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东西方向为绿灯，南北方向为红灯

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简介：
这段话描述的是一个典型的交通信号状况，表示当前车辆可以从东西方向通过，而南北向的道路则禁止通行。这种情况提醒驾驶员和行人注意交通安全，遵守交通规则。 交通灯的基本要求包括：使用两组红、黄、绿三色灯分别表示两个方向的信号；利用两组数码管显示东西向与南北向倒计时时间，具体为红灯45秒、绿灯50秒以及黄灯5秒；根据实际交通规则控制各颜色灯光及其对应的时间。

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  • 东西方向为绿灯，南北方向为红灯
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    这段话描述的是一个典型的交通信号状况，表示当前车辆可以从东西方向通过，而南北向的道路则禁止通行。这种情况提醒驾驶员和行人注意交通安全，遵守交通规则。 交通灯的基本要求包括：使用两组红、黄、绿三色灯分别表示两个方向的信号；利用两组数码管显示东西向与南北向倒计时时间，具体为红灯45秒、绿灯50秒以及黄灯5秒；根据实际交通规则控制各颜色灯光及其对应的时间。
     
  • 交通信号灯设置: 南北红灯3秒，东西黄灯3秒；南北绿灯27秒，东西红灯27秒；南北黄灯3秒，东西红灯3秒。
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    此交通信号灯系统设定为：南北方向享有3秒红灯、27秒绿灯及3秒黄灯，而东西方向则对应有3秒黄灯与两次共30秒的红灯等待时间。 1. 南北红灯27秒，东西绿灯27秒。 2. 南北红灯3秒，东西黄灯3秒。 3. 南北绿灯27秒，东西红灯27秒。 4. 南北黄灯3秒，东西红灯3秒。
     
  • 编写程序模拟交通信号灯状态：东西向绿灯亮并显示倒计时，南北向红灯亮
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    本程序旨在模拟城市十字路口交通信号控制系统。具体表现为当东西方向绿灯亮起时，同步展示剩余通行时间的倒计时；同时确保南北方向车辆停止等待，红灯亮起。 交通灯实验要求如下： 1. 交通灯正常运行分为四个状态： - 状态1：东西方向绿灯亮，东西方向的Blue数码管进行倒计时显示；南北方向红灯亮，南北方向的红色数码管进行倒计时显示（时间自定）。 - 状态2：剩余3秒时，东西和南北的方向黄灯闪烁，随后转向状态3。 - 状态3：东西方向红灯亮，东西方向的红色数码管进行倒计时显示；南北方向绿灯亮，南北方向的Blue数码管进行倒计时显示（时间自定）。 - 状态4：剩余3秒时，东西和南北的方向黄灯闪烁，随后转向状态1。 2. 异常情况处理： - 当东西方向发生异常时，该方向的黄灯开始闪烁，并持续60秒； - 当南北方向发生异常时，该方向的黄灯开始闪烁，并持续60秒。 注意：通过中断来模拟上述异常情况的发生。倒计时需要确保准确无误。
     
  • OpenCV红绿灯识别示例（以北京为例）
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    本项目通过OpenCV库实现对视频或图像中的红绿灯进行检测与识别，并给出具体的应用实例，特别针对北京市的道路交通标志进行了优化和测试。 在实际道路上拍照后，裁剪出红绿灯图片，并使用OpenCV结合AdaBoost模型进行训练。
     
  • 红绿灯信号_红绿灯
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    本视频详细介绍了红绿灯的作用、工作原理及交通规则中的重要性，帮助观众更好地理解并遵守交通法规，确保道路安全。 使用OpenGL函数实现种子填充算法绘制一个红绿灯，并提供源代码，在Visual Studio环境中运行。
     
  • 基于OpenCV的红绿灯识别源码及红灯绿灯黄灯数据集.zip
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    该资源包含使用OpenCV进行红绿灯识别的完整源代码以及标注了红灯、绿灯和黄灯的数据集，适用于自动驾驶与交通监控系统的研究。 1. 使用程序源工程文件。 2. 本数据集包含红灯、绿灯、黄灯三类图片共计1187张，其中红色交通灯有723张，绿色交通灯429张，黄色交通灯35张。 3. OpenCV是一个开源的计算机视觉库，能够用于实现图像和视频处理任务。它可以帮助自动驾驶汽车及智能交通系统准确识别红绿黄三色信号灯的状态，并据此做出合理决策。今天Dream将带领大家回顾一个经典的实验：使用OpenCV进行红绿灯识别。 4. 该算法在测试集上的分类准确率接近98%，具体而言，有**`97.98%`的图像被正确归类为红、黄或绿色交通信号灯，仅有`2.02%`的错误分类。**这一高准确率表明使用OpenCV库实现的红绿灯检测算法在测试集上具备良好的识别性能，可以较为可靠地辨别出图片中的三色信号灯状态。然而需要注意的是，该结果仅基于特定的数据集得出，并不能完全代表算法的整体表现；因此，在更多数据集中进一步验证和测试是必要的。
     
  • LabVIEW 交通灯 控制红绿灯
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    本项目利用LabVIEW软件开发了一个模拟交通灯控制系统，能够实现对红绿灯的自动控制与切换，旨在提高道路通行效率及安全性。 最理想的交通灯设计包括红绿灯以及倒计时功能，在十字路口处尤为适用。这样的配置能够有效提升交通安全与通行效率。
     
  • Python YOLOv5交通信号灯检测，红绿灯识别及左右转向信号识别
    优质
    本项目利用Python和YOLOv5模型进行交通信号灯检测，实现对红绿灯以及左右转向信号的精准识别，提升智能驾驶的安全性和可靠性。 使用Python进行交通信号灯检测可以通过YOLOv5实现红绿灯识别以及左转右转的识别效果。相关部署视频教程可以提供进一步的帮助。
     
  • C#红绿灯项目
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    C#红绿灯项目是一款使用C#编程语言开发的模拟交通信号控制系统。该项目旨在帮助初学者理解基本的程序逻辑与控制结构，并通过实际操作加深对软件工程的理解。参与者将学习如何设计、编码和测试一个简单的交互式应用程序，以实现红绿灯变换的功能。 用C#编写的红绿灯项目非常简单，易于理解。