数电课程设计交通灯控制电路，主车道通行45秒支路通行25秒，绿灯转换红灯中间黄灯闪5秒。

智慧交通运行监测平台（TOCC，Traffic Operations and Coordination Center）是现代城市交通管理的关键组成部分，旨在通过先进的信息技术手段，实现对交通运行状态的实时监控、预警与智能调度，提高城市交通效率，保障交通安全，降低拥堵，提升公众出行体验。本建设方案详细阐述了TOCC的构建背景、现状分析、需求识别、设计依据、总体方案以及应用系统方案。 1. 项目概述 项目背景部分介绍了TOCC建设的必要性，可能涉及城市发展、人口增长、交通压力增大等因素。现状情况中，重点分析了当前的组织结构，包括交通管理部门的职能分配，以及业务运行方式。信息化现状则关注现有交通管理系统的软硬件设施，评估其效能与不足。 1. 需求分析 用户需求分析主要针对交通管理者、交通参与者及公众，例如提供准确的交通信息、优化交通资源配置等。功能需求分析则具体列出了TOCC所需的功能模块，如交通流量监测、事故预警、应急响应、数据分析等。 1. 设计依据 设计依据通常包括国家和地方的交通政策法规、技术标准、行业规范，以及成功的案例经验，这些为TOCC的规划与建设提供了指导原则。 2. 总体方案 建设目标明确了TOCC应达到的效果，如提高交通运行效率、提升应急处理能力等。建设任务则详细列出了TOCC需要完成的具体工作，包括硬件设施的建设、软件系统的开发、数据整合等。系统总体框架描绘了TOCC的架构，包括各子系统间的相互关系。 3. 应用系统方案 这一部分详细阐述了TOCC的各个应用系统，如： - 交通运行监测与应急指挥中心：包括综合交通运行监测与决策分析平台，用于实时监测交通状态，进行数据分析，为决策提供支持；应急处置指挥平台，用于快速响应交通事故或其他紧急情况，协调资源进行救援。 - 公众信息服务平台，向公众提供实时交通信息，帮助规划出行路线。 - 行业系统，如公路养护管理系统，负责道路设施的维护保养；公路路政管理系统，用于监管公路使用和保护路产路权。 此外，可能还包括公共交通管理系统、停车资源管理、智能信号控制等多个子系统，共同构建一个全面的智慧交通管理体系。 TOCC建设方案旨在通过集成先进的信息技术，实现交通管理的智能化、精细化，以适应城市交通日益复杂的需求，提高城市交通运行的整体效能。在实施过程中，需充分考虑现有基础设施的兼容性，确保新系统的顺利接入，并持续优化，以适应未来交通发展的变化。

【高德地图开放平台API-交通时间-发布事件】是一个功能强大的工具，允许开发者通过API接口向高德地图用户发布实时的交通事件信息。这些事件包括道路封闭、事故、拥堵等，一旦发布成功，将直接影响用户的导航路线，帮助他们避开问题路段，提高行车安全。下面我们将详细介绍这个功能的关键知识点。 1. **功能介绍** - **发布新事件**：通过API，开发者可以向高德地图报告新的交通事件，如施工、事故或交通管制，这些信息将被纳入到高德地图的导航系统中。 - **影响导航**：发布的事件信息会直接影响用户的导航规划，帮助他们选择最佳路径，避免交通问题。 - **语音播报**：当用户接近已发布的交通事件时，高德地图的导航系统将进行语音播报，提醒用户注意安全。 2. **接入点信息（API Point）** - 接口地址：`https://et-api.amap.com/eventpublish/add` - 请求方式：HTTP GET 3. **请求参数（Request Parameter）** - `adcode`：授权城市的ADCODE，如310100。 - `clientKey`：授权的高德开放平台WEB服务序列号。 - `timestamp`：时间戳，单位为秒，例如1621243952。 - `dit`：鉴权动态密钥，参考鉴权方式文档。 - `digest`：鉴权动态密钥，同样需要参考鉴权方式。 - `sourceId`：事件源ID，由高德分配。 - `id`：源方事件ID。 - `stateFlag`：状态标志，0-新增，1-更新，2-删除。 - `type`：事件类型，详细类型见事件类型表。 - `locType`：位置类型，2-坐标，1-里程桩，4-收费站。 - `roadName`：道路名称，如G6京藏高速。 - `direction`：方向信息，如上行、下行、双向等。 - `locs`：位置信息，根据locType提供坐标或桩号等。 4. **响应内容（Response Parameter）** - `code+msg`：调用成功或失败的状态，成功常返回0。 - `errcode+errmsg`：错误代码及错误信息，如无效的用户键、无访问权限等。 5. **事件类型** - 不同的事件类型对应不同的交通状况，如901可能表示公告事件，910可能代表播报事件。 6. **位置信息** - 坐标（坐标型）：单点或多点的经纬度坐标。 - 里程桩（桩号型）：单个或多个里程桩号，如K123+133。 - 收费站信息：出入口封闭、仅入口封闭或仅出口封闭的情况。 7. **影响等级** - 影响等级分为0-4级，分别代表默认、轻微、一般、重大和特大，用于描述事件的严重程度。 8. **回调URL（callback）** - 当事件审核通过或未通过时，可设置回调URL以接收状态通知。 在实际应用中，开发者需要确保正确填写各项参数，并遵循高德地图的鉴权规则。通过这个API，开发者可以实时地将交通事件信息推送到高德地图，从而为用户提供更加准确、安全的导航服务。同时，合理的事件管理和上报机制也是保障道路安全和优化交通流量的重要手段。

内容概要：本文聚焦于城市化进程中的交通拥堵问题，特别是拥有知名景区的小镇，提出了基于遗传算法的交通流量管控与评价的研究。文章详细探讨了如何通过数据挖掘、K-means聚类算法和遗传优化算法，结合车辆行驶行为特征，对小镇景区路网的信号灯进行优化配置，估算临时停车位需求，并评价临时管控措施的效果。具体而言，文章通过四个主要问题展开讨论：1）利用K-means聚类算法对车流量进行时段划分并估计各相位车流量；2）使用遗传算法优化信号灯配置，以提高车辆通过率；3）分析五一黄金周期间巡游车辆特征，估算临时停车位需求；4）通过路段平均通过时长评价临时管控措施的效果，结果显示管控后车流量平均速度显著提高，重度拥堵时长减少了25.7%。 适合人群：从事交通工程、城市规划、数据科学等相关领域的研究人员和技术人员，尤其是关注智能交通系统的专业人士。 使用场景及目标：1）帮助城市管理者制定有效的交通管控策略，尤其是在旅游景区等高流量区域；2）提供一种基于遗传算法的信号灯优化配置方法，以提高道路通行效率；3）为临时停车位的需求预测提供科学依据，确保游客出行顺畅；4）评估临时交通管控措施的效果，为未来政策制定提供参考。 其他说明：本文不仅提供了详细的算法实现步骤，还展示了具体的实验结果和数据分析，证明了所提出方法的有效性和实用性。文中提到的模型和算法具有较高的推广价值，可以在类似的城市交通管理和优化项目中广泛应用。此外，文章指出了现有模型的一些局限性，如K-means算法的参数敏感性和遗传算法的收敛速度问题，并提出了相应的改进建议。

内容概要：本文介绍了基于MATLAB实现的时空Transformer网络用于隧道交通运行风险动态辨识的项目实例，涵盖模型描述及示例代码。项目旨在提升隧道交通风险辨识的准确性、及时预警与动态调整交通管理策略、优化隧道应急响应能力、推动隧道智能化交通管理的发展等。面对隧道内数据获取、大规模时空数据处理、模型泛化能力、多源数据融合、实时性要求、安全性与隐私保护、系统可扩展性等挑战，项目通过多源数据融合、高效的计算框架与并行处理技术、数据隐私保护与安全性设计等手段解决。项目特点包括基于时空Transformer网络的动态辨识方法、多源数据融合与深度学习模型结合、高效的计算框架与并行处理技术、数据隐私保护与安全性设计、模块化设计与系统可扩展性、高度智能化的交通管理决策支持、跨行业的应用潜力。; 适合人群：对智能交通管理系统感兴趣的科研人员、工程师和技术开发者。; 使用场景及目标：①隧道交通管理中实时监控和分析隧道内的交通状况，及时识别潜在的交通风险；②城市交通安全管理中通过多源数据的实时分析，有效识别潜在的风险并提前采取预防措施；③应急响应与事故处理中实时分析现场数据，迅速识别事故类型与规模，帮助应急处理部门制定科学的处置策略；④智能物流与运输管理中实时分析道路运输中的交通风险，优化运输路径，提升运输安全性和效率。; 阅读建议：本文详细描述了基于时空Transformer网络的隧道交通运行风险动态辨识方法的实现过程，不仅包括模型架构和算法原理，还提供了MATLAB代码示例。读者应结合实际应用场景，理解各个模块的功能和实现细节，并通过代码实践加深对模型的理解和掌握。

智慧交通火车站乘客上车物品遗落检测数据集是为智能交通系统开发而设计的数据集，其中包含了大量的火车站乘客上车时可能遗落物品的图片数据。这一数据集采用了Pascal VOC格式和YOLO格式两种通用的机器学习和计算机视觉标注格式，方便研究人员和开发者进行训练和测试。 数据集共包含2270张jpg格式的图片，每张图片都配有相应的标注信息。标注信息包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。这些标注文件详细描述了图片中物体的位置和类别，为机器学习模型提供了准确的训练数据。 标注的类别共有六种，分别是：书包（backpack）、自行车（bicycle）、手提包（handbag）、电动滑板车（scooter）、婴儿车（stroller）和行李箱（suitcase）。在所有标注的物体中，每种类别对应的矩形框数量各不相同，书包最多，达到1012个框，自行车最少，只有58个框。而所有物体的总框数为5184个。 数据集使用了labelImg这一流行的标注工具进行标注工作。标注过程中遵循了一定的规则，即对每类物体进行矩形框标注。矩形框用于标注每个物体在图片中的位置，是物体检测中非常重要的一步。矩形框的数量分布说明了数据集中各类物体出现的频率差异，这对于训练模型来说是非常重要的信息，因为模型的性能在很大程度上取决于数据的多样性和平衡性。 虽然数据集提供了丰富和准确的标注图片，但是数据集的制作者明确指出，对使用该数据集训练出的模型或权重文件的精度不作任何保证。这意味着，虽然数据集本身是高质量的，但模型训练的结果仍需通过实际应用和测试来验证。研究人员在使用该数据集时应当注意这一点，并结合自身的研究目标进行适当的调整和优化。 此外，数据集的提供者并没有在说明中提及对数据集的任何特别声明，也未提及数据集的具体来源和收集方法。对于数据集的使用，用户需要自行下载，并可参考数据集的预览和标注示例，以便更好地了解数据集内容。 该数据集的下载地址为“download.csdn.net/download/2403_88102872/90058809”，用户可以通过这个地址下载数据集进行研究和开发工作。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144143813 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2270 标注数量(xml文件个数)：2270 标注数量(txt文件个数)：2270 标注类别数：6 标注类别名称:["backpack","bicycle","handbag","scooter","stroller","suitcase"] 每个类别标注的框数： backpack 框数 = 1012 bicycle 框数 = 58 handbag 框数 = 4042 scooter 框数 = 51 stroller 框数 = 1 suitcase 框数 = 20 总框数：5184 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无

带时间设置的精品交通灯控制程序，带左转动画及红绿灯倒计时功能，西门子1200+博图Wincc组态，博图v16.1版本，可直接仿真动画运行，不用下载到实物。 功能:1、直行动画；2、左转动画；3、绿灯倒计时显示；4、红灯倒计时显示；5、东西方向 南北方向绿灯 红灯时间可任意设置；6、东西左转方向 南北左转方向绿灯 红灯时间可任意设置；7、黄灯时间可任意设置；8、闪烁时间可任意设置。 清单：PLC程序 HMI组态画面博图WinCC编写 电路图 IO分配表

随着物联网技术的快速发展，智能交通系统正在逐步成为解决城市交通问题的重要工具。智能交通系统(ITS)利用先进的传感器技术、识别技术、定位技术、信息技术、网络技术、自动控制技术、计算机处理技术等，实现对道路和交通工具的全面感知与实时监控，从而提高交通的信息化、智能化水平。智能交通系统不仅能够有效缓解交通拥堵和减少道路事故，还可以改善城市大气污染等环境问题。 物联网技术的核心是将互联网延伸和扩展到任何物品之间进行信息交换和通信，实现物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。这种技术在交通领域的应用，使得车辆控制与安全系统能够通过自动识别道路障碍、自动报警、自动转向、自动制动等功能，提高行车安全性。此外，智能交通系统还能提供车辆周围的必要信息，预警潜在风险，并采取措施防止事故发生。 目前，世界各国都在积极布局物联网技术在智能交通领域的应用。美国提出了“智慧地球”概念，并在经济刺激计划中对物联网相关应用进行支持。欧盟、日本、韩国等也发布了各自的物联网行动方案和战略，将物联网技术定位为关键资源，预计将在经济和社会发展方式上带来巨大变革。 在智能交通领域，物联网技术的发展趋势主要集中在传感技术、通信技术和网络技术的融合。智能交通、智能建筑、远程医疗、智能家居等是目前物联网技术应用较为明确的领域。智能交通系统涵盖了车辆控制与安全系统、交通管理系统、信息管理系统等多个子系统，这些系统相互协作，共同实现交通管理的信息化、智能化。 未来十年，智能交通管理系统的市场规模预计将达到450亿左右。随着物联网技术的不断成熟和应用领域的拓展，智能交通系统将成为未来交通发展的重要方向。这种系统不仅能够提升交通效率，还能增强环保效果，是实现可持续交通战略的关键技术之一。 物联网技术在智能交通领域的应用，为交通管理提供了全新的解决方案。通过信息化、智能化的手段，智能交通系统有望在不久的将来解决交通拥堵、事故多发等城市交通顽疾，为人们提供更加安全、高效、便捷的出行体验。随着技术的进步和政策的支持，智能交通系统将成为推动城市交通发展的重要力量。

内容概要：本文详细介绍了如何利用CARSIM进行交通场景的搭建及其与MATLAB、Prescan的联合仿真。首先讲解了在Road Builder中精确绘制道路的方法，如设置车道线宽度、曲率半径和坡度参数等，确保仿真环境的真实性和准确性。接着探讨了CARSIM与MATLAB Simulink的集成方法，包括加载预设场景、设置初始参数以及解决可能出现的编码问题。随后讨论了Prescan与MATLAB之间的数据交互，特别是摄像头和动力学模型的协同工作。文中还提供了简单的路径规划和换道控制算法示例，强调了轨迹跟踪控制器的作用。最后，解释了CPAR文件的结构和修改要点，以及如何使用VS Visualizer生成场景拓扑图并进行调试。 适合人群：从事智能交通系统研究、自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是需要掌握交通场景仿真工具和技术的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解CARSIM、MATLAB和Prescan联合仿真的技术人员，旨在帮助他们构建逼真的交通场景，测试和优化自动驾驶算法，提高仿真效率和精度。 其他说明：文章不仅涵盖了理论知识，还包括了许多实用技巧和常见问题的解决方案，为用户提供全面的技术支持。