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城市轨道
交通信号
基础闭塞系统ppt课件.ppt
本文介绍了城市轨道
交通信号
基础中的第四章,主要内容为闭塞系统。文章分为三个部分,分别是闭塞系统概述、半自动闭塞及原理、自动闭塞及原理。同时,文章还介绍了闭塞系统与ATP系统的关系。在第四章中,需要掌握闭塞系统的概念,了解半自动闭塞、自动闭塞的概念以及相应的工作原理,同时了解闭塞与ATP系统的关系。此外,文章还回顾了城市轨道交通线路的组成和分类、列车和车站的概念以及车站的分类、接发车作业和调车作业信号机的布置以及城市轨道交通的运行图。
2023-05-19 15:10:46
1.98MB
城市轨道交通信号基础闭塞系统pp
1
基于模糊控制理论的
交通信号
控制算法研究
造成交通拥挤往往突出表现在道路的交叉口处,在综合了模糊控制技术和城市信号交叉口
交通信号
控制技术基础上,针对多路口交通控制的特征及实际交通状况,对已有模糊控制算法进行了改进,在单路口模糊控制研究的基础上,研究了基于相序优化模糊控制的城市区域
交通信号
控制系统。此方法不需要建立复杂的交通流模型,对城市交通控制系统实施模糊控制,可以有效地解决
交通信号
控制过程中复杂性和随机性难题,从而对绿灯信号的调整做出更合理的匹配,提高交叉路口的通行率近20%。
2023-04-20 11:54:29
603KB
智能交通系统;模糊控制;相位;相序优化
1
交通灯运行时间自适应算法及其控制系统
城市交通拥堵具有严重的危害性, 直接导致时间延误、能源浪费和废弃物排放增加, 降低居民生活水平. 现阶段, 基于平面交叉路口交通灯切换时间相对固定, 恶劣天气或发生交通事故时路口经常发生交通堵塞的实际情况, 本文提出了一种平面交叉口交通拥堵多方向交通灯运行时间自适应算法, 采取视频图像处理算法判断道路交通拥堵情况, 根据路况设置交通灯的工作时间, 并设计了相应的控制系统. 仿真结果表明, 在高峰期时段, 此自适应算法的车辆通行效率高于传统的交通灯运行时间控制方法.
2023-04-04 16:40:13
1.7MB
平面交叉口
自适应算法
交通拥堵
交通信号控制
1
语言:MATLAB-
交通信号
灯定位和识别(定位,分割,不变矩和sift,svm方法均可,带界面GUI)
语言:MATLAB—
交通信号
灯定位和识别(定位,分割,不变矩和sift,svm方法均可,带界面GUI)
2023-03-30 03:45:30
692KB
交通信号识别
交通信号定位
1
数电课程设计课题
交通信号
灯控制器电路设计(EWB仿真)
此个交通灯电路是利用161作控制模块,译出四个状态以用来并行控制
交通信号
灯显示模块和数码管显示模块,并加12个非门以用于电路延时。。。相信大家做数电课程设计的参考是可以用的上的
2023-03-02 20:17:43
321KB
数电课程设计
交通灯
电路
EWB仿真
1
大型MATLAB设计:闯红灯检测系统(
交通信号
灯违章检测,汽车违章,GUI界面,定位红绿灯,红灯的时候开始检测汽车,违章即预警发
大型MATLAB设计:闯红灯检测系统(
交通信号
灯违章检测,汽车违章,GUI界面,定位红绿灯,红灯的时候开始检测汽车,违章即预警发出,带界面GUI,详细步骤)仿真
2023-02-15 13:10:14
1.64MB
闯红灯检测
红绿灯检测
1
市轨道
交通信号
系统采购项目-技术部分.pdf
城轨信号系统技术方案,城市轨道
交通信号
系统通常由列车运行运行自动控制系统(ATC)和车辆段信号控制系统两大部分组成,用于列车进路控制、列车间隔控制、调度指挥、信息管理、设备工况监测及维护管理,(hengjun365)由此构成一个高效综合自动化系统。
2023-02-10 11:10:52
26.93MB
轨道交通
信号系统
signaling
CBTC
1
数电
交通信号
灯设计报告
经同学们多方整合资源,终于完成了在各大网站都找不到的设计报告。资源亮点:不使用单片机,适合于刚刚学完数电的同学。所有功能都是硬件实现!
2023-02-04 16:41:53
703KB
无PLC
1
PLC
交通信号
灯模拟控制系统设计.doc
PLC
交通信号
灯模拟控制系统设计.doc
2023-02-02 09:06:21
169KB
PLC交通信号灯模拟控制系统设计
1
YOLOv5实现红绿灯检测(含红绿灯数据集+训练代码).zip
博客原文《深度学习目标检测:YOLOv5实现红绿灯检测(含红绿灯数据集+训练代码) 》https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128240198 ; 目前,基于YOLOv5s的红绿灯检测精度平均值mAP_0.5=0.93919,mAP_0.5:0.95=0.63967,基本满足业务的性能需求。另外,为了能部署在手机Android平台上,本人对YOLOv5s进行了模型轻量化,开发了一个轻量级的版本yolov5s05_416和yolov5s05_320,在普通Android手机上可以达到实时的检测和识别效果,CPU(4线程)约30ms左右,GPU约25ms左右 ,基本满足业务的性能需求。
2023-01-31 00:22:38
432B
yolov5
红绿灯检测
交通信号灯检测
红绿灯数据集
1
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