【公路桥梁】重庆交通大学土木工程道路设计（开题报告，设计说明书，图纸）.zip

英国道路交通碰撞数据集，文件中的每一行都表示一个惟一的交通事故(由accidental index列标识)，以列的形式显示与事故相关的各种属性。日期范围2005-2017年。100万条记录。 英国道路交通碰撞数据集，文件中的每一行都表示一个惟一的交通事故(由accidental index列标识)，以列的形式显示与事故相关的各种属性。日期范围2005-2017年。100万条记录。 英国道路交通碰撞数据集，文件中的每一行都表示一个惟一的交通事故(由accidental index列标识)，以列的形式显示与事故相关的各种属性。日期范围2005-2017年。100万条记录。

道路设计、计算程序

1、交通灯检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法交通灯检测； 2、目标类别名：traffic light； 3、数量：4330 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

编写环境:Matalab R2016a 已在Matalab R2014a中测试,可以正常运行. 程序主文件:main.m 功能:运行main.m 可以对其所指定参数的模型进行模拟仿真，以时步为单位显示车辆在地图中的运动过程,并统计数据与绘图。参数设置位置在程序中已给出。 参数： red_light_time = 60;%红灯时间 green_light_time = 40;%绿灯时间 fresh_frequency = 0.01;%刷新速率 num_of_street = 3;%小区道路的数量,也就是交叉口的数量 global pixellength;%定义全局变量车道长度 pixellength = 30;%主道的长度 side_length = 25;%小区边长 注意：主道长度不能小于小区边长！ 比较不同小区的情况的文件：compare_diff_xiaoqu.m 功能：运行compare_diff_xiaoqu.m可以对其小区大小的数组进行设置，然后可以对每一种大小小区进行仿真及统计数据。最后每一种小区都会绘出其在设置不同数量的道路下的车辆平均速度与拥堵

自己收集翻译的标准文件 GB36886-2018 Limits and measurement methods for exhaust smoke from non-road mobile machinery equipped with diesel engine.

道路损坏分类和评估数据集，此数据集包含受损道路的图像。根据道路的破坏程度，我们将道路的破坏程度分为良好、较差、满意、极差4类。您可以通过目录提供的名称或通过图像名称的前缀对图像使用标签。您可以使用这些图像来对道路进行分类，也可以用于进一步的评估。每类有300-800张图片不等，共2074张图片

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：2759 标注数量(xml文件个数)：2759 标注类别数：1 标注类别名称:["water"] 每个类别标注的框数： water count = 2885 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：这是检测道路上是否有积水的数据集 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

1、本项目采用YOLOv7算法实现对道路交通标志的检测和识别，在道路交通标志检测数据集中训练得到，训练了YOLOv7模型， 2、目标类别数：4 ；类别名：trafficlight’,‘speedlimit’, ‘crosswalk’, ‘stop’； 3、道路标注检测数据集标签格式：VOC和YOLO 参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127642605

1、基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、9000多张图片数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，“truck” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。