关于Matlab处理avi视频视频转换软件-traffic.rar 近一段时间matalb处理视频的挺多的……很多会员反映matlab对一些视频利用函数aviread（或者mmreader）可以，别的不可以。 这是因为matalb中函数aviread对读取avi的视频比较苛刻…… 你利用函数aviinfo就可以得到你的视频的压缩格式，据我所见到的视频来说， aviread支持无压缩格式的avi和 'Cinepak'格式的avi文件和'Indeo5'压缩格式的avi。 函数mmreader支持的格式更加广泛一些，但是仍然不是很全…… math在帖子里讲过解决办法：首先利用函数aviinfo查看你的视频的压缩格式，然后下载相应的解压缩编码即可…… 根据前人的指引：下载一个视频转换器即可…… 如果你的视频格式不是aviread或者mmreader所支持的……就可以利用视频转换器进行设置…… WinAVI 9.0就是一个不错的软件……由于附件很大，值给出一个链接……绝对可以用的…… http://www.hldsjxx.com/Soft/ShowSoft.asp?SoftID=9 下面给出一个例子……例子中的视频时matalb自带的视频文件……我的matlab为2010a…… 例如我的viptraffic不能够被aviread所读取，提示错误： mov=aviread; Warning: AVIREAD will be removed in a future release. Use MMREADER instead. > In aviread at 29 ??? Error using ==> aviread at 84 Unable to locate decompressor to decompress video stream 此时即可利用此软件进行转换，转为'Cinepak'压缩格式的avi视频…… 转化完成后，利用aviinfo即可看到转化后avi视频的压缩格式…… 然后就可以利用aviread函数进行avi的读取和进一步处理了……

流量预测 交通预测是使用历史数据（时间序列）预测道路网络（图形）中未来交通测量（例如，体积，速度等）的任务。 通常可以通过排除来更好地定义事物，因此以下是我不包括的类似事物： 不包括纽约出租车和自行车（以及其他类似的数据集，例如uber），因为它们倾向于表示为网格而不是图形。 通过室内，通过兴趣点（POI）值机或通过运输网络来预测人员流动性。 预测轨迹。 通过传感器为自动驾驶汽车预测单个汽车的运动。 交通数据估算。 交通异常检测。 这些文件是随意选择的。 概括 纸上表格和公开数据集的表格摘要。 纸张按时间顺序反向排序。 不保证此表的完整性或准确性（如果发现任何错误，请提出问题）。 纸 会场 出版日期 ＃个其他数据集 麦德龙 PeMS-BAY PeMS-D7（M） PeMS-D7（L） PeMS-04 PeMS-08 环形 深圳出租车 损失环 PeMS-03 P

交通流量预测项目 model 模型包 目前主要的用于执行预测的模型都存储在此仓库中，主要包含一下的类型 SVR及GA_SVR LSSVR及GA_LSSVR KNN_GA_LSSVM BP及BP_GA plot 绘图包 目前主要用于指定需要绘制的对象图表，以及对于数据图表的布局指定。 Line 线型图 Wireframe 线框图 data 数据包 目前主要用于指定数据处理的pipe流程，用于实现对于数据流程的预处理，以及输出等。 lib 基础库 构建程序所需的基础构件，包含但不限于程序元类包、程序类的基础原型、部分算法原型。 tasks 库 支撑了基础库中的任务执行流程，主要用于执行任务 列出可执行任务 python -m tasks list 执行任务操作 python -m tasks start ... 绘制图表 绘制流量预测

视锥仪-yolo 使用Alexey AB的Windows Yolo实现的交通锥查找器 克隆上面的文件，并按照给出的说明构建darknet.exe。 提取Dropbox中提供的dataset.rar链接到此处的数据文件夹。 从DukeCone的数据集中提取数据集并进行手动注释。 也从Dropbox链接下载yolo-obj_3200.weights文件，并将其置于根目录。 运行命令 darknet.exe detector test data/obj.data yolo-obj.cfg yolo-obj_3200.weights data/img1/cone0611.jpg 预测圆锥体0611.jpg图像中的圆锥体。 这是报告中使用的图像。 用于视频； darknet.exe detector demo data/obj.data yolo-obj.cfg yolo-obj_

东西方向红灯亮，南北方向绿灯亮(20秒) 东西方向红灯亮，南北方向黄灯亮( 5秒) 东西方向绿灯亮，南北方向红灯亮(20秒) 东西方向黄灯亮，南北方向红灯亮( 5秒) 以上4个状态循环，如果出现紧急事件，可以手动控制四个方向红灯全亮 本电路图来源于哔哩哔哩简枫叶的视频，有不懂的可以去看他的视频，视频地址为https://www.bilibili.com/video/BV1v5411a7gT

交通意外 交通事故的简单统计

在执行Selenium测试期间捕获网络流量 指示 确保 selenium 服务器在本地主机端口 4444 上运行 vagrant up pip install -r requirements.txt python test.py 资源

道路交通matlab代码交通管制 多个机器人尽可能快地直穿过十字路口，而不会离开道路，也不会彼此碰撞 运行模拟 该仿真是使用MATLAB完成的。 为了运行模拟： 打开Matlab 转到包含代码的目录 开放式协调 运行脚本（“编辑器”选项卡下的绿色播放符号） 该脚本将打开一个图形，绘制环境，并随着机器人的移动对其进行动画处理（模拟周期为0.1秒，但每帧为0.2秒）。 可以在代码中轻松修改仿真参数。 额外功能： 控制视觉显示（缩放能力）：更改REGION_RADIUS 控制模拟时间：更改SIM_TIME 控制仿真间隔：更改SIM_INTERVAL 打印每辆汽车经过交叉路口时更新的平均延迟时间：写入文件：data_delay.txt 方案说明 描述：半径为1 m的多个完整圆形机器人，具有无限范围的360度视野传感器，接近四向交叉点。 道路宽度为7 m，速度限制为20 m / s。 在每个时间步dt = 0.2 s时，机器人在四个方向之一上从相交处进入半径为200 m的区域的概率为p = 0.04。 假设：机器人具有无限的加速度。 机器人始终以直路行驶：（南北可以通过交叉点，东西可以通过交叉点

基于对等（P2P）的内容分发系统已成为Internet上内容分发的主要形式，它可以大大降低内容提供商的分发成本并提高整体系统的可伸缩性。 但是，覆盖网络和底层网络之间的不匹配会导致大量的冗余流量，从而加剧了P2P内容提供商和ISP之间的紧张关系。 因此，如何有效利用网络资源来减轻ISP的流量负担，对于P2P系统的可持续发展至关重要。 本文从三个方面概述了最新的P2P流量优化技术：P2P缓存，位置感知和数据调度。 介绍了技术细节，这些技术及其适用性之间的比较，然后讨论了仍有待解决的问题以及未来内容分发研究的方向。

用单片机端口作输出口，控制四个方向共12个发光二极管亮灭，模拟交通灯管理。功能描述如下：初始态为四个路口的红灯全亮之后，东西路口的绿灯亮，南北路口的红灯亮，东西路口方向通车，延时一段时间后东西路口的绿灯熄灭，黄灯开始闪烁，闪烁若干次后，东西路口红灯亮，而同时南北路口的绿灯亮，南北路口方向开始通车，延时一段时间后，南北路口的绿灯熄灭，黄灯开始闪烁，闪烁若干次后，再切换到东西路口方向，之后重复以上过程。