智能交通

智能交通系统中的数字化交通标识

在IT行业中，“159个交通标识”这个主题虽然与信息技术看似不相关，但实际上涉及到智能交通系统中重要的组成部分——数字化交通标识。这些标识通过颜色、形状和图案向驾驶者传达特定信息，在智能交通系统中，通过电子设备识别并整合到各种管理系统中，如视频监控系统用于实时监控交通状况和优化信号灯配时，以提高交通效率和安全性。同时，这些数据集如“jtbztpdq_gr”可能用于训练算法，改善交通标识的识别和应用能力。未来随着技术发展，交通系统将更加智能化。

MySQL 0 2024-09-14

基于Spark和Hive的交通智能分析系统

这是一个毕业设计项目，包含经助教老师测试通过的课程设计和项目源码。系统运行稳定，欢迎下载交流。请下载后首先查阅README.md文件。

spark 2 2024-07-13

智能交通系统中车主行为分析案例

这是一个入门级大数据教学案例，专门分析车主在智能交通系统中的超速、闯红灯和其他违规行为。案例通过数据分析展示了如何利用技术监测和改善车主的驾驶行为。

Hadoop 2 2024-07-28

智能交通系统中的基础信息融合方法

智能交通系统（ITS）中的基础信息融合方法是关键技术之一，通过多种技术和算法对来自不同来源的交通数据进行综合处理，以提高交通信息的准确性。常用的算法包括卡尔曼滤波、人工神经网络和统计分析方法等。卡尔曼滤波用于传感器数据的准确估计和噪声过滤，人工神经网络则能模拟复杂的交通流行为，用于流量和行程时间的预测。统计分析方法如加权平均法和指数平滑法能够通过历史数据和当前观测值进行数据处理和预测。交通流量和行程时间的准确预测对交通管理和优化至关重要。

统计分析 0 2024-09-01

交通实习报告指南

这份交通实习报告指南为交通行业实习生提供全面指导，帮助解决实习报告撰写难题。该报告包含丰富的资源，可供实习生借鉴和参考，提升报告质量。

算法与数据结构 4 2024-04-30

基于Matlab的智能体建模项目提交代理建模在交通流理论中的应用

Matlab智能体建模在交通研究中扮演着重要角色，特别是在交通模拟方面。代理建模是一种智能且高效的建模与仿真方法，对于理解交通流量和高速公路性能至关重要。关注基于GPS数据的动态交通流实时可视化实现、基于智能体/元胞自动机模型的交通密度预测性能，以及简单汽车跟随机制更新个人代理的方法。我们期待通过实时GPS数据有效预测交通模式，并与传统差分方程交通模型如相变模型进行性能比较。

Matlab 0 2024-10-01

交通运输工程模型与方法讲座：深入解析交通模型

本讲座将深入探讨交通运输工程中常用的模型与方法。内容涵盖模型的构建、分析、应用，以及如何利用这些方法解决实际交通问题。

算法与数据结构 3 2024-05-16

Matlab交通工具箱

Matlab交通工具箱是专为交通工程领域设计的功能强大的分析和模拟工具。该工具提供了广泛的功能，用于处理交通用户均衡问题、动态分配道路网络的交通流量，并进行复杂的交通网络模拟。结合交通工程的算法，Matlab作为一款广泛使用的数学计算软件，使得该工具成为学术研究和工程实践的理想选择。压缩包中提供了一系列教程文件，从基本概念和模型设定，到高级的交通流分配和优化策略，逐步引导用户了解和掌握工具箱的使用。

算法与数据结构 2 2024-07-29

MATLAB交通视频目标跟踪系统

该MATLAB m文件专为目标跟踪而设计，适用于matlab2008版本。在提供的交通视频中，白车和黑车的跟踪表现显著，尽管黑车可能会被屏蔽。附件包含m文件和视频本身。在观看视频时，请注意MATLAB movie player中的播放按钮。检测到的汽车将显示一个红点，详细可见1111.jpg图片。

Matlab 0 2024-08-05

rl代理基础交通控制基于无模型强化学习开发的交通管理系统

通过无模型强化学习技术，开发了一种基于代理的交通管理系统。这一系统优化城市交通流量，提升交通效率和安全性。

Matlab 2 2024-07-20