基于粗集理论的交通流丢失数据补齐方法

为了解决交通检测器检测到的数据存在丢失的问题,提出了一种基于粗集理论的丢失数据补齐方法。利用检测到的交通流数据构造信息系统,通过计算扩充可辨识矩阵,并对其进行多次完整化分析,实施丢失数据的补齐,并采用英国南安普敦市的实际检测数据对算法进行了验证。研究结果表明:同一时间段,当仅有一个属性数据丢失时,粗集理论的补齐精度较高,绝对相对误差较小,基本保持在0～5%之间;当不同属性的数据同时丢失时,补齐精度较低,绝对相对误差甚至高达20%;当所有属性数据全部丢失时,补齐精度非常低,可视为无法实现补齐。可见,粗集理论是一种补齐少量丢失数据的有效方法。     

基于贝叶斯网络的交通事件持续时间预测

随着数据采集手段的不断提高和相关研究技术的发展,基于数据挖掘的模型逐渐成为交通事件持续时间研究的主要方向。根据荷兰交通部门提供的交通事件采集数据,进行分类和预处理,观察事件持续时间的频数图,并根据相关的研究按照事件典型的类别把采集的数据进行分类。使用主成分分析和逐步回归提取出显著性的影响因子,利用数据挖掘软件WEKA建立贝叶斯网络模型,用数据集中80%的数据进行学习建模,20%的数据作为测试集来检测模型的预测效果,并做出性能评价。实验结果表明,与同类数据集的其他预测方法相比,贝叶斯网络模型对于变数众多,随机性特别大的交通事件,预测精度较高,证明贝叶斯网络模型的算法是具有一定优越性和实用价值。     

基于多特征融合的疲劳驾驶检测

针对疲劳驾驶检测的特征源单一、辨识率低和实时性差等问题，提出基于多特征融合的疲劳驾驶检测方法。通过SSD目标检测算法进行人脸检测，利用轻量级模型PFLD实现人脸关键点定位。以眼部纵横比、嘴部纵横比和头部姿态为疲劳特征源，提取相关特征，对不同驾驶员疲劳阈值进行标定，基于改进的PERCLOS算法实现疲劳驾驶判定。仿真结果表明：多特征融合疲劳检测系统对自建数据集和YAW数据集的疲劳特征辨识率分别达到了90.5%和94.12%，在实时视频流上的执行效率达到31.59 ms，实现疲劳预警。     

进离港航班容量及其影响因素

针对机场容量限制导致的航班延误问题,以最大航班流量为决策目标,建立了进离港航班容量模型.该 模型采用离散时间混合排队算法,对可能出现的冲突情况建立转移概率矩阵,并基于冲突因子优化模型性能,推 导出进离港容量的数学公式,设计出算法流程.以成都双流国际机场的实际数据进行仿真,结果表明:当进、离港 航班率分别为0.6和0.5、机场吞吐率为0.8时,模型预测的数据与实际航班信息的标准差分别为1.552和 1.436;当进港请求近似为泊松分布时,机场吞吐率越大,拒绝的航班请求数量越少,机场吞吐率与计划进离港容 量正相关.      

小波分析在GPS动态监测数据粗差探测中的应用

文章分析了GPS监测数据序列中粗差的不确定性,提出了采用小波分析检测成片粗差,并通过实例进行应用分析,在此基础上进而对原变形数据序列中包含大量粗差的情况进行探测。实例分析表明,合理选择小波函数进行分析可以准确探测出粗差所在位置．解决了传统方法每次只能探测单个粗差的不足。     

基于图正则化和Schatten-p范数最小化的交通数据恢复

为充分利用交通数据低秩特性与局部近邻关系，准确恢复交通数据采集系统中的缺失数据，首先，应用基于核范数的低秩矩阵补全模型对交通数据矩阵进行预插补，以获得缺失值的初始估计，基于此，构建表征数据局部近邻结构的图模型；然后，提出融合图正则化和Schatten-p范数最小化的交通数据缺失值恢复模型；进一步，提出基于交替方向乘子框架的优化算法，求解缺失值恢复的最优化问题，得到最终的数据恢复结果；最后，用实际的高速公路交通流量和速度数据比较多种方法的恢复误差，同时给出所提方法的参数敏感性分析. 实验结果表明:在完全随机缺失、随机缺失和混合缺失模式下，缺失率为10% ~ 50%时，相比于局部最小二乘、概率主成分分析和低秩矩阵补全等方法，基于图正则化和Schatten-p范数最小化的算法恢复误差降低了3.02% ~ 28.49%.      

基于Darknet框架下YOLO v2算法的车辆多目标检测方法

针对道路车辆目标检测传统方法需随场景变化提取不同特征, 检测率较低与鲁棒性差的问题, 提出了一种基于Darknet框架下YOLO v2算法的车辆多目标检测方法; 根据目标路段场景与车流量的变化对YOLO-voc网络模型进行改进, 基于ImageNet数据集和微调技术获得分类训练网络模型, 对训练结果和车辆目标特征进行分析后进一步调整改进的算法参数, 最终获得更适合于道路车辆检测的YOLO-vocRV网络模型下车辆多目标检测方法; 为验证检测方法的有效性和完备性, 采用不同车流密度进行了车辆多目标检测试验, 并与经典YOLO-voc、YOLO9000模型进行了对比; 采用改进YOLO-vocRV网络模型, 选取20 000次迭代, 分析了多目标检测结果。试验结果表明: 在阻塞流样本条件下, YOLO9000网络模型检测率为93.71%, YOLO-voc网络模型检测率为94.48%, 改进YOLO-vocRV网络模型检测率达到了96.95%, 因此, 改进网络模型YOLOvocRV检测率较高; YOLO-vocRV模型精确度和召回率均聚集在0.95, 因此, 在获得较好精确度的条件下损失的召回率明显较小, 达到了很好的折中; 采用混合样本训练后, 基于YOLO-vocRV模型的车辆多目标检测方法的检测率在自由流状态下可达99.11%, 同步流状态下可达97.62%, 阻塞流状态下可达到97.14%, 具有较小的误检率和良好的鲁棒性。      

城市轨道交通网络短时客流OD估计模型

基于状态空间方法构建适用于城市轨道交通网络的短时客流OD(origindestination) 估计模型.利用自动售检票数据分析得到OD间乘客行程时间分布特征,构建基于行程时间分布的客流到达系数,以此建立OD流与车站进出站客流间相互关系,并以车站客流分离率为状态变量构建结构化OD矩阵估计状态空间模型.以北京市轨道交通为对象进行案例分析,结果表明,当估计时段长度为15 min 时,估计平均相对误差为 35.5%;为30 min 时,估计平均相对误差为20.4%;为60 min 时,估计平均相对误差为 16.3%.所构建模型能能有效解决城市轨道交通短时客流估计问题,具有一定的实用性.     

基于CapsNet的行人检测方法及评价

为了提高道路环境中行人目标检测的准确率，改善现有检测算法对不同环境视角下漏检率较高、耗时过长、实用性较差等问题，本文提出了一种基于 CapsNet的行人检测模型. CapsNet由神经元所构成的 Capsule组成，通过动态路由协议对物体的实例化参数进行表达和传递，保留了各特征对象间的空间层级，采用 Caltech公开数据库对所提算法的有效性进行验证，并在检测准确率及算法耗时等方面与其他算法进行对比.实验结果表明：相比于其他主流检测算法，本文算法在确保检测效率的前提下，对数平均漏检率最低可降至 9.17%；且在 Caltech、INRIA和 NICTA数据集的交叉验证实验中，也能达到良好的检测效果，具有较好的鲁棒性和泛化能力.     

基于CapsNet的行人检测方法及评价

为了提高道路环境中行人目标检测的准确率，改善现有检测算法对不同环境视角下漏检率较高、耗时过长、实用性较差等问题，本文提出了一种基于 CapsNet的行人检测模型. CapsNet由神经元所构成的 Capsule组成，通过动态路由协议对物体的实例化参数进行表达和传递，保留了各特征对象间的空间层级，采用 Caltech公开数据库对所提算法的有效性进行验证，并在检测准确率及算法耗时等方面与其他算法进行对比.实验结果表明：相比于其他主流检测算法，本文算法在确保检测效率的前提下，对数平均漏检率最低可降至 9.17%；且在 Caltech、INRIA和 NICTA数据集的交叉验证实验中，也能达到良好的检测效果，具有较好的鲁棒性和泛化能力.     

Robust Principal Component Test in Gross Error Detection and Identification

Principle component analysis (PCA) based chi-square test is more sensitive to subtle gross errors and has greater power to correctly detect gross errors than classical chi-square test. However, classical principal component test (PCT) is non-robust and can be very sensitive to one or more outliers. In this paper, a Huber function liked robust weight factor was added in the collective chi-square test to eliminate the influence of gross errors on the PCT. Meanwhile, robust chi-square test was applied to modified simultaneous estimation of gross error (MSEGE) strategy to detect and identify multiple gross errors. Simulation results show that the proposed robust test can reduce the possibility of type II errors effectively. Adding robust chi-square test into MSEGE does not obviously improve the power of multiple gross error identification, the proposed approach considers the influence of outliers on hypothesis statistic test and is more reasonable.     

基于在线有向无环图的船舶轨迹压缩算法

为了解决船舶轨迹数据的压缩问题, 提出了一种船舶轨迹在线压缩算法; 使用多次滑动推算船位判断方法清洗船舶轨迹, 使用在线有向无环图在干净轨迹上建立压缩路径树并输出采样点; 为了提高轨迹队列和路径树在内存中的查询速度, 使用哈希表对其进行管理; 为了验证提出算法的效果, 比较了真实船舶自动识别系统数据与方向保留算法、道格拉斯-普克算法的压缩时间和误差, 采用可视化方法分析了原始轨迹、清洗轨迹和压缩轨迹。试验结果表明: 在压缩时间方面, 方向保留算法和道格拉斯-普克算法的压缩时间分别约为提出算法的1.1、1.3倍, 说明提出的算法比其他2种算法的处理时间更短; 提出的算法在压缩过程中保留了时间信息, 平均同步欧氏距离误差在任何压缩率下都能保持在10 m以下, 最大同步欧氏距离误差在压缩率为1%时仅有127 m, 而其他2种算法的平均同步欧氏距离误差和最大同步欧氏距离误差不受控制, 会随机变化; 在垂直距离误差方面, 提出的算法与道格拉斯-普克算法在压缩率不小于5%的条件下, 都能保证垂直距离误差小于20 m, 而方向保留算法的垂直距离误差会随机变化; 在显示效果方面, 提出的算法能有效清除轨迹噪声点, 压缩轨迹能够较好地代表原始轨迹的宏观交通流情况。可见, 提出的算法能更高效地保留原始轨迹的形状和时间信息。      

基于多入侵线的视频车速检测方法

为提高视频中车速检测的精度，提出一种基于多入侵线的视频车速检测方法。首先在视频中布设已知相对距离的多条入侵线，其次检测车辆经过每条入侵线时的帧数，最后结合帧数、 摄像机的采样时间、入侵线间的距离生成关于车速的概率密度函数模型以计算车速。通过构建仿真环境验证模型性能，仿真结果表明：减小摄像机的采样时间、增加入侵线数量、增大入侵线之间的距离可以提高模型性能，并且在不同检测条件下使用多入侵法进行车速检测的误差率都更低。采用Deepsort+YOLOv5目标跟踪算法实现视频中车速的检测，同时，在视频车速检测综合数据集BrnoCompSpeed上与主流车速检测方法进行实验对比，实验结果表明，该方法测量结果的平均误差率为1.40%，与主流视频车速检测方法相比精度更高。     

基于改进UKF的BDS/IMU组合列车定位方法

为提高列车定位的精确性和连续性，采用北斗卫星接收机和惯性测量单元构建车载组合定位系统. 针对多传感器组合定位信息融合估计的非线性和鲁棒性需求，将抗差估计理论的等价权原理应用于标准无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter，UKF）算法，构造了一种改进的UKF算法，通过对标准UKF算法的噪声协方差进行等价替换，从而起到调节滤波增益的作用，使得滤波算法对传感器观测粗差具有较强的抑制能力. 将改进的UKF算法与标准UKF算法应用于列车组合定位进行仿真比较，结果表明:传感器无观测异常时，改进UKF算法的滤波精度总体上略优于标准UKF算法；当传感器观测值含有随机粗差时，改进UKF算法的滤波精度及稳定性明显优于标准UKF算法，北向、东向位置平均估计误差分别降低了48.5%、48.8%，北向、东向速度平均估计误差分别降低了43.7%、48.9%.      

融合卡尔曼滤波的高速公路状态估计误差界限分析

为分析高速公路交通流检测数据质量,本文构建平方流量误差界(Squared Flow Error Bound, SFEB)和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的决策级融合模型SFEB-EKF,在检测器空间覆盖不足情况下,计算检测路段和无检测器路段的交通状态估计误差界限。与SFEB 算法相比,融合模型利用EKF交通状态估计模型估计全路段交通状态,基于得到的估计样本计算全路段交通状态估计误差下界。同时,采用最近邻法(Nearest Neighbor Method, NNM)计算全路段交通状态估计误差上界。应用开源高速公路数据集测试模型,结果表明,与需要输入真实样本的SFEB算法相比,融合模型SFEB-EKF在缺少真实样本情况下,能取得相似的结果且误差保持 在5%以内,不同检测器覆盖率实验下模型表现出良好的稳定性。本文模型通过给出无检测器路段交通状态估计界限,为高速公路交通检测器布设方案提供参考。     

悬臂浇注施工斜拉桥的误差控制方法

在预应力混凝土(PC)斜拉桥悬臂施工中,为了减小索力及线形误差,分析了误差原因及其控制现状,提出了模型误差及悬浇效应误差的控制方法。结合三维实体等参元和板壳单元的优点,构造了适用于复杂桥梁结构空间分析的实体退化单元,建立了离散钢筋模型。根据挂篮牵索锚固点处的变形协调条件,推导出牵索索力随混凝土浇筑的增量计算公式,建立了悬浇过程中各工况下挂篮前端标高控制的计算公式。应用结果表明:在悬浇施工过程,牵索索力控制精度达到了3%,成桥索力控制精度达到5%,悬臂端标高误差控制在1 cm内,因此,提出的控制方法可实现PC斜拉桥悬浇过程各工况下索力及线形的准确预测。     

一种无线多跳网络业务性能跨层优化方法

为满足无线Mesh网络和Ad Hoc网络业务不同性能的要求,提出了一种跨层优化算法,给出了保证业务平均误包率的自适应调制编码的实现方法,并结合信道、冲突、缓冲区和业务要求等分析了业务性能.在此基础上,提出了调节误包率、优化业务吞吐率,并通过加权以满足业务不同吞吐率和延迟要求的优化算法,优化综合了物理层、MAC层、链路层和业务要求的影响.为验证算法的正确性,进行了仿真分析.结果表明,在给定的参数下,与未优化相比,丢包率约减小35.3%,延迟约降低65.6%.     

基于PLC的工程运输车辆协同作业的定位与控制

对工程实践中运输车辆搭载的定位控制以及相关系统的设计问题进行简单的讨论，并利用PLC自动化控制系统以及相关的模糊控制算法对翻斗汽车以及运输车进行控制以实现定位。通过函数系统中的误差分析法对定位中所产生的误差进行较为详细的分析，最终结论是该定位与控制方法能够完全满足相关误差要求。     

一种新的异类多传感器系统误差融合估计算法

为解决由测向测时差无源被动传感器与主动传感器组网探测时异类多传感器系统误差估计问题,提出了一种新的异类多传感器系统误差融合估计算法.首先,通过对主被动传感器进行组合并构建异类传感器系统误差量测模型,实现了各组合传感器系统误差的实时估计;其次,通过建立多传感器融合估计结构,对多传感器系统误差的组合估计信息进行融合并反馈,获得了各传感器系统误差的全局融合估计.蒙特卡罗仿真结果表明:该算法能够对组网探测系统中各主、被动传感器的测向测时差及测距系统误差进行有效的融合估计,具有较高的工程应用价值.