1.现象说明当有行人过马路的时候,按下按钮,黄灯闪烁5次,人行道变绿灯,车行道变红灯,并进行15S倒计时 2.使用的STM32F103R8C8芯片，可以参考资源内部的配置文件，来进行配置其他STM32的芯片 4.可扩展为十字路口的红绿灯 5.对资源文件若有疑问可以私信我呀

探索空中交通流时间序列的多重分形特征有助于理解时间序列中的自相似性和相关性，从而有助于深入了解空中交通流的演变机理和规则模式，从而有助于发展有效的空中交通流量管理措施。 利用多元分形趋势波动分析方法，我们确定了北京首都国际机场2017年夏季的总量，到达和起飞空中交通流量时间序列在对应分频以下的尺度上具有多重分形性，并且其主要原因是多重分形的特征是大小波动的远距离相关性。 在时间序列的多重分形上进行的比较表明，总的和到达的空中交通流分别具有最强和最弱的多重分形，而离场的空中交通流介于两者之间。 比较结果还表明，总的和到达的空中交通流量对大的波动不敏感，以小波动为主导，而出发的空中交通流量对小波动不敏感，并且以大波动为主导。 此外，对雷暴季节和非雷暴季节的时间序列的多重分形特征的调查表明，雷暴季节对总空中交通流量的影响最大，并且在多重分形性方面存在显着的本质差异。雷暴季节前后的总空中交通流量。 对于到达的空中交通流量，极端波动率仅存在差异，而对于出发的空中交通流量，除了数量上的一些差异外，本质上没有差异。

项目：建立交通标志识别程序 该项目 该项目的目标/步骤如下： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 用书面报告总结结果 依存关系 该项目要求： tensorflow-gpu == 1.7.0 scipy == 1.0.0 matplotlib == 2.0.0 numpy == 1.14.2 opencv-contrib-python == 3.4.0.12 sklearn == 0.18.2 数据集探索 数据集摘要 。 加载数据集和基本摘要 加载数据集后，我得到以下摘要信息： 训练例数：34799 测试例数：12630 验证示例数：4410 图像形状为：（32 32，3） 类数标签：43 探索性可视化 该图像网格表示从训练集中每个类别中选择的一个随机图像 分配 现在，我们将探索分

整个项目源码： 引言 前面我们讲完交通标志的识别，现在我们开始尝试来实现交通信号灯的识别 接下来我们将按照自己的思路来实现并完善整个Project. 在这个项目中，我们使用HSV色彩空间来识别交通灯，可以改善及提高的地方： 可以采用Faster-RCNN或SSD来实现交通灯的识别 首先我们第一步是导入数据，并在RGB及HSV色彩空间可视化部分数据。这里的数据，我们采用的图片， 总共三类：红绿黄，1187张图片，其中，723张红色交通灯图片，429张绿色交通灯图片，35张黄色交通灯图片。 导入库 # import some libs import cv2 import os import glob import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg

3D交通事故 用ThreeJs模拟交通事故 问题 如果浏览器下载文件而不是打开文件，则需要清除Cookie数据

Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data, ETA

Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data 识别加密网络流量中包含的威胁会带来一系列独特的挑战。监视此流量中是否存在威胁和恶意软件很重要，但是必须以保持加密完整性的方式进行监视。由于模式匹配无法对加密数据进行操作，因此以前的方法已经利用了从流中收集的可观察到的元数据，例如流的数据包长度和到达时间。在这项工作中，我们通过考虑数据全能性来扩展当前的最新技术方法。为此，我们开发了受监督的机器学习模型，这些模型利用了一组独特且多样化的网络流数据功能。这些数据功能包括TLS握手元数据，链接到加密流的DNS上下文流以及5分钟内来自同一源IP地址的HTTP上下文流的HTTP标头。 我们首先展示数百万个唯一流上恶意流量和良性流量对TLS，DNS和HTTP的使用之间的区别。本研究用于设计具有最大区分能力的功能集。然后，我们表明，将这种上下文信息合并到有监督的学习系统中，可以对分类为加密的恶意流的问题以0.00％的错误发现率显着提高性能。我们还将在一个独立的真实数据集中验证我们的误报率。

Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting

在车辆自组织网络（VANET）中，车辆通常通过定期广播信标消息来向其相邻车辆通知其当前状态，例如位置，方向和速度。 选择合适的信标方案被认为是一项重要的挑战，因为我们需要在信息准确性和信道拥塞之间进行权衡。 在本文中，我们提出了一种基于短期交通环境预测的自适应信标方案。 通过使用我们的自适应信标方案，车辆可以有效地减少信道拥塞并提高有限信道资源的利用率。 本文详细介绍了基于ARIMA模型的预测方法，并对将发射功率自适应和信标生成速率自适应结合在一起的信标自适应方法进行了描述。 分析和仿真证明了我们的自适应信标方案的性能。

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