蓝桥杯大赛-嵌入式设计与开发组-F103RBT6平台 参加12届大赛时比赛训练代码 包括各个LCD、LED、KEY、TIM、USART、ADC、EEPROM、RTC、PWM等基础模块 包括3~12届的省赛、国赛真题 版权所有,copyright©lishan 2021只可用于学习、参考
项目设计交通仿真软件vissim的gym训练环境,通过此项目可以直接使用gym风格的强化学习算法控制交叉口信号灯,项目已经具备基本功能,欢迎各位有志之士加入项目。联系邮箱:1624693146@qq.com
开发基于机器视觉技术的交叉口交通监测项目,监测参数有车流量、车速、排队长度。监控视频由三脚架稳定夹持的手机拍摄,拍摄车流为西安市雁塔区小寨交叉口的长安中路的北->南方向。项目使用核心技术为Yolox目标检测、Deepsort多目标跟踪
项目设计集成Vissim-Python和Qt的交叉口DRL配时仿真系统,该系统同时考虑检测器数据和倒计时的因素,并将Vissim仿封装为Gym环境,深度学习框架为PyTorch,使用PyQt5设计界面
基于计算机视觉的交通监测系统(traffic monitoring system based on computer vision) 将视频检测器的实时视频流(或视频文件)作为输入,在工控机平台上编写Python程序,利用opencv库处理视频图像,最终提取车流量、车速、排队长度三个交通参数
针对常见的双向六车道四相位单交叉口,使用深度强化学习研究自适应交通信号控制,只考虑直行和左转车道。本文与一般的DRL控制方法不同。状态为目前实际检测器能够获取的每周期的车流量、平均车速、排队长度数据,动作为适合有倒计时显示器的固定周期下的不同绿信比。基于Vissim交通仿真软件,使用Python完成COM接口开发,封装为Gym环境,设计PyQt界面,完成PyTorch框架的DQN算法。