视频链接为：！[交通热图]（traffic heatmap.png） 会员 陈雨峰Nitish Sanghi Tingjun Li Hyoensu Do Ruochen Hou 基本工作流程 指示 环境 系统：Ubuntu 18.04 LTS Python 3.6（系统解释器） MATLAB R2021a bash：/ bin / bash 先决条件 python-pcl 计算机视觉工具箱 图像处理工具箱 传感器融合和跟踪工具箱 sudo add-apt-repository ppa:sweptlaser/python3-pcl sudo apt update sudo apt install python3-pcl 执行 可以通过run.sh来运行 /bin/bash run.sh正在运行的视频是：