双摄像头环境下交叉口控制延误提取的误差统计

对双摄像头环境下控制延误提取的过程进行了介绍，主要对控制延误提取的误差指标进行了验证。以曹安路 绿苑路交叉口西进口道为参数提取的场景，首先介绍了控制延误参数提取的原理；然后对获取的单个车辆的行程时间值与真实的行程时间值进行对比，使用平均误差指标得到系统提取的单辆车进行比较，得到行程时间值的误差值接近0，使用塞尔指标验证了课题研究中所提取的行程时间与实际的行程时间，结果表明可以认为检测得到的值与真实值相同。之后通过相关的处理，获取按周期统计间隔得到的车均信控延误值，考虑所获取的车均延误值的大小，选用平均相对     

基于链接的模糊聚类集成方法

针对多数聚类集成方法忽视潜在信息或获取潜在信息方法复杂这一缺点,提出一种基于链接的模糊聚类集成方法。该算法首先利用模糊聚类算法建立集成信息矩阵,然后使用相应的链接方法将集成信息矩阵转化为反映数据相关性的权重图,最后运用图划分技术得到最终结果。实验结果表明,新提出的算法可以有效地获取潜在信息,同时提高聚类质量。     

用EMME/2软件来估计0-D矩阵的实用方法

本研究的目的是用精确的数据来获得更准确的0－D矩阵．这些数据诸如TCSO－D矩阵,观测的路段交通量和通过EMME／2获取的快速公共论车O－D矩阵。首先,建立每个收费站的一个有效区域,每个收费站的出入量被分配到有效区域中的小区,这一分配好的0－D矩阵再被分配给由所有收费站和它们的有效区域组成的网络．其次,我们校正区域0－D矩阵,排除TCSO－D矩阵,目的是反映现测到的交通量,而将快速公共汽车和分配的路段交通量作为额外的交通量．与实际交通量相比,用估算过的交通小区0－D矩阵分配的交通量在整个公路网中只产生17．9％的偏差,并且分配的路段交通量和计算出的交通量的差异在所有计算的路段中大大减少．     

智能车牌识别技术分析

针对车辆识别过程中的车牌定位、字符识别等阶段干扰因素较多,而国内开发的自动识别系统识别率和误判率没有达到标准要求,提出采用人工神经网络对车牌定位、字符识别等关键阶段进行处理的方法。并对当前车牌识别技术的现状、技术种类及水平进行全面剖析,总结相关识别技术的核心算法。利用神经网络较好的容错能力、自适应及抗干扰能力,可以有效解决车牌信息采集干扰较大、信息不全等问题,表现出良好的应用前景。     

重庆市南岸区公交客流预测研究

公交客流预测对城市公共交通规划和设计起着至关重要的作用.在调查重庆市南岸区公共交通现状的基础上,以南岸区目前公共交通出行量、社会经济和城市人口数据为基础,采用“四阶段”法对南岸区公交客流出行生成量、出行方式分担率、出行分布进行预测,得到2020年南岸区各交通小区公交出行分布矩阵、公交客流通道客流预测和2020年南岸区公交通道客流分布图,为南岸区公共交通的发展规划提供依据,具有实际意义.     

基于小区域精确淹没算法的地道桥淹没分析与动态模拟

城市地道桥地势低洼，暴雨时易发生积水，不仅对交通产生较大影响，而且对不知水深进入地道桥的车辆、行人的生命财产安全构成威胁。通过对城市地道桥及周边小区域地形特征分析，改进了种子蔓延算法，解决了小区域汇水区域面积划分不准确的问题。通过对地道桥暴雨淹没的过程分析及汇水量与淹没深度计算，能快速模拟出积水区域并动态显示积水深度。通过对三维GIS软件skyline的二次开发，实现了对地道桥暴雨淹没分析及动态模拟，为市政排水及交通应急提供决策支持。     

基于改进LK光流法的车流量检测

为了实现基于交通监控视频的车辆检测,提出了一种基于LK光流法与分水岭算法相结合的车辆检测方法,利用LK光流法生成车辆光流数据,对光流数据进行处理生成车辆前景图像,对前景中产生的车辆粘连的情况采用改进分水岭算法完成分割.实验结果表明,该方法一定程度上避免了LK光流法因车辆粘连而造成的误判断情况,较现有方法有所提升,有较好的识别效果.     

土地利用效用与车辆出行的产生和吸引

车辆出行的产生和吸引量与交通小区的土地利用情况密切相关.土地利用情况可以用一系列的经济、技术指标来描述,但实际工作中有些指标往往不容易得到,因此很难完整地描述土地利用情况,更无法以此来建模和预测.本文介绍了土地利用效用的概念,它可以利用统计数据综合地反映交通小区的土地利佣情况.文中还给出了土地利用效用在城市交通规划中应用的实例.     

城市道路通行能力影响模型优化及其推广

利用交通流理论等知识,借助于SPSS和MATLAB软件,考察实际交通堵塞道路的通行能力,通过对真实事故现场数据的采集分析,受经典的logistic人口模型启发,提出并建立了阻滞增长模型,得到了拥堵时车辆排队长度与持续时间、通行能力、车流量之间的关系.建立了城市道路被占时的车辆排队长度和其影响因子探究的数学模型,给出了上游路口信号灯配时方案和交通组织方案.运用阻滞增长模型可有效优化城市道路通行能力,缓解城市交通压力,改善交通环境.     

重庆市常规公交调查方法体系研究

交通调查为交通发展规划、构建交通信息数据平台提供基础数据,同时也是行业管理的需要。然而,大多数数据信息都处于离散、孤立的状态,使得调查数据的获取非常困难,因此交通调查方法的研究显得尤为重要。针对常规公交调查统计指标的需求,归纳总结交通调查的既有方法,分析各种调查方法的适用条件与优缺点,从而制定出适合重庆市常规公交调查的方法体系。     

基于优化YOLOv3算法的违章车辆检测方法

对YOLOv3算法模型进行改进,增加多个尺度检测,提高模型对小目标物体的检测能力,并增加聚类算法生成的anchors的数量,提高目标检测的准确率。在真实交通卡口数据集上进行测试,改进后的YOLOv3算法的m AP达到了92.53%,帧频为44.58 FPS,满足实时检测的需求。实验结果表明:优化后的YOLOv3算法在违章车辆检测中的性能优于原始的方法,并且检测速度能够保持实时性。     

基于公交车GPS数据的短时交通流预测研究

随着智慧化城市的提出,智能交通系统已经成为城市建设中至关重要的部分,而短时交通流预测是实现智能交通系统的核心研究内容之一[1]。本文对获取的公交车GPS数据进行了挖掘分析,提取公交车速度数据进行短时交通流预测算法研究。考虑到时序数据的时间相关性和交通流数据的准周期特性,本文设计长短期记忆人工神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM)对交通流速度数据进行预测。结果表明,LSTM能够通过对历史速度数据的学习,找出时间序列之间的关系,利用LSTM的选择性记忆功能,能够对短时交通流速度进行更准确的预测。     

一种基于Radon变换的车牌识别技术研究

由于车牌和摄像机之间存在相位差,导致获取的车牌图像存在倾斜、扭曲和变形,造成车牌的分割和识别困难.针对上述问题,提出了一种改进的Radon变换的车牌识别算法.该算法首先对车牌图像进行Radon变换,接下来对Radon变换的结果进行一阶函数求导,对一阶导数的绝对值再进行累计求和,由求和结果的最大值得到相对应的Radon变换角度值,把该变换角度值作为车牌图像的倾斜角度.实验结果表明,改进的Radon变换车牌识别算法用时少、精度高,具有对光照不敏感和较好的抗外界干扰等优点.     

动态路线行程时间研究

路段出行时间函数或路线行程时间函数在交通工程中已得到广泛应用,但现有模型在动态交通分配的实际应用中存在着不少问题。本文针对连续和间断两种不同交通流形式,借助于Ｇｒｅｅｎｓｈｉｅｌｄｓ模型和排队延误原理,建立了适用于动态交通分配的显式的动态路段出行时间函数表达式,从而进一步获得动态路线行程时间函数,为动态分配提供了一个重要的输入函数。     

基于GIS的滁州市开敞空间可达性研究

基于GIS网络分析方法。对“大滁城建设”背景下的滁州市主城区现状开敞空间可达性差异及存在的问题进行研究。利用滁州市“六普”人口分社区数据和遥感影像数据,并结合实地勘察,得到滁州市开敞空间分布图、人口密度图及开敞空间入口分布．并构建道路网络数据集;进而以时间（转化为距离）为参数划分滁州市开敞空间服务区和非服务区。结果显示：老城区开敞空间可达性良好,城东与城南存在半环形非服务区。据此,可以从以下三个方面提升开敞空间可达性,即发挥高级别开敞空间的服务能力;改善各开敞空间的交通可达性;根据非服务区和实际调查的居民需求选择一处开敞空间新建点,以改善滁州市人居环境。     

基于Matlab的武夷岩茶主要形状特征计算方法

为了准确获取武夷岩茶的主要形状特征，提出基于Matlab的图像处理技术进行每片茶叶图像面积、平均幅宽的计算方法，并利用Matlab编程实现．     

动态交通分配中一类转换率系统的稳定性

在假设交通很拥挤同时交通的转换率与路径费用成正比的前提下,构建了一个动态的转换率模型.为了获取转换率系统的全局渐近稳定,提出了一个普遍适用的Lyapunov函数方法,与此同时通过线性矩阵不等式方法,得到了保证转换率系统全局渐近稳定的充分条件.     

考虑客户满意度的多目标多行程车辆路径优化

[目的/意义]多行程配送允许车辆在配送中心和配送点间多次往返,具有高效率、低遣车成本等优点,然而随着往返多次,车辆配送时间、次数发生变化,导致客户对服务水平产生不同的心理感受,同时兼顾满意度对多行程路径方案的优化也增加了难度.[设计/方法]以客户对服务时间和次数的要求,分别构建基于配送时间窗的满意度函数和基于服务次数的满意度函数综合衡量客户满意度,并结合取送货需求的随机不确定性,建立多行程配送的多目标优化模型,寻求运输成本最小和满意度最大.针对模型中需求的随机性和同时取送特征,引入随机机会约束规划,提出"点判断"实时调整策略,设计嵌套调整策略的灰关联多目标禁忌搜索算法.[结论/发现]通过算例,验证了模型和算法是可行和有效的.     

基于公路交通流的城市群关联网络研究——以京津冀城市群为例

构建了基于公路交通流大数据的城市群关联网络分析方法,并应用于京津冀城市群分析,为京津冀协同发展提供政策建议。实证分析上,基于河北地区公路收费数据建立了冀中南城市群OD矩阵,并结合城市GDP、人口和地理位置等因素,对城市层面和收费站层面的交通流分布进行统计分析,揭示冀中南城市群内部及其与京津和周边地区的交通流特征;进一步应用重力模型对城市群交通流进行模拟预测,深化了交通流大数据在城市群关联网络的模拟应用。研究发现,冀中南城市群的交通流分布呈现内外分化特征,内部以就近出行为主,对外交通则有明显的过境交通特征;城市群关联网络发展水平较低,一体化程度不高,石家庄的影响辐射范围有限,网络的核心与联系有待加强。建议加快建设京津冀交通大数据分析平台,在大数据开放共享与经济运行监测预警等国家大数据战略重点领域先行探索突破。     

考虑用户行程时间不确定性的共享汽车调度鲁棒优化研究

单程共享汽车服务模式的快速普及,导致因用户需求潮汐性引发的车辆在站点间失衡问题日益严峻,如何更加有效地组织车辆调度是共享汽车运营企业亟需解决的问题。在用户用车需求全部满足的假设前提下,建立一个共享汽车车辆调度确定性模型,并应用鲁棒优化理论,推导出该确定性模型对应的鲁棒对等模型。选取Evcard位于上海市嘉定区的5个站点作为案例进行分析,验证了所提模型的有效性。结果表明,用户行程时间不确定性对系统成本具有重要影响,随着用户行程时间不确定性波动上界的增大,系统成本增加明显,但鲁棒模型所增加的成本远小于确定性模型下风险发生时所造成的损失,为共享汽车企业制定车辆调度方案和控制运营成本提供了新思路。