--------------------- 2020年12月更新------------------------- 功能一: 南京市东南大学至新街口区域,道路车速获取的代码. 核心代码: src/main/entity/GdNavLinkNJ.java src/main/gaode/GetNavNJ.java --------------------- end ------------------------- --------------------- 2020年1月更新------------------------- 功能二: 利用高德路径规划接口获取路网 核心代码: src/main/entity/GdNavLink_hibernate.java src/main/gaode/GetNav.java "SQL部分.sql" ------------------------ end

【OpenCV+Qt】使用车牌识别系统EasyPR识别车牌号,源码; 近年来，汽车车牌识别（License Plate Recognition）已经越来越受到人们的重视。特别是在智能交通系统中，汽车牌照识别发挥了巨大的作用。汽车牌照的自动识别技术是把处理图像的方法与计算机的软件技术相连接在一起，以准确识别出车牌牌照的字符为目的，将识别出的数据传送至交通实时管理系统，以最终实现交通监管的功能。在车牌自动识别系统中，从汽车图像的获取到车牌字符处理是一个复杂的过程，主要分为四个阶段：图像获取、车牌定位、字符分割以及字符识别。目前关于车牌识别的算法有很多，本文将从简单的方法入手去尝试了解车牌识别的整个流程，最后的结果可能不尽人意，但也算是对图像处理入门吧。

一、基础信息 数据集名称：交通目标检测数据集 图片数量： - 训练集：64张图片 - 验证集：21张图片 - 测试集：18张图片 总计：103张交通场景图片 核心类别： - 车辆类型：Car, Bike, Scooter, Truck, Bus, Motorcycle, Autorickshaw - 行人：Pedestrian, Adult, Child, Rider - 交通设施：Traffic Light, Traffic Sign, Crosswalk, Bus Stop - 交通标志：Speed Limit 20 KMPh, Stop, Do Not Enter, Parking （共49个精细类别，覆盖交通场景核心要素） 标注格式： YOLO格式，包含目标边界框坐标及类别索引 数据特性： 真实道路场景图像，包含日间、夜间及多种天气条件 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发： 训练车辆、行人、交通信号灯的实时检测模型，为自动驾驶决策提供环境感知基础 智能交通监控系统： 部署于道路监控场景，实现车流统计、违规行为识别（如闯红灯、违规停车） 交通基础设施管理： 自动识别道路标志牌状态、斑马线位置等基础设施，辅助智慧城市建设 车载安全辅助系统： 集成至ADAS系统，提供前方碰撞预警、行人检测等安全功能 三、数据集优势 多维度场景覆盖： 包含车辆（前/后视角）、行人（成人/儿童）、两轮车、特殊车辆等49类目标，覆盖复杂交通要素 真实道路数据： 采集自真实驾驶场景，包含城市道路、交叉路口等环境，提供贴近实际应用的样本 精细标注体系： - 区分车辆具体类型（卡车/巴士/三轮车等） - 细分交通信号灯状态（红/黄/绿灯） - 包含特殊交通标识（禁止转向/限速等） 即用性设计： YOLO格式标注兼容主流检测框架（YOLOv5/v8, Detectron2等），开箱即用 场景鲁棒性： 包含雨天、夜间等挑战性场景数据，增强模型环境适应能力

【任务五：单片机控制简单交通灯】是学习单片机应用系统设计与实现的重要实践环节。这个任务旨在让学生掌握Keil μVision和Proteus等工具的使用，以及单片机最小系统和复位电路的基础知识。下面将详细阐述相关知识点。 **Keil μVision**是一款集成开发环境，用于编写、编译和调试基于μC/OS-II、ARM、Cortex-M、Cortex-R4以及8051等微控制器的软件。在Keil μVision中，你需要了解如何安装、配置和使用它来开发程序。安装步骤包括：确保计算机满足硬件需求（如Pentium II或更高处理器，Windows操作系统，足够的RAM和硬盘空间），然后按照安装向导完成安装。软件开发流程包括创建项目，选择目标器件，编写源代码，调试和测试。 在开发过程中，**Keil μVision的菜单功能**包括文件（File）、编辑（Edit）、视图（View）、工程（Project）、构建（Build）、调试（Debug）等，这些菜单用于管理项目文件、编辑源代码、调整显示布局、管理工程、编译和链接代码，以及进行程序调试。 **Proteus**是一款电子电路仿真软件，允许用户在虚拟环境中绘制电路图并进行实时仿真。学生需要掌握Proteus的菜单、工具功能以及绘制电路图的方法。在Proteus中，可以设计交通灯控制系统的硬件电路，并与Keil μVision联调，进行联合仿真，验证硬件和软件设计的正确性。 在理论知识方面，学生必须理解**单片机最小系统**，它是单片机工作所必需的基本硬件组成部分，包括电源、时钟、复位电路等。复位电路是保证单片机正常启动的关键，通常包括手动复位和上电复位。 **交通灯控制系统**的实现则需要掌握特定的编程逻辑。例如，初始状态为所有红灯亮，然后东西路口绿灯亮，南北红灯亮，如此交替，并在特定时间点进行红绿黄灯的切换。这涉及到定时器和中断的使用，以及IO口的控制，通过编程实现特定时序。 在技能方面，除了上述的软件操作，还需要具备**硬件制作**能力，包括设计电路板，焊接元件。此外，要能够使用硬件仿真器和烧录器将程序烧录到单片机中，实现交通灯控制系统的实际运行。 完成任务五要求学生深入理解单片机工作原理，熟练掌握开发工具的使用，具备硬件设计和软件编程能力，从而实现交通灯控制系统的完整设计和调试。这是一个很好的实践平台，能帮助学生将理论知识与实际操作相结合，提升单片机应用能力。

《51单片机在十字路口交通灯控制中的应用及扩展功能实现》 51单片机，全称Intel 8051，是微控制器领域广泛应用的一种型号，以其结构简单、性能稳定、易于编程而受到青睐。在这个十字路口交通灯课设中，51单片机被用来实现交通信号灯的智能化控制，包括基本的红绿黄三色灯交替工作，以及额外增加的夜间模式和禁止通行模型。 我们要理解51单片机的基本工作原理。51单片机拥有一个8位CPU，4KB的内部ROM用于存储程序，128B的RAM用于数据处理，还有多个并行和串行接口，可以连接各种外围设备。在这个项目中，51单片机通过I/O端口控制交通灯的状态，根据预设的时间序列切换红绿黄三色灯。 Proteus是电子设计自动化软件，它提供了硬件电路仿真和嵌入式系统模拟的功能。在这个课设中，Proteus被用来进行51单片机控制的交通灯系统的虚拟原型测试。通过Proteus，学生可以直观地看到电路的工作情况，检查代码的正确性，无需实际搭建硬件即可完成调试。 Keil C51是专门针对51系列单片机的C语言编译器，支持高级语言编程，使得程序更易读、易维护。在这个项目中，学生需要编写C51程序来控制51单片机，定义交通灯状态的变化逻辑，包括基本的定时器设置和中断服务函数，以及特殊功能键的响应处理。 夜间模式是在常规交通灯模式基础上的扩展，考虑到夜间道路光线较暗，可能需要调整交通灯的亮度或者延长某些颜色灯的显示时间，以提高行车安全。这需要在程序中增加对时间和环境光线的判断，并相应调整灯的控制逻辑。 禁止通行模型可能是为了配合特殊情况进行，如道路维修、事故处理等，此时所有方向的交通灯都将显示为红色，禁止所有车辆和行人通过。这需要在程序中设定特定的触发条件，一旦满足，交通灯将进入禁止通行模式。 此外，课设还包括了答辩所需的PPT和课设报告。PPT应清晰阐述项目的背景、目标、设计思路、实现方法和实验结果，展示项目的关键技术和创新点。课设报告则需要详细记录设计过程、遇到的问题及解决方案，提供完整的程序代码和电路图，以便于评估和学习。 这个基于51单片机的十字路口交通灯课设，不仅锻炼了学生对单片机硬件控制和程序设计的能力，还涵盖了系统扩展和优化的实践，对于理解和掌握单片机应用有极大的帮助。通过这个项目，学生能够深入理解单片机在实际工程中的应用，提升其问题解决和创新能力。

用于电动自行车和电动三轮车的成熟FOC（场向量控制）电机控制系统，该系统基于STM32F0系列微控制器并采用全C语言编写。文中不仅提供了详细的电路图、PCB文件和源代码，还深入解析了程序的核心部分，包括初始化、FOC算法、速度与转矩控制以及各种保护机制。此外，该程序具有高度的可移植性，能够轻松迁移到其他国产32位芯片平台。此程序实现了诸如转把控制、多档调速、EABS电子刹车等功能，确保了车辆的安全性和可靠性。 适合人群：对电机控制感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是从事电动交通工具开发的专业人士。 使用场景及目标：①理解和掌握FOC电机控制的基本原理和实现方式；②利用提供的完整资料进行实际项目开发；③将现有代码移植到不同硬件平台上，拓展应用场景。 其他说明：本文不仅有助于提高读者对于FOC电机控制的理解，同时也为相关领域的研究和开发提供了宝贵的参考资料。

在编程领域，交通信号灯模拟是一个经典的练习，它可以帮助初学者理解如何使用Java语言来控制程序的流程，处理定时任务，以及实现简单的并发操作。在这个项目中，我们将深入探讨Java编程的一些关键概念。 交通信号灯的实现涉及到对状态的管理。在Java中，可以创建一个枚举类型（enum）来表示交通信号灯的不同状态，如红、黄、绿。枚举类型的使用既简洁又安全，因为它限制了状态的可选值，避免了错误的赋值。 ```java public enum LightState { RED, YELLOW, GREEN } ``` 接着，我们需要一个类来表示交通信号灯，这个类将包含当前状态和改变状态的方法。在Java中，我们可以利用线程来模拟定时切换信号灯的行为。例如，我们可以使用`java.util.Timer`或`java.lang.Thread.sleep()`来实现延迟任务。 ```java public class TrafficLight { private LightState state; public void switchLight() { // 切换逻辑，如根据当前状态决定下一个状态 } public void start() { new Thread(() -> { while (true) { switchLight(); try { Thread.sleep(1000); // 模拟1秒切换一次 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); } } ``` 此外，考虑到并发问题，如果我们要模拟多个交叉口的交通信号灯，可能需要使用到线程同步机制，如`synchronized`关键字或者`java.util.concurrent`包中的工具。这将确保同一时间只有一个信号灯在切换状态，避免了状态冲突。 为了使程序更加真实，还可以添加额外的功能，如根据交通流量动态调整信号灯的时长，或者通过网络接口与其他交通系统通信。这需要用到Java的IO流和网络编程知识。 在实际的代码实现中，第13章可能包含了关于如何组织代码、如何创建测试用例以及如何调试程序的内容。学习这部分内容，可以帮助初学者提升代码质量，理解面向对象编程的基本原则，并掌握Java的基本语法和特性。 总结来说，通过交通信号灯的Java实现，初学者可以学习到以下知识点： 1. 枚举类型（enum）的使用 2. 类与对象的概念 3. 线程的创建与管理 4. 延迟任务与定时器（Timer） 5. 线程同步与并发控制 6. 异常处理（try-catch） 7. 面向对象编程的基本原则 这个项目不仅能够提升编程技能，还能帮助理解实际问题的计算机解决方案，是Java初学者的宝贵实践。

道路交通拥堵检测是一个重要的智能交通系统组成部分，它能够帮助及时发现道路状况，预测交通流量，从而采取相应的交通管理措施，以减少交通拥堵情况的发生。本文档提供了用于目标检测的道路交通拥堵检测数据集，该数据集以YOLO和VOC格式组织，共有2923张标注图片，每一幅图像都对应有一个XML格式的标注文件以及一个TXT格式的标注文件。这种格式化设计使得数据集既适用于YOLO（You Only Look Once）这类流行的目标检测框架，又兼容VOC（Pascal VOC）数据集格式，便于研究者和开发者在目标检测和图像识别领域进行实验和训练。 数据集的结构设计合理，分为三个主要文件夹：“JPEGImages”，“Annotations”，和“labels”。其中，“JPEGImages”文件夹存储的是包含交通拥堵状况的原始图片；“Annotations”文件夹包含了与图片一一对应的XML格式的标注文件，文件中记录了每个目标物体的详细信息，例如物体的位置、大小等；“labels”文件夹则包含了TXT格式的文件，每个TXT文件对应一个图片文件，记录了图像中的目标及其类别，提供了YOLO格式的标注信息，便于直接用于YOLO网络模型的训练。 数据集中的标签种类单一，只有一个标签“traffic_jam”，用于识别交通拥堵场景。根据提供的信息，此标签下的框数为3489，总框数也是3489，表明每一幅图片中均标注了交通拥堵的情况，且同一幅图片中可能包含多个拥堵区域。标签的形状为矩形框，这与目标检测领域常用的目标框（bounding box）一致。 此外，文档还特别提到了数据集的分辨率和清晰度，2923张图片均为清晰图片，但没有进行图像增强处理。分辨率以像素表示，尽管未给出具体数值，但通常交通图像的分辨率足够高，以便识别和分析道路上的各种情况。数据集的类型标记为119m，这可能是指数据集的版本或者是某种特定的分类代码。 值得指出的是，文档中提到本数据集不保证训练得到的模型或权重文件的精度，这意味着数据集的使用者需要对所使用的数据和训练过程负责，并自行评估模型的实际表现。在实际应用中，为了确保模型的准确性，通常需要进行大量的数据预处理和模型调优工作。 文档还提到了标注示例或图片概览，这部分内容有助于用户直观了解数据集的标注质量，并可以作为模型训练前的数据质量检查参考。 这是一个专门为道路交通拥堵检测设计的YOLO+VOC格式数据集，它提供了丰富的标注图片资源和标注信息，有助于研究人员和开发者构建和训练有效的交通拥堵识别模型。同时，清晰的结构和单一的标签设计也便于模型训练和评估工作。但是，用户需要自行对训练结果负责，并在使用数据集前进行充分的测试和调优。

道路交通拥挤检测数据集是专门用于训练和测试计算机视觉模型在道路交通场景下识别和检测交通拥挤状态的资源。本数据集采用Pascal VOC格式和YOLO格式，包含1899张jpg格式的图片，每张图片都配有对应的VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。这些文件共同组成了数据集的标注信息，用于指导模型进行学习和训练。 在本数据集中，标注的对象为“crowd”，即人群，数据集中的所有标注都围绕这个类别进行。VOC格式的xml文件中包含了每个图片中“crowd”出现的位置和相关信息，而YOLO格式的txt文件则提供了另一种格式的标注信息，YOLO是一种流行的实时目标检测系统，它的标注格式适用于其特有的检测模型训练。 数据集中的图片数量、xml标注文件数量以及txt标注文件数量都是1899个，这表明数据集中的每张图片都进行了相应的标注。标注类别数为1，说明数据集中仅关注“crowd”这一个类别，标注类别名称为“crowd”。每个“crowd”标注的框数总计为2273个，这意味着在1899张图片中，人群被识别并框出共2273次，从而提供了足够的训练样本。 数据集采用的标注工具是labelImg，这是一个常用的手动标注工具，它允许标注者通过画矩形框的方式精确地标出图片中的目标。标注规则清晰明确，即对“crowd”类别进行画矩形框，这有助于训练出来的模型在识别场景中人群时更为准确。 关于使用本数据集的声明，出品方强调不对由此数据集训练出的模型或权重文件的精度提供任何保证。这表明数据集的使用者需要自行负责模型的训练和测试，数据集的提供方不承担责任。同时，数据集本身只保证提供的标注信息是准确且合理的。 此外，数据集提供了一个图片预览以及标注例子，以便潜在的使用者可以了解数据集的结构和内容，以及如何进行标注。数据集还有一个明确的数据集地址，方便使用者下载所需的数据文件进行研究和开发。 道路交通拥挤检测数据集VOC+YOLO格式是一个专门为道路交通拥挤状态的检测和识别而设计的数据集。它以标准化的格式提供了一系列经过精确标注的图片资源，适用于训练机器学习和深度学习模型，以提升模型在实时交通监控和管理中的性能和准确性。通过使用这个数据集，研究者和开发者能够构建更加智能化的交通拥挤检测系统，进而帮助改善城市交通状况和提高公共安全水平。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144155983 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1899 标注数量(xml文件个数)：1899 标注数量(txt文件个数)：1899 标注类别数：1 标注类别名称:["crowd"] 每个类别标注的框数： crowd 框数 = 2273 总框数：2273 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 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