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Urban-Sound-Classification-VS-master_城市声音分类 UrbanSound Urban

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简介：
Urban-Sound-Classification-VS-master项目专注于城市环境中各种声音的自动识别与分类，利用先进的机器学习技术解析复杂的音频数据，旨在提升智慧城市应用中的用户体验和效率。该项目基于UrbanSound数据库进行开发，涵盖了从数据预处理到模型训练及评估的全过程，为研究人员提供了一个全面的声音分类解决方案平台。 城市声音分类可以通过下载Visual Studio 2017来实现。下载完成后直接打开.sln文件即可使用。

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  • Urban-Sound-Classification-VS-master_城市声音分类 UrbanSound Urban
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    Urban-Sound-Classification-VS-master项目专注于城市环境中各种声音的自动识别与分类，利用先进的机器学习技术解析复杂的音频数据，旨在提升智慧城市应用中的用户体验和效率。该项目基于UrbanSound数据库进行开发，涵盖了从数据预处理到模型训练及评估的全过程，为研究人员提供了一个全面的声音分类解决方案平台。 城市声音分类可以通过下载Visual Studio 2017来实现。下载完成后直接打开.sln文件即可使用。
     
  • urban-sounds-classification:利用CNN区分城市中十种不同的声音
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    Urban-Sounds-Classification项目运用卷积神经网络（CNN）技术，旨在识别和分类城市环境中常见的十类不同声音，以实现智能音频分析与理解。 我们的最终项目是关于城市声音分类的机器学习与AI技术应用。数据集包括8732个.wav文件，涵盖了10种不同的城市声音类型如狗叫声、汽车喇叭声及枪声等。该数据被划分为10份（即10个文件夹），以便于训练和测试过程。 我们采用前9折进行模型的训练，并利用第10折的数据来进行模型验证。所使用的分类器为自定义卷积神经网络(CNN)，其中包括以下声音特征：梅尔频率倒谱系数(MFCC)、质谱图（基于人耳设计）、STFT色度、恒定Q色谱及能量标准化CENS。 我们的编程环境是Python 3，主要依赖于Keras和Pandas库。测试精度达到了70%，而验证准确性则为90%。从这些结果可以看出模型存在过拟合现象。
     
  • 悉尼城市物体数据集-Sydney Urban Objects Dataset
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    悉尼城市物体数据集（Sydney Urban Objects Dataset）是一个包含多种城市环境中常见物体图像的数据集合，旨在促进计算机视觉领域的研究与应用。 悉尼都市物体数据集由悉尼大学提供。该数据集的文件名为 sydney-urban-objects-dataset.tar.gz。
     
  • Urban数据集.rar
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    Urban数据集包含城市环境中各种传感器收集的数据，适用于智能城市管理、交通分析和环境监测等领域的研究与应用开发。 Urban数据通常用于高光谱图像混合像元分解。该数据由Hydice传感器获取，图像尺寸为307*307像素。原始数据包含210个波段，在去除噪音和水吸收波段后，一般保留162个波段进行后续处理与分析。地物类别包括道路、屋顶、草地和树木。
     
  • Urban Traffic System Update 2018.2.7z
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    Urban Traffic System Update 2018.2.7z是一款城市交通管理系统更新包，旨在优化城市交通流量分配、减少拥堵和提高道路使用效率。 在现代城市的发展过程中，交通系统的高效运行至关重要。随着科技的进步，利用先进的计算机技术来模拟和优化城市交通已经成为可能。Urban Traffic System 2018.2是一个专门针对这一需求开发的软件包，它基于Unity引擎，为游戏开发者和城市规划者提供了一个强大的工具用于构建复杂的交通系统。 Unity作为一款跨平台的游戏开发引擎因其强大的图形渲染能力和易用性而广受欢迎，在此项目中被用来创建高度仿真的交通环境。用户可以通过导入Urban Traffic System 2018.2中的资源，快速地在自己的项目中设计和管理复杂道路网络、车辆行为以及交通信号控制。 该软件包提供的功能包括但不限于： 1. **道路网络建模**：可以轻松地设计多车道的道路，并设置交叉口及调整宽度以适应各种城市布局。 2. **智能车辆行为**：内置的AI系统使车辆能够根据交通规则和速度限制动态调整行驶路径与速度，模拟真实的驾驶行为。 3. **交通信号控制**：用户能设定交通信号周期与配时来优化流量并减少拥堵情况的发生。 4. **性能优化**：考虑到大规模系统的运算需求，该工具进行了相应的性能改进，在处理大量车辆的情况下仍保持流畅运行状态。 Urban Traffic System 2018.2是Unity引擎在交通模拟领域的重要应用。它不仅为游戏开发者提供了创建逼真交通场景的可能性，也给城市规划者提供了一个测试和优化交通方案的虚拟平台。通过这一工具的应用，我们能够更好地理解和解决现实中的交通问题，并推动智慧城市的建设进程。
     
  • Urban-Fiesta: M21 Simscape Model
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    Urban-Fiesta: M21 Simscape Model是一款以都市为背景的模拟游戏模型，采用先进的M21技术框架构建，提供深入的城市规划和社区互动体验。 熊赛车M21 Simscape模型 城市节日庆典 项目范围： 该模型是基于使用Simscape进行CVT建模的案例改编而来，在无法获取车辆数据的情况下提供基本调整见解。 结构： main.slx 是整个系统模型，包含四个部分：发动机、CVT（无级变速器）、变速箱以及Vehicle & Driveline。每个子系统都是一个可以单独编辑和测试的参考子系统。 当前状态： 引擎子系统 该子系统基于Simscape Driveline通用内燃机模块构建，并采用SAE印度团队提供的数据进行配置。 此发动机模型包含曲轴和飞轮的惯性值，怠速与红线速度控制参数及外部旋转阻尼块则根据经验进行了调整。 用于调优的测试工具保存在一个单独的Engine_test.slx 模型中。未来的工作将包括通过使用已知节气门命令收集测功数据，并对模块响应进行整形以匹配实际性能。
     
  • Unity3D城市车辆交通道路系统插件Urban Traffic System 2018.2
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    Urban Traffic System 2018.2是一款针对Unity3D开发者的插件，旨在简化和加速创建逼真的城市交通模拟。它提供了一系列工具来设计复杂的道路网络及管理车辆行为，支持开发者轻松实现动态、交互式的交通场景。 Unity3D城市汽车交通道路系统插件Urban Traffic System 2018.2支持行人和汽车，并允许自制路线。
     
  • Unity3D游戏场景模型 - 商业城市场景包（Urban Construction Pack）.zip
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    这款商业城市场景包提供了丰富的Unity3D资源，包含多种城市建筑和环境元素，适用于创建逼真的都市商业模拟与角色扮演游戏。下载后可直接用于项目开发，加速游戏创作进程。 Unity3D是一款强大的跨平台3D游戏开发引擎，在游戏制作、虚拟现实(VR)及增强现实(AR)等领域得到了广泛应用。Urban Construction Pack是专为Unity3D设计的一套商业城市场景模型集合，旨在提供高质量的3D环境素材以构建逼真的城市景观。 这套资源包包括了各种城市的建筑元素，例如摩天大楼、商铺、住宅区、公园和道路等。每个模型都配备了高精度纹理、光照贴图及法线贴图来实现真实视觉效果，并且可能包含动画功能如车辆行驶与人物行走以增加游戏动态感。 在Unity3D中使用这些场景模型需要对GameObject及其组件（包括Transform，Mesh Renderer，Mesh Filter）以及脚本有深入理解。开发者需掌握如何导入、调整大小和定位模型并将其整合进游戏逻辑中，并且要注意优化避免内存占用过多导致性能下降。 材质与光照是Unity3D中的关键要素。Urban Construction Pack的模型通常预设了多种材质定义表面的颜色，反射及透明度等特性，通过调整这些属性可以适应不同环境需求。利用Unity3D的光照系统能够模拟出逼真的日间和夜间效果来增强场景的真实感。 此外，在游戏开发中场景管理同样重要。Unity3D支持创建多个场景并通过加载与切换实现流程控制。在商业城市场景模型中，开发者可能需要设计包括主城、商场内部及街道等多个场景并进行精细的设计优化以确保质量。 为了提高交互性，开发者还需要编写或使用现成的脚本来让玩家可以与环境互动，如进入建筑物和使用商店等服务。Unity3D支持C#编程提供了丰富的API和类库来实现各种游戏功能。 Urban Construction Pack为Unity3D游戏开发者提供了一套构建丰富商业城市场景的基础资源，但要充分发挥这些模型的功能，则需要掌握导入、场景创建、光照处理、材质编辑以及脚本编写等基本概念和技术。同时持续优化与调试对于确保良好性能和用户体验至关重要。