设计一个十字路口的交通灯控制电路，要求东西方向车道和南北方向车道两条交叉道路上的车辆交替运行，每次通行时间都设为45秒
上传时间： 2014-01-04
上传用户：edisonfather
实现了将视频中所有经过车辆的读取并存储，能够实现对各个车道的单独计数及显示。
上传时间： 2016-11-27
上传用户：akic
MATLAB深度学习简介深度学习是机器学习的一个类型，该类型的模型直接从图像、文本或声音中学 习执行分类任务。通常使用神经网络架构实现深度学习。“深度”一词是指网络 中的层数 — 层数越多，网络越深。传统的神经网络只包含 2 层或 3 层， 而深度网络可能有几百层。下面只是深度学习发挥作用的几个例子:• 无人驾驶汽车在接近人行横道线时减速。• ATM 拒收假钞。• 智能手机应用程序即时翻译国外路标。深度学习特别适合鉴别应用场景，比如人脸辨识、 文本翻译、语音识别以及高级驾驶辅助系统(包括 车道分类和交通标志识别)。简言之，精确。先进的工具和技术极大改进了深度学习算法，达到了 很高的水平，在图像分类上能够超越人类，能打败世界最优秀的围棋 选手，还能实现语音控制助理功能，如 Amazon Echo® 和 Google Home，可用来查找和下载您喜欢的新歌。如果您刚接触深度学习，快速而轻松的入门方法是使用现有网络， 比如 AlexNet，用一百多万张图像训练好的 CNN。AlexNet 最常用于 图像分类。它可将图像划分为 1000 个不同的类别，包括键盘、鼠标、 铅笔和其他办公设备，以及各个品种的狗、猫、马和其他动物。
标签： Matlab
上传时间： 2022-06-10
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智能车辆作为智能交通系统的关键技术之-，是许多高新技术综合集成的载体。本书以车辆自动导航为核心，共分8章，第1~3章的内容为智能车辆概论、智能交通系统总论、智能车辆的研究现状，系统地阐述了智能交通系统中智能车辆的基本方法、理论和技术；第4~6章的内容为智能车辆的图像处理算法、实时图像处理的硬件支持体系及相关的车辆综合电子控制技术，重点介绍了基于机器视觉的车辆白动导航技术，即支持实时图像处理的图像检查与分析的并行处理器体系结构，同时进行了图像检查与分析的并行处理器和多媒体增强指令集或矩阵增强指令集技术之间的对比，建立了图像检查与分析的并行处理器核心平台，进而在此平台上构建了对车道、车辆、障碍物的检测算法体系结构，通过车辆电子控制，实现了基于视觉的车辆自主安全驾驶；第7、8章介绍了智能车辆的构造和设计，进行了智能车辆性能的实地测试与行驶安全性分析。本书适合于交通运输工程、车辆工程、信息工程等学科研究人员、工程师、教师阅读；也可以作为该领域及相关领域的高年级本科生、研究生、博士生的教学参考书。
上传时间： 2022-06-23
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创建虚拟驾驶场景Sensor Fusion Using SyntheticRadar and Vision Data ▪ 模拟道路和车辆 ▪ 添加基于统计概率的视觉与雷达传感器▪ 测试传感器融合与目标跟踪 ▪ 可视化传感器覆盖区域, 检测列 表, 目标跟踪列表图形化的驾驶场景设计器Driving Scenario Designer ▪ 创建道路与车道线标记 ▪ 添加车辆与行驶轨迹 ▪ 设置车辆尺寸与雷达截面积(RCS)▪ 提供预定义的ADAS场景 ▪ 支持导入OpenDRIVE格式路网文件
上传时间： 2022-07-09
上传用户：默默
摘要随着机动车礼让行人规定的贯彻实施，提高了行人过街的安全性，但同时也在一定程度上增加了路段追尾事故发生率，并降低了城市路段的通行效率。针对以上问题，本文设计了城市路段行人过街辅助系统。利用红外检测装置以及压力传感装置检测行人的过街方向以及实时动态，并根据行人的位置变化，准确地为车辆提供分车道预警。设计的系统能够在一定程度上提高行人过街的安全性，预防机动车追尾事故的发生，提高城市交通运行效率。关键词行人，人机冲突，协同控制，智能交通目前已有的城市道路路段行人过街设施主要有：1)行人过街请求系统（主动触发式）；2)基于红外检测的行人过街自动预警系统；3）基于热感成像和人体识别的智能斑马线系统。已有三种系统各有优缺点，例如，主动触发式行人过街请求系统具有行人安全系数高和路权分配明确的优点，但会降低机动车通行效率和道路利用率。目前已有的三种行人过街设施总结如表1所示。
标签： 行人过街辅助系统
上传时间： 2022-07-29
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