MATLAB交通流分配程序全有全无配流法代码

这是我在2011年5月数学建模比赛中编写的MATLAB代码，用于车流量检测。压缩文件包含当时的视频，程序运行稳定且在低车流量条件下具有高精度。有兴趣的朋友可以下载查看。

项目网页上提供了光流法分割MATLAB代码的详细实现，由Yi-Hsuan Tsai、Ming-Hsuan Yang和Michael J. Black在2016年IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上发表。这篇论文描述了他们的MATLAB实现，测试于Ubuntu 14.04和MATLAB 2013b环境下。如果您希望使用他们的代码和模型进行研究，请遵循其安装说明并引用相关论文。

利用 Matlab 实施雨流计数法，轻松处理载荷数据。

光流法在计算机视觉中具有重要意义，介绍了用Matlab实现光流法的程序设计方法。

该代码实现了一个可定制的元胞自动机模型，用于模拟交通流。它支持动态车道数量、跟车换道规则，并允许轻松更改仿真参数。适用于元胞自动机研究和教学。

次要道路交通流量重要性评估方法：DFT Matlab 源代码 该方法基于交通流量估算次要道路的重要性，源自 Morley, DW 和 Gulliver, J. 发表在《环境污染》（2016）上的文章“改善次要道路上的交通流量和噪声暴露估计的方法”。其主要目标是改进居住区居民噪声暴露估计。由于主要道路交通流量数据较为完善，而次要道路的交通流量常被视为固定值，这导致噪声预测的准确性受到影响。 本方法利用网络路由（类似 SatNav 应用程序）确定道路网络中最常用的次要道路，并分配相应的重要性指数，从而将其与交通流量水平相关联。所有工具和数据均可获取。分析基于 OpenStreetMap 地理数据和英国运输部的交通流量数据。 操作步骤 假设您已设置 PostGIS 并能够导入数据和运行查询。以下步骤演示了如何生成路由重要性（适用于地理上定义明确且大小可控的数据集）。对于大型数据集（例如整个英国），需要将地理数据分成更易于管理的块，类似于贪婪算法。脚本本身提供了有关实际运行情况的信息。

该项目运用BP神经网络，分析交通流量数据，实现对未来交通流量的预测。

利用元胞自动机(CA)构建NaSch模型，模拟分析单车道交通流场景下，流量、密度和速度三者之间的动态关系。

在本资源中，我们提供了基于光流场实现视频交通汽车检测与跟踪的Matlab代码。代码涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的仿真。适合研究交通监控、无人驾驶技术和信号处理等方向的用户使用。