车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法获取影响车辆油耗的关键因素;其次,基于改进的C4.5决策树构建车辆油耗估计模型;最后,结合1组高速公路场景下车辆油耗的典型样本数据,对本文模型进行验证,通过对车辆油耗预测值与真实值的误差分析,表明本文模型的有效性和实用性.

三级权限管理，对进入某大学车辆进行登记，外来车辆可控，利用数据库和vs搭建，不同管理不同权限，适合适用于毕业设计，以此为模板进行二次开发也是可以的

第一届全国物流设计大赛作品：安得车辆调度与在调度系统设计

现在随着企业规模的扩大以及车辆作为最为普遍的交通工具，在企业中已经不是单一的存在，由于单位车辆数目的急剧增加，与之相对应的问题随之而生，比如车辆的使用权问题，车辆的费用问题等，不再是简单的少量的数据。为了解决这一系列的问题，我们必须借助于电脑的强大的数据处理能力和存储能力，如此可以减少人力财力来维护这些数据，可以用更少的投入来换取更佳的数据管理。因此，在这样的情况下，开发单位车辆管理系统是可行的，是必要的。 如今，MIS开发已经慢慢的驱向成熟，车辆管理系统也有部分开发，但是都还不是十分完善。现今已经开发的车辆管理系统都是针对以运营为主的具有盈利目的的单位。比如，公交管理、出租车管理、运输公司管理、汽车站点的管理，而这些管理最主要是针对盈利的管理，很少有针对各种汽车使用权、车辆调配等各种普通单位，不是以车辆运营为盈利手段的车辆管理，针对这点，此系统就是适合如今大多数企业管理的信息管理系统。

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车辆进消 销售管理/当前库存查询 库存变动情况各个分支测试预测与效果验证

之前自己训练的几个haar like+ adaboost车辆识别xml文件，里面有好几个，效果还过得去，感兴趣的朋友可以下载尝试

车辆租贷管理系统，设计数据结构进行车辆租贷，归还，计算等。

1. VeRi数据集 （请单击进入新网页。） 为了促进对车辆重新识别（Re-Id）的研究，我们在现实世界的城市监视场景中为车辆Re-Id建立了一个大型基准日期集，称为“ VeRi”。 VeRi的特色属性包括： 它包含24个摄像头在24小时内覆盖50,000 km2的50,000幅图像，这些摄像头覆盖了1.0 km ^ 2的区域，这使得该数据集具有足够的可伸缩性，可用于Re-Id和其他相关研究。 这些图像是在现实世界中不受约束的监视场景中捕获的，并标记有各种属性，例如BBox，类型，颜色和品牌。 因此，可以学习和评估车辆Re-Id的复杂模型。 每辆车由2到18个摄像机以不同的视角，照明，分辨率和遮挡物捕获，这在实际监视环境中为Re-Id车辆提供了较高的复发率。 它还标有足够的车牌和时空信息，例如车牌的BBox，车牌字符串，车辆的时间戳以及相邻摄像机之间的距离。 最近，我们在野外发

LTE-V可以为车辆提供可靠、高效的通信能力. 在LTE-V中, 车辆用户(Vehicle User Equipment, VUE)有集中式(Mode 3)和分布式(Mode 4)两种通信模式. 针对密集场景中两种模式由于VUE数目过多产生的数据包碰撞问题, 本文依据通信时延、距离等指标对车联网应用进行划分, 提出一种车辆自主调度算法, 使不同应用按自身性能要求选择合适的通信模式进行通信, 以减轻密集场景下的车联网资源分配压力. 通过搭建Matlab仿真平台验证算法性能, 结果表明, VUE使用车辆自主调度算法在密集场景下的数据包投递率(Packet Delivery Ratio, PDR)能够保持在0.6以上, 优于单一通信模式下的主流资源调度算法.