公路工程

公路工程试验报表生成系统V3.0：高效、智能、便捷 该系统简化公路工程试验报表生成流程，提升工作效率，其主要功能包括： 自动化报表生成: 用户只需设置少量公共数据并输入试验原始数据，系统即可自动生成符合规范的试验报表。 数据校验功能: 系统内置数据有效性和准确性识别模块，可自动识别并提示用户修正错误数据，确保报表质量。 便捷的操作体验: 系统采用全菜单化操作界面，操作简单易上手，方便快捷。

简单易用且功能强大的公路测量软件，帮助用户高效完成测量任务。无需复杂操作，操作流畅，让测量工作更加轻松便捷。

基于图像的裂缝检测系统，用 MATLAB 写的，自动检测、分类、定位一条龙。图像预环节做得还挺扎实，滤波、增强这些都有用到，尤其适合噪点多的路面图。检测部分用了经典的图像算法，没用深度学习那一套，所以运行速度还蛮快，对配置要求也不高。 裂缝的分类和定位也考虑到了，能区分不同类型的裂缝，还能标记具体位置，方便后续。结果展示那块做得还不错，检测前后的图对比一目了然，适合快速浏览结果。适合搞图像练手，或者做道路维护项目原型。 如果你平时用 MATLAB 搞图像，这套代码还蛮值得收藏的。要注意的一点是，部分算法参数需要你根据实际图像自己调调，别直接拿来就跑。

我国现行隧道通风照明标准对入口段的照度要求虽然存在，但相关参数过于粗略，并未按照规范要求进行阶梯式照明优化。为了满足驾驶人在昼间进入隧道时的暗适应需求，我们进行了昼间暗适应时间测定试验，选取了31名被试。在被试在自然光环境中充分适应后，进入隧道不同低照度环境中，记录其暗适应时间。通过统计分析获得不同隧道环境照度下的暗适应时间，并计算出最优的入口段照明策略。研究结果表明，在现有昼间入口照明条件下，当前加强照明段的长度不足以保证驾驶人的视觉过渡顺畅，建议根据实际驾驶速度和环境照度优化各段长度。

高速公路收费系统是一个挺实用的课程设计，让你更好地理解数据库与收费系统的结合。设计上比较简单，但又具备了丰富的功能，比如车辆信息管理、收费计算等模块。你如果需要搞一个类似的项目，应该能从这份设计中学到不少。虽然它是基于 MySQL 的数据库，但你可以轻松地把一些想法应用到其他项目上。哦，对了，想要进一步了解系统的优化，链接下方的相关文章会对你有。，如果你想设计类似的收费系统，真挺推荐试试这个课程设计的。

高速公路事故多发路段的识别，其实用起来最头疼的就是数据太杂、不好归类。主成分和Q 型聚类组合起来，刚好了这个问题。你只要把三年内的事故数据丢进去，借助 SPSS 的聚类模块，几步操作就能把高风险路段筛出来，蛮适合交警系统或者交通岗试一试的。 欧氏距离当相似度指标，结合离差平方和法做聚类，起来直观、效率也高。尤其像主干道、隧道口、弯道密集区，挺容易就能被识别出来。做个页面展示也不难，用地图可视化挂上坐标点就行。 你要是刚好在做交通相关的系统，像事故预警、危险路段推送这种功能，这种法挺能用得上。而且文章还搭了几篇不错的资源，像这个：纽约交通事故数据集可视化专用，和这个：基于 Matlab 的交通事

NGSIM 数据集是美国联邦公路局发起的项目，收集了美国高速公路 101 号公路上实际的车辆行驶数据，适合做交通流、驾驶行为等研究。你可以用这些数据来做车辆运动轨迹预测，自动驾驶决策规划等。挺适合用在微观交通模型的构建，也能你做驾驶员意图识别之类的任务。数据种类丰富，起来也蛮方便的。如果你正在做交通类相关的项目，这个数据集真是个不错的选择。嗯，拿来做自动驾驶相关研究，也合适。你需要的所有轨迹数据和驾驶行为数据都能在这里找到。说实话，如果你对交通流有兴趣，NGSIM 数据集能给你多思路哦。

MatLab工程数学为初学者提供了适用于工程项目的实际应用方法。

生成包含所有jar包的项目，并配置好MySQL数据库，可直接使用。

高级特征工程的进阶玩法讲得挺细，尤其是一些靠数据本身衍生出来的统计特征、最近邻特征和矩阵分解，思路上都比较实战。像用groupby搞出来的均值、中位数，还能按 KNN 找邻居做交互特征，这些操作在比赛和业务里都挺常用的。 文档里提到的自动特征生成这块，也挺有意思。虽然没点名用的是哪几个工具，但看意思应该涵盖了像Featuretools、Kats、TSFresh那类能自动撸特征的库，适合你想少写点代码但又不想漏掉特征的人。 矩阵分解也讲到了，主要就是把原始稀疏矩阵压缩成一堆稠密的“隐因子”，这类特征对推荐系统或者 CTR 模型挺有用。注意点是它是有损的，不能乱用。 整体阅读感受还不错，语言不绕，