比较完整地给出了数据预处理，缺失值补全，特征分析过程以及训练和交叉验证的注意事项，适合数据挖掘新人找到解题思路，全程没有调参，没有模型融合，只凭一手简单的特征和xgboost。 preprocess.py: 数据预处理（类型转换，缺失值处理，特征提取） xgbosst.py: 训练模型和交叉验证 根据题目给出的信息, 除了路本身的信息外, 训练数据基本上只有旅行时间, 而我们要预测的也是未来的平均旅行时间, 而且根据我们的常识, 现在的路况跟过去一段时间的路况是很有关系的, 因此该问题应该是一个自回归问题, 用过去几个时刻的交通状况去预测未来时刻的交通状况

1、基于yolov5算法实现电动车头盔佩戴识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别2个类别，分别是“头盔”和“人头” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

智慧城市光电产品及系统，用于智慧市政，智慧交通，智慧社区，智慧园区，智慧园林，智慧工地

智能交通：智能交通(Intelligent Transport System,简称ITS)是上世纪90年代初美国提出的理念，它是将先进的GIS（地理信息系统）、通信技术、传感器技术、车辆识别与定位（GPS）、人工智能等技术有效地集成运用于整个地面交通管理系统，建立一种大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通管理系统。智慧交通：智慧交通是2009年由IBM提出的理念，在智能交通的基础上，融入了物联网、云计算、大数据、移动互联等高新IT技术来汇集交通信息，提供各类实时交通数据的交通信息服务。智慧交通依托于前期智能交通的发展，同时也对交通信息化提供了新的内涵。

自己在项目中用到的数据集，总共2694张包括渣土车白天以及夜晚场景，txt格式标注，标注质量高，yolov5可以拿来直接进行训练测试，自己在此数据集训练的时候检测精度达到90%以上，此数据集进行项目demo测试以及视频图片测试完全没有问题。

0积分下载，欢迎斧正，感谢赐教。 主要实现： 1 根据光电传感器模拟获取当前车流量 2 STM32端可以根据周期内车流量大小调整红绿灯的时间 3 红绿灯时间和倒计时会在STM32端的显示屏上显示 4 红灯和绿灯在最后五秒会闪烁，提示要到时间了 5 上位机显示当前车流量大小、闯红灯车辆数目、红绿灯时常、历史车流量 6上位机可以控制STM32端重启、立即切换为绿灯、立即切换为红灯 拿舍友毕设练手写的 文件分为STM32部分和QT上位机部分 设计中硬件部分使用了原子的迷你板，红绿灯直接用迷你板上面的红灯和绿灯表示

北京交通大学 微机原理与接口技术 实验课 实验报告 智慧交通车辆测速实验

视频的车辆跟踪创建智慧交通需要的requirements,python3.9时候可用版本，亲测可用,对应这个https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/121254982项目，不过作者的版本未知，我用python3.9创建时候修改了一些版本

Unity3D智慧交通AI插件Urban Traffic System ，大量人物和车辆模型

智慧交通Tocc技术方案初设