道路通行

利用元胞自动机模拟研究了城市小区开放对周边道路通行的影响，通过Matlab源码实现。

这个程序专注于原声吉他的设计，其中最关键的部分是为吉他桥设计硬件。该软件帮助制造吉他桥的硬件。

电子狗 DSA 通过预警播报为机动车驾驶员提供道路安全驾驶信息，帮助驾驶员避免罚款。

此数据集包含 2014 年至 2022 年辽宁省各级道路矢量数据。数据覆盖时间长，丰富程度逐年提升，道路要素分为道路和铁路两个图层，道路等级细致，包含高速公路、国道、省道、市道、乡道、县道以及人行道和自行车道。

该技术基于GPS，可实时判断城市道路交通状态。

专用左转车道的设计，讲真，在城市路口优化上还挺关键的。路口拓宽的时候怎么安排左转车道？这篇文章得比较细。专用左转车道的内外侧，其实流量表现不一样，尤其在双左转车道的时候，外侧更容易被干扰。文里建议分开、分开设计，挺有道理的。你要是用VISSIM或者Synchro这类软件建模，这个思路还蛮好落地的。对饱和流量和车道宽度的关系，作者用了回归模型，得出了一个二次关系的公式。嗯，听起来复杂，其实就是多测了点数据，建了个靠谱的模型——你可以直接套用，不用再算一遍。还有一个宽度修正系数，适合那种不是标准 3.5 米车道的场景。另外一个亮点是通行能力的建模，不光考虑左转车比例，还拉上了车道长度和直行车干扰。

该数据集涵盖了浙江省2014年至2022年间的各级道路数据，并随时间推移不断优化，数据规模逐渐扩大。道路要素分为“各级道路”和“铁路”两个图层文件。其中，“各级道路”图层对道路进行了详细的分级，涵盖了从高速公路、国道到省道、市道、县道、乡道的各个等级，甚至包含了人行道和自行车道。

该数据包含16种道路数据类型，涵盖了城市道路、行政等级道路以及OSM来源道路等多个方面，数据丰富，可为相关研究和应用提供参考。 数据类型： 城市道路：城市一级道路、城市二级道路、城市三级道路、城市四级道路 行政等级道路：高速、国道、省道、县道、乡道 OSM来源道路： railways（铁路、轻轨、窄轨、地铁、有轨电车等） roads（主干道、次干道、支道、高速、人行道、住宅街道、自行车道等）

随着道路卡口数据的积累，数据挖掘在这一领域中扮演越来越重要的角色。

本项目基于 GK Siogkas 和 ES Dermatas 在 IEEE 智能交通系统交易中发表的论文“使用自动时空种子选择在不利条件下进行随机步行者单目道路检测” (DOI: 10.1109/TITS.2012.2223686) 实现了随机游走者道路检测算法。 Python 实现依赖: Python 3+ (在 Python 3.6 上测试) Miniconda / Python scikit-image (图像 I/O 和基本操作) NumPy (数组操作、索引和代码矢量化) Matplotlib (可视化) 关于该项目的创建和背后基本原理的评论，请参阅我在 LinkedIn 上