install GX developer and GX simulator and after that you can run this traffic light program

交通标志识别 将交通标志图像识别并分类为来自数据集的43类。 该项目是Rob Fergus领导的纽约大学计算机视觉课程的一部分，并作为Kaggle竞赛进行。 该模型是使用带有IDSIA网络修改版本的Spatial Transformer网络设计的，并使用大量增强的数据进行了训练。 该模型在Kaggle排行榜上达到了约99.5％的测试设置精度，远高于人工精度。 该项目的整个开发过程可以在阅读。 数据 从下载培训和测试文件夹 跑步 项目可以通过两种方式运行，即main.ipynb jupyter笔记本（最初用于实验）和main.py文件。 对于jupyter笔记本，它包含与数据增强，预处理和培

使用LeNet CNN对交通标志进行分类 描述 我们构建了LeNet类型的卷积神经网络模型，并对模型进行训练，以判断给定图片属于43个交通标志中的哪个。 那就是模型确定输入图像是否意味着： 停车标志 或限速30km / h ， 或儿童穿越， ...等 我们为43个交通标志分配了43个不同的整数（或43个规范矢量，大小为43）。 组织 我们首先给出问题陈述并准备data_preparation_pblm_statmnt.ipynb中的数据 我们在modelling.ipynb中进行训练/建模部分 原始数据存储在data / raw中。 处理后的数据存储在数据中/处理后 原始数据集的来源 我们使用的原始数据集包含来自的约51839张免费提供的图像。 J. Stallkamp，M。Schlipsing，J。Salmen和C. Igel。 德国交通标志识别基准测试：多类别分类比赛。 在I

用法示例 要分析包含设备和服务器之间流量的pcap文件，请指定其路径和IP地址： ./pcap_analysis.py --pcap trace-mup-PUB-UPDATE-IMAGE.pcap --device-addr 00:12:4b:00:04:13:3d:f0 --broker-addr 00:12:4b:00:04:13:36:c1 要分析应用程序层有效负载，请另外指定要使用的有效负载分析器模块的名称： --payload-analyser myno 要使用特定的tshark二进制文件和MQTT版本，请另外指定二进制文件的路径和版本： --tshark /home/vagrant/iot/wireshark-3.3.0rc0-1711-gc099892700eb/build/run/tshark --mqtt-version 5.0 注意：首选项“ mqtt.de

介绍 该项目代表了我们在2021年IEEE国际通信大会上发表的论文中的工作，该大会是“用于软件定义网络的基于AI的流量矩阵预测解决方案” -作者： Duc-Huy LE，Hai Anh TRAN，Sami SOUIHI，Abdelhamid MELLOUK 在此项目中，我们提供： SDN应用程序源代码 我们的测试平台配置，部署包括脚本和已用资源 两个TM数据集 模型训练和评估源代码 本自述文件中描述了上述每个组件。 依存关系 POX控制器 我们使用部署我们的管理和监视SDN应用程序。 POX可以在任何支持python 2的OS环境中工作。您可以按以下方式安装pox： git clone

C# Monitor NIC Traffic.（C# 监控网卡流量）

The traffic assignment problem - Models and Methods (Michael Patriksson)

Solarwinds NetFlow Traffic Analyzer-NTA-v3.5-Full-SLX序列号（许可）

matlab终止以下代码交通灯加固工程 日期：27/5/17 作者：黄智强（Johnny Wong） 软体：Matlab R2016b 介绍 Q学习是一种将某些系统状态映射到最佳操作过程的算法。 这些文件包含用于在不同情况下学习交通信号灯系统的代码，其目的是最大程度地提高交通流量并最大程度地减少停靠的汽车。 文件“ Traffic_light.m”是项目的控制中心。其他文件是整个模拟过程中使用的功能。 指示 确保所有文件都在同一文件夹中 打开“ Traffic_light.m” 建议您一次运行每个部分。A部分将定义以下部分中使用的常量B部分将基于参数创建矩阵C部分将通过模拟不同的状态并随机选择动作来生成Q矩阵D部分将为A设置动画在遵循C部分中生成的Q矩阵时，对交通进行仿真并由交通信号灯做出决策。可通过单击命令窗口并按ctrl + c来终止此操作。 可以在A节中更改动画速度，E节将根据固定时间的交通信号灯变化为交通模拟动画。 固定时间参数设置为变量“ fixed_time_light_change” 随心所欲地使用参数！ 如果您对观看动画不感兴趣，请执行以下操作： 在A b部分中设置se

考虑多级车辆，公共交通和停车场的多模式动态交通分配的一般公式 由马威和Xidong Pi（AlanPi1992）实施，在卡内基梅隆大学土木和环境工程专业的肖恩钱的建议下进行。 要求 cvxopt 1.1.9 numpy的1.14.2 MNMAPI：MNMAPI是MAC在CMU中开发的流量模拟库，请参阅和 MNM_mcnb：MNMAPI的文件夹接口，请参考 指示 请克隆整个存储库，然后使用jupyter notebook运行Runner.ipynb。 实验 要在exp_config.py中检查实验的详细信息，请参阅该论文。 档案规格 src / exp_config.py：论文中的实验设置 src / gp.py：渐变投影方法 src / models.py：多模式DUE的实现 src / runner.ipynb：运行MMDUE的脚本 img / .：本文中使用的想象 data /