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shan.li/Vissim-Python-PyTorch-DQN

该项目使用深度强化学习算法控制单交叉口的交通信号，状态为实际检测器能够获取的车流量、平均车速、排队长度数据，动作为适合倒计时显示器的绿信比。基于Vissim软件进行仿真，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训练算法。详情见论文：李珊.道路交叉口交通监测及信号灯配时研究与设计[D].西安工业大学

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shan.li/Vissim-Python-Qt

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

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shan.li/ros-robot-demo

ros机器人控制演示

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shan.li/linux-device-driver

Linux device driver sample code,，only for learning

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shan.li/binocular camera

双目相机测距，行人检测，用于倒车辅助系统

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shan.li/code_precious

代码宝藏

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shan.li/source_code_generator

根据选择的程序代码文件生成软件著作申请、软件验收报告等要求的源程序文档。

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shan.li/lanqiao-embedded-F103

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

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shan.li/vissim_gym_environment

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。

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shan.li/yolox_sort_monitor

基于yolox-sort的交通监测项目，开发中~

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shan.li/TrafficMonitorSystem

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

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shan.li/vscode-config

vscode 开发环境配置

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shan.li/TMS-CV

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

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shan.li/vissim-python

visism软件的python接口

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shan.li/signal timing plan

信号灯配时~~~~~~

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shan.li/DQN

深度强化学习算法学习

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shan.li/uritms-win+ununtu

城市道路智慧交通管理系统，兼容windows、ubuntu操作系统

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shan.li/URITMS

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shan.li/vissim4.3-python3-dev

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shan.li/matplot_draw_image

论文绘图示例~~~~