该设计严格按照现实中的交通灯设计，利用vhdl硬件描述语言实现，设计一个交通信号灯控制器，由一条主干道和一条支干道汇合成十字路口，在每个入口处设置红、绿、黄三色信号灯，红灯亮禁止通行，绿灯亮允许通行，黄灯亮则给行驶中的车辆有时间停在禁行线外。 2、 红、绿、黄发光二极管作信号灯，。 3、 主干道处于常允许通行的状态，支干道有车来时才允许通行。主干道亮绿灯时，支干道亮红灯；支干道亮绿灯时，主干道亮红灯。 4、 主、支干道均有车时，两者交替允许通行，主干道每次放行45秒，支干道每次放行25秒，设立45秒、25秒计时、显示电路。 5、 在每次由绿灯亮到红灯亮的转换过程中，要亮5秒黄灯作为过渡，使行驶中的车辆有时间停到禁行线外，设立5秒计时、显示电路。

积分管理系统java源码 traffic 智能交通站务管理系统 ###关键技术： (1)、开发框架：JAVA、SWT、SWING、SpringBoot； (2)、运行环境：≥JDK8； (3)、连接池：proxool 0.9.1； (4)、消息队列：ActiveMQ； (5)、接口：Axis2(1.7.9)； (6)、接口部署：≥Tomcat8、Jboss等； ###系统特色： (1)、前端界面经典Ribbon样式自适应，外观显示、字体等用户可自定义，win7\win10系统下完美运行； (2)、客户端为C/S架构，操作灵活方便人机交互性强，硬件设备易接入，系统自动版本检测和升级； (3)、服务端接口安全可靠，请求传输加密，运行安全可靠，易扩展B/S应用、手机APP、微信小程序、公众号接入； (4)、系统支持多数据源运行，数据库可共用也可以相互独立存储，数据库按业务子系统分为： 4.1、站务系统数据库 4.2、保险票数据库 4.3、语音系统数据库 4.4、快件系统数据库 4.5、平台系统数据库 (5)、系统封装开发组件完善，开发规范、结构清晰，易维护和扩展； 5.1、系统封

附有论文，交通信号灯识别源程序。采DDPG深度强化学习方法。给出了LOSS损失函数图像

颜色分类leetcode 交通灯图像分类 Udacity 自动驾驶汽车纳米学位顶点项目。 系统集成 概述 感知子系统对车辆前方的交通灯颜色进行动态分类。 在给定的模拟器和测试站点环境中，汽车面对单个交通灯或一组 3 个处于相同状态（绿色、黄色、红色）的交通灯。 我们假设不可能同时在不同的州有多个交通灯。 我们考虑了不同的方法来解决交通灯分类任务： 使用CNN对整个图像进行分类； 物体（红绿灯状态）检测； 使用单独模型的物体（交通灯）检测和分类。 考虑到红绿灯始终处于相同状态，并专注于创建轻量级和快速模型，我们选择了对整个图像进行分类的方向。 这种方法使用卷积神经网络，它将前置摄像头的整个图像作为输入，并预测交通灯状态（我们决定使用红色/无预测类）作为输出。 我们在 MobileNet 架构上使用了迁移学习技术和 Tensorflow Image Retraining Example（教程：，代码：）。 数据集 有多个数据集可用于模型训练： 来自 Udacity 模拟器的图像（图像以及来自前置摄像头的地面实况可作为 ROS 主题提供）； rosbag，在 Udacity 的测试站点上捕获

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

TCP通信，发文件例子,内含服务器端和客户端的所有源码，供学习

unity3D城市汽车辆交通道路系统插件Urban Traffic System 2018.2 行人 汽车 自制路线

道路交通matlab代码纳格尔·施雷肯贝格交通 使用Nagel-Schreckenberg模型的基于Matlab的多车道交通模拟器 PHYS 3150-项目4 对于这个项目，我选择使用创建一个多车道交通模拟器。 该程序将生成2行，每行包含100个单元（或者用户希望使用多个单元），并在整个单元中均匀分配预定数量的汽车（默认为15个）。 该程序经过建模，因此可以认为“道路”的尽头与循环的起点相连。 每辆汽车的初始速度为每步3个单元。 每一步，都会根据一些不同的因素来修改每辆车的速度。 首先，如果每辆汽车的速度小于最大速度，则每步汽车将获得一个单元格的速度增加。 其次，它将检查是否正在接近其他任何汽车； 如果它在同一车道上靠近另一辆车，并且在另一车道上有空间，则该车将移动到另一车道。 如果程序发现两条车道都在驶近汽车，它将减速至与汽车之间的距离相等的速度。 如果意识到正在接近的汽车在另一车道上，则汽车将以相同的速度继续行驶。 该程序不会给汽车以车道优先权； 也就是说，它将车道视为相等，并且仅当它接近同一车道中的汽车时才会改变车道。 第三个因素是随机方面。 对于每一步，汽车的速度都有50％的机

Python中的实用自主项目 车道检测 交通标志识别 I.加载带有标签的完整数据集 二。 将图像大小转换为32x32 三， 建立卷积神经网络 IV。 训练模型 五，使用网站上的图片进行测试 样本图片 图片尺寸为32x32（RGB） 图片尺寸为32x32（HSV） 样品输出 标签 ＃ 标签名 softmax概率 14 停 0.998944 33 向右转 0.000532 29 自行车穿越 0.000311 34 向左转 0.000118 36 直走或右走 0.000095

在unity3D中使用C#语言制作一个仿真红绿灯，此红绿灯绿灯红灯亮60秒，黄灯3秒。适用新手小白，简单上手，样式多样。