简易地铁自动售票系统
设计制作-一个简易地铁自动售宗系统。基本要求:
、用SW7作为售票机开关，打开开关SW7 后售票机进行自检: 8*8点阵和数码管
DISP7 DISP0全亮0.5S熄灭0.5S重复次，进入待机状态;
2、地铁票价5站(含)内3元: 6~10站(含)4元; 11~15站(含)5元; 16~20站 (含)
6元;21站(含)以上部分，每增加1元可乘坐10站:
3、通过按键BTNO输入购票张数，按一下加1,一次最多购买9张，加到9后返回1,
并用数码管DISP0显示当前购票张数;
4、通过按键BTN2、BTNI 输入乘坐站数，2个按键分别对应乘坐站数的1位和个位，
按一下加1，加到9后返回0,并用数码管DISP3和DISP2显示乘坐站数;
5、用按健BTN5、BTN4、 BTN3 表示投入10元、5元和1元三种钱币，每个按健按一
次表示该千种的钱币张数加1,并用数码管DISIP7、 IDISP6 和DISI5显示当前投入的总钱数:
6、以上输入完成后，按BTN6表示碗定购票，根据输入情况出票.找零或者提示错误，
同时在点阵上显示出票、取找零或输入错误等提示图形:7、-.次购票成功后系统能够恰当地转入卜一次购票等待状态;8、系统能够复位。提高要求:
1、点阵上的各种提示信息用动画表示:
2、不同的提示配合不同的音效;
3、自拟其他功能。
2021-07-15 10:19:41
1.83MB
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技术层面，当前仍以深度学习技术体系为主，计算机视 觉、语音语义等技术持续发展，逐步从“看见、听见”向“看 懂和听懂”迈进。同时，机器应用知识能力、逻辑推理能力、 自主学习能力等备受关注，感知智能开始向认知智能演进。 知识驱动的理论体系将在人工智能系统里扮演着越来越重 要的作用，与现有数据驱动的理论体系融合发展。不同学派 开始融合，兼具感知能力和推理能力的图神经网络等方法成 为研究热点。元学习等框架在赋予机器自主学习能力方面进 行了探索，引起了广泛关注。 产业应用方面，基础技术赋能应用将不断泛化。以计算 机视觉、智能语音语义及知识图谱为代表的技术正在与不同 垂直行业深入融合，呈现泛化的应用发展态
2021-07-15 09:30:53
1.07MB
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利用python从高德地图中爬取到的深圳地铁站信息，包含经纬度信息，抓取的内容已经和高德地图地铁站的数据对照过了，没有遗漏，大家可放心使用。
2021-07-12 16:43:46
243KB
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本文是武汉理工学院交通学院，宁波工程学院建筑与交通工程学院，同济大学交通运输工程学院人员共同编写的基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法。包括方法介绍，算法模型介绍等
2021-07-11 09:30:27
1.13MB
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分析当前国内各城市主流的计算车厢拥挤度的方法并进行对比。提出一套基于深度相机低改造成本高识别率的车厢拥挤度查询和统计方式，包含采集方式、改造方式、统计方式、展示接口、硬件信息和网络架构等。
2021-07-11 08:52:58
21.47MB
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内容介绍
梗概：爬取公交路径坐标，处理成为符合高德地图Map Lab线形图的格式，通过该平台绘制公交（地铁）线路图等
一些必要的知识点可在该系列博客的其他内容中获得！
1 采用循环法获取线路名
怎么获取一个城市有哪些线路名？遍历前1000路公交。
有遗漏怎么办？想指点区域怎么办？见后文的“读取文本”法。
实际上遍历1000路公交基本能涵盖一个城市大多数公交线路，遗漏的很多也是一些特殊的路线。
代码
import requests
import json
import pandas as pd
import re
def Bus_inf(city,line):
global bus_nu
2021-07-09 14:17:19
50KB
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