针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。
通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。
采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。
应用Softmax回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。
通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达85%。

以成都市中心城区人民南路三段为例，进行了实例预测研究。
预测结果为交通拥堵预测的识别率为48%，误判率为16%，结果表明基于速度的拥堵预测模型能够对城市主干道交通状态进行有效的预测分析。

利用车联网获取车辆运行参数和道路等交通基础设施使用状况，感知实时道路交通路况，能有效减少交通拥堵，实现绿色出行，并提供丰富的智能交通信息服务．车联网将促进汽车、交通和信息技术产业向更加现代化、网络化和智能化的方向发展．对车联网的现状进行了较为全面的研究，包括车联网的概念、技术优势、信息服务以及网络架构等．

随着生活水平的不断提高，汽车成为人们生活不可或缺的一部分。
汽车总量的不断攀升造成城市交通拥堵不堪，伴随而来是频发的交通事故。
在这个背景下智能交通越来越受到人们的关注，与此相关的目标检测技术的研究也得到很大的关注，车辆检测就是其中一个关键的组成部分。
车辆检测由于其本身具有的挑战性，例如车辆形状的不同，车辆的视角的不同，车辆的遮挡，光照的差异变化，使车辆检测成为一个十分困难的任务。
当前虽然对于车辆检测的研究已经取得一部分的成果，但是现存算法任然具有局限性，在各种环境下无法得到让人满意的效果，因此本文针对车辆检测进行了研究。
本文所做的工作主要包括两个部分：一研究国内外该课题方向的研究现状，对比不同算法的优缺点，研究不同算子提取车辆特征的效果；
二是基于前面的研究实现基于HOG特征与SVM分类器的车辆检测系统，验证研究算法的可行性。
经过车辆检测系统的仿真验证，本文研究的方法可以有效的提取图像中的车辆，效果良好，速度在可接受的范围内。

公司组织培训，木遥原创1个月编写的培训教案资料，极为详细，入门必备。
目录如下一、 GIS的概论、应用 41、什么是GIS 42、GIS的应用 5二、 GIS的标准、体系结构及平台软件 131、GIS标准:OGC 132、GIS的体系结构 133、常见GIS平台 14（1）ArcGIS 14（2）SuperMap超图 15（3）开源GIS 16（4）公司GIS技术架构建议 17三、GIS坐标系详解 171、地球空间模型 182、地理坐标系 19（1）关于地心坐标系和参心坐标系 20（2）关于度分秒与十进制值 203、投影坐标系 20（1）墨卡托Mercator投影 22（2）高斯-克吕格Gauss-Kruger投影 234、国际坐标系标准 25（1）WGS84坐标系 25（2）WebMercator投影 255、国内坐标系标准 25（1）1985国家高程基准 25（2）北京54坐标系(BJZ54) 26（3）西安80坐标系(GDZ80) 26（4）2000国家大地坐标系（CGCS2000） 26（5）Web地图所采用的坐标系 276、经纬网与方里网 27（1）经纬网 27（2）方里网 277、地图比例尺、分辨率 28四、地图的图层概念 281、图层中数据的分类：矢量数据与栅格数据 29（1）矢量数据 29（2）栅格数据 29（3）矢量栅格数据的比较 292、切片（瓦片）地图的概念 303、WebGIS的地图结构 31五、地理要素的概念 321、要素的数据分类 33（1）点 33（2）线 33（3）面 34（4）要素之间的拓扑关系 342、要素的构成 34（1）坐标信息geometry 34（2）样式信息style 34（3）属性信息attributes 35六、GIS数据的来源 361、底图数据来源 36（1）官方地图 36（2）实地外采 37（3）航片卫片制作 38（4）地图数据加工制作过程 392.POI数据(信息点数据) 39（1）通过整合GPS的摄像机扫街拍摄 40（2）手持含GPS的智能设备（如智能手机）进行采集 40（3）地址反向编译 40（4）互联网或者企业获取 403.其他数据图层或数据 41(1)交通拥堵数据 44(2)三维数据 44(3)假三维数据（那种不能旋转的45度三维俯视图） 44(4)街景 444、总结 44七、走进三维GIS 451、主要的三维GIS平台及软件 45（1）Skyline 45（2）ArcGIS旗下ArcGlobe和ArcScene 46（3）GoogleEarth 472、三维GIS的瓶颈 47八、走进互联网地图 481、火星坐标系(GCJ-02) 492、各互联网地图所用的坐标系 493、各类地图服务介绍 49（1）谷歌google地图 50（2）微软bing地图 50（3）天地图 50（4）高德地图 51（5）百度地图 51（6）腾讯地图 51（7）图吧地图 52（8）E都市 52（9）搜狗地图 524、行业现状 52九、GIS的发展 531、回顾GIS的发展历程 532、GIS的发展 54

2018年国科大数据挖掘刘莹老师交通预测时间序列预测未来一段时间的交通拥堵情况

1概述篇1.1自动驾驶汽车概述自动驾驶汽车（AutomatedVehicle；
IntelligentVehicle；
AutonomousVehicle；
Self-drivingCar；
DriverlessCar）又称智能汽车、自主汽车、自动驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通过计算机实现自动驾驶的智能汽车。
概念篇首先对自动驾驶汽车涉及到的相关概念进行介绍，包括自动驾驶汽车等级标准、智能汽车、无人驾驶汽车等；
接着对自动驾驶汽车技术及其技术价值进行概括介绍；
重点描绘了国外、国内无人驾驶汽车发展图谱。
自动驾驶汽车等级标准在介绍自动驾驶汽车之前，我们先来了解一下SAEJ3016标准。
该标准于2014年由美国SAEInternational（国际汽车工程师学会）制定，内容如下图所示。
该标准将车辆分为Level0~Level5共6个级别，并针对道路机动车辆的自动化系统相关条款做了分类和定义。
它不但被美国交通运输部采纳为联邦标准，同时也已经成为了全球汽车业界评定自动驾驶汽车等级的通用标准。
无人驾驶汽车目前对于自动驾驶汽车的研究有两条不同的技术路线：一条是渐进提高汽车驾驶的自动化水平；
另一条是“一步到位”的无人驾驶技术发展路线。
由SAEJ3016标准可以看出，通常大家谈论的无人驾驶汽车对应该标准的Level4和Level5级。
无人驾驶汽车是自动驾驶的一种表现方式，它具有整个道路环境中所有与车辆安全性相关的控制功能，不需要驾驶员对车辆实施控制。
智能汽车在我国，与无人驾驶汽车这个术语相关的概念还有智能汽车。
相对于无人驾驶汽车概念，智能汽车定义涵盖的范围更广。
《中国制造2025》将智能网联汽车定义为指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车内网、车外网、车际网的无缝链接，具备信息共享、复杂环境感知、智能化决策、自动化协同等控制功能，与智能公路和辅助设施组成的智能出行系统，可实现“高效、安全、舒适、节能”行驶的新一代汽车。
自动驾驶技术无人驾驶技术是对人类驾驶员在长期驾驶实践中，对“环境感知—决策与规划—控制与执行”过程的理解、学习和记忆的物化，如右图所示。
无人驾驶汽车是一个复杂的、软硬件结合的智能自动化系统，运用到了自动控制技术、现代传感技术、计算机技术、信息与通信技术以及人工智能等。
本报告会在技术篇进行详解。
自动驾驶技术的价值无人驾驶汽车之所以受到各国政府前所未有的重视，国内外各院校、研究机构都投入了大量人力、物力，各大车企、科技公司、汽车零部件供应商以及无人驾驶汽车创业公司也纷纷在这个领域进行布局，它主要具有以下价值，如下图所示。
改善交通安全。
驾驶员的过失责任是交通事故的主要因素。
无人驾驶汽车不受人的心理和情绪干扰，保证遵守交通法规，按照规划路线行驶，可以有效地减少人为疏失所造成的交通事故。
l实现节能减排。
由于通过合理调度实现共享出行，减少了私家车购买数量，车辆绝对量的减少，将使温室气体排量大幅降低。
消除交通拥堵，提升社会效率。
自动驾驶汽车可以通过提高车速、缩小车距以及选择更有效路线来减少通勤所耗时间。
个人移动能力更加便利，不再需要找停车场。
拉动汽车、电子、通信、服务、社会管理等协同发展，对促进我国产业转型升级具有重大战略意义。

利用Python爬取交通指数，分析得出一切路网平均速度的脉冲图，找出了每天的易发拥堵路段。
脚本包含爬虫程序，分析程序。

一种基于视频分析的交通拥堵检测方式.pdf

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。