在传统的基于制动过程的安全距离模型的基础上,考虑了前后车之间的速度关系和车辆制动减速度的渐变过程,建立了单车道跟驰状态下车辆跟驰的安全距离模型。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
2020/2/17 3:20:13
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在传统的基于制动过程的安全距离模型的基础上,考虑了前后车之间的速度关系和车辆制动减速度的渐变过程,建立了单车道跟驰状态下车辆跟驰的安全距离模型。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
2020/2/17 3:20:13
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基于数字电路的交通红绿灯设计仿真模型可供参考①设计一个十字路口交通灯控制电路，要求甲车道和乙车道两条 交叉道路上的车辆交替运转，每次通行时间25秒；
②要求黄灯先亮5秒，才能变换运转车道；
③黄灯亮时要求每秒闪亮一次。
②要求黄灯先亮5秒，才能变换运转车道；
③黄灯亮时要求每秒闪亮一次。
2019/10/6 12:53:39
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在visualstudio上新建项目，将本程序添加到源文件目录下，直接运行即可，你可以用鼠标在改变控制点的位置观察探究bezier拟合出曲线的变化过程，还可以自行设置四个控制点，程序会自动拟合新的bezier曲线，你可以稍作改动用于车道线拟合，代码简约规整，有文字说明，写代码不易，分享更不易，师兄说20个积分，但是我不忍心那么贵。
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2021/1/8 12:53:10
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（1）要求南北方向（主干道）车道和东西方向（支干道）车道两条交叉道路上的车辆交替运转，主干道每次通行时间都设为30秒、支干道每次通行间为20秒；
（2）东西方向、南北方向车道除了有红、黄、绿灯指示外，每一种灯亮的时间都用显示器进行显示（采用倒计时的方法）；
（3）在绿灯转为红灯时，要求黄灯先亮5秒钟，才能变换运转车道；
（4）黄灯亮时，要求每秒闪亮一次；
（5）同步设置人行横道红、绿灯指示。
（2）东西方向、南北方向车道除了有红、黄、绿灯指示外，每一种灯亮的时间都用显示器进行显示（采用倒计时的方法）；
（3）在绿灯转为红灯时，要求黄灯先亮5秒钟，才能变换运转车道；
（4）黄灯亮时，要求每秒闪亮一次；
（5）同步设置人行横道红、绿灯指示。
2021/2/7 7:08:36
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交通路口红路灯节制器在双向四车道的十字路口，每隔30秒钟切换一次红绿灯，每个方向要有红、黄、绿三色，只考虑直行节制，绿灯亮27s黄灯亮3s红灯亮30s绿灯亮27s…….
2015/11/9 6:41:07
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该文件包括效果展示视频和训练生成的xml文件由于该方法要求负样本与场景相关，因此建议自己采集视频进行样本获取及后续处理，直接使用xml文件在其他场景的效果并不一定好。
本实验也有许多问题，①比如远处的检测框会较早的消失，这个原因应该是抽帧截取正样本时，远处的车辆样本选取的较少，建议新实验中每个位置上的正样本都要考虑到。
②偶尔会出现检测框消失的现象，这个没法避免的..建议使用卡尔曼滤波对消失的检测框进行预测然后校正！关于样本集会在后面半个月放出，最近事比较多，等开学会有点时间...本演示视频只对单一方向的车辆样本进行训练，并且包含了晴天多云雨天等场景的样本共同训练，正样本数量为4300多份。
如果想尝试双向车道的训练，建议正样本数量达到1w左右的量级，负样本为正样本的2-5倍，关于xml文件的训练参考文章XXX，也可以换成其他特征进行训练，如LBP特征（听说训练花费时间大大降低，精度差不多，并没有进行试验），有兴味的可以试一试，多多交流！
本实验也有许多问题，①比如远处的检测框会较早的消失，这个原因应该是抽帧截取正样本时，远处的车辆样本选取的较少，建议新实验中每个位置上的正样本都要考虑到。
②偶尔会出现检测框消失的现象，这个没法避免的..建议使用卡尔曼滤波对消失的检测框进行预测然后校正！关于样本集会在后面半个月放出，最近事比较多，等开学会有点时间...本演示视频只对单一方向的车辆样本进行训练，并且包含了晴天多云雨天等场景的样本共同训练，正样本数量为4300多份。
如果想尝试双向车道的训练，建议正样本数量达到1w左右的量级，负样本为正样本的2-5倍，关于xml文件的训练参考文章XXX，也可以换成其他特征进行训练，如LBP特征（听说训练花费时间大大降低，精度差不多，并没有进行试验），有兴味的可以试一试，多多交流！
2019/2/6 19:12:18
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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