非接触式IC卡在高速公路网中的实际应用

近几年，随着公路建设力度的加大，各省市自治区的高速公路在短短几年的时间内从无到有，部分建设速度较快的省市的高速公路已逐渐形成了网络格局。国内高速公路机电技术在日益进步和成熟，通过比较和实际应用，越来越多的高速公路管理者在其收费系统中采用了非接触式IC卡作为通行券。所以，在目前非接触式IC卡使用和管理日益完善的情况下，希望能够通过我们工程实际经验．针对于高速公路网，讨论一下非接触式IC卡今后如何进一步应用。     

基于需求预测与CTM的高速公路交通事件影响范围预测

交通事件在高速公路上经常发生,其时间与空间上的不确定性,以及对上游路段和相邻国省道带来的动态衍生影响,使得提前制订具有针对性的预案难度很大.如何快速预测交通事件的影响范围以及交通管控措施的实施效果,成为高速公路应急处置管理的基础.提出基于交通需求预测与元胞传输模型相结合的技术,首先通过卡尔曼滤波算法估计和预测交通需求矩阵,并将上述交通需求加载在元胞传输仿真模型中模拟未来路网的交通运行状态,用于实时、快速预测交通事件发生后未来短时的交通拥堵发展态势.基于该技术,开发了公路网交通运行状态预测系统,通过实际数据的测试,证明该系统在公路网交通事件影响范围预测方面具有良好的精度,并且预测精度随着路网基础交通量的增大而提高.     

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。     

基于BP神经网络与D-S证据理论的路段平均速度融合方法

为精确估计路段平均速度,提出了基于BP神经网络与D-S证据理论的路段平均速度融合方法。通过训练完成的BP神经网络估计概率密度函数值,进而通过D-S证据理论进行数据融合,整合了BP 神经网络自学习的特点与D-S 证据理论推理的能力。提出了融合方法的框架,给出了具体的计算模型。利用京藏高速公路上的实测浮动车数据、微波检测器数据、车牌识别数据对融合方法进行了验证,并分析了当微波检测器失效时融合方法的鲁棒性。分析结果表明：融合数据的平均绝对误差百分率比仅使用浮动车数据或微波检测器数据分别提高了7．90％、20．72％,融合方法能够得到较好的效果。微波检测器失效的情况下,融合精度有所下降,但融合数据的误差仍然小于仅使用浮动车数据的误差,说明融合方法具有一定的鲁棒性。     

一种新的基于传感器融合的复杂交通背景更新方法

复杂交通场景由于背景构造困难限制了视频监控技术的应用. 为了解决这个问题,本文提出了一种新的基于传感器融合的复杂交通视频背景构造方法. 首先通过基于EM算法的高斯混合模型提高背景建模的准确性;其次,对于运动缓慢或者静止的区域,通过设定不同的采样频率来提高背景建模数据的可靠性;对来自线圈和虚拟检测线检测到的数据进行数据融合来提高虚拟线圈检测车速的精度,通过引入局部稳态最优Kalman平滑器提高了数据融合算法的自校正能力. 最后,实验结果证明了所提方法的有效性.     

高速公路交通事件自动检测系统与算法设计

据估计发达国家高速公路中60％～70％的延误是由交通事件引起的,而交通事件的早期检测与及早分流可以使由其引起的延误大幅度降低。自20世纪60年代开始的交通事件自动检测(AID)系统的目标一直是协助交通管理部门处理交通事件。尽管已开发并投入使用了多个AID系统,但是居高不下的误警率(FAR)和令人失望的检测效果,让一些交通管理者不得不放弃它的使用。为了提高AID系统的可靠性和实用性,提出了一种具有三级报警制度的高速公路交通事件自动检测系统框架,并以人工神经网络技术为依托,设计了基于单个检测设施的AID算法。模拟计算表明,基于单个路段交通流参数标定的模型可以应用于其它路段交通事件的检测。在检测率(DR)、误警率(FAR)和平均检测时间(MTTD)方面都优于目标方法,而且由于每个检测器站只需安装一个检测器,也降低了高速公路事件管理系统的建设成本。     

基于仿真数据的异类交通传感器信息融合研究

通过系统模拟中的相关原理,以实际传感器的性能参数为背景,可生成供交通信息融合算法使用的训练集和测试集仿真数据。结合这些数据,相关神经网络训练和仿真结果表明：交通信息融合方法对于提高异类传感器的速度检测是有效的．同时信息融合技术在智能交通系统中的应用能够提高信息获得的准确性。     

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复杂交通场景由于背景构造困难限制了视频监控技术的应用. 为了解决这个问题,本文提出了一种新的基于传感器融合的复杂交通视频背景构造方法. 首先通过基于EM算法的高斯混合模型提高背景建模的准确性;其次,对于运动缓慢或者静止的区域,通过设定不同的采样频率来提高背景建模数据的可靠性;对来自线圈和虚拟检测线检测到的数据进行数据融合来提高虚拟线圈检测车速的精度,通过引入局部稳态最优Kalman平滑器提高了数据融合算法的自校正能力. 最后,实验结果证明了所提方法的有效性.     

基于仿真数据的异类交通传感器信息融合研究

通过系统模拟中的相关原理,以实际传感器的性能参数为背景,可生成供交通信息融合算法使用的训练集和测试集仿真数据.结合这些数据,相关神经网络训练和仿真结果表明:交通信息融合方法对于提高异类传感器的速度检测是有效的,同时信息融合技术在智能交通系统中的应用能够提高信息获得的准确性.     

基于监控视频的高速公路能见度检测方法及系统

针对我国高速公路能见度天气的全面检测与预警处置的迫切需求,提出了一种基于监控视频的高速公路能见度检测方法.该方法从监控摄像头提取固定距离参照物的图像,根据图像的灰度失真状况计算能见度值,并通过数据融合的手段对多监控摄像头计算结果进行综合;并设计和开发了一款能见度监测与预警处置信息化系统,利用获取的实时能见度数据,从局部现场和宏观路网两个方面支撑能见度预警、应急处置、交通流调控、信息发布等智能交通业务.实验分析结果表明,该能见度计算方法的平均检测误差为13.4%,能够满足我国高速公路能见度检测的精度和计算性能要求;本文方法及系统可以充分复用高速公路沿线广泛架设的视频监控机电系统,可应用于我国高速公路的运营管理及效率提升等工作中.      

基于RFID技术的智能交通监管系统的架构

随着交通建设的飞速发展,传统的交通监管方式已经难以满足监管现代化的要求,引入新的技术、提高监管效率无疑是解决问题的重要途径之一。射频识别技术（RFID）可以实现多目标、非接触式的唯一性识别,是构建＂物联网＂的支撑技术之一。以RFID技术为基础,结合电子传感、信息处理以及无线通信等技术,实现监管系统与车辆间的主动辨识以及信息交互在交通领域中的应用具有重要意义。     

Research of the image processing in dynamic flatness detection based on improved laser triangular method

As a commonly used non-contact flatness detection method, laser triangular detection method is designed with low cost, but it cannot avoid measurement errors caused by strip steel vibration effectively. This paper puts forward a dynamic flatness image processing method based on improved laser triangular detection method. According to the practical application of strip steel straightening, it completes the image pre-processing, image feature curve extraction and calculation of flatness elongation using digital image processing technology. Finally it eliminates elongation measurement errors caused by the vibration.     

基于ARM的指静脉识别系统设计

指静脉识别是一种利用手指中静脉特征来进行身份安全验证的一种技术,与其它指纹识别技术相比,具有非接触采集、活体识别、内部特征安全、高精确性的优势,具有巨大的应用前景,目前已经成为关注的对象。本设计将手指静脉识别技术和嵌入式系统结合起来,实现了基于ARM的指静脉识别系统,契合了安全设备小型化的未来的趋势,识别准确率较高。     

基于RFID技术的智能交通监管系统的架构

随着交通建设的飞速发展,传统的交通监管方式已经难以满足监管现代化的要求,引入新的技术、提高监管效率无疑是解决问题的重要途径之一。射频识别技术(RFID)可以实现多目标、非接触式的唯一性识别,是构建物联网的支撑技术之一。以RFID技术为基础,结合电子传感、信息处理以及无线通信等技术,实现监管系统与车辆间的主动辨识以及信息交互在交通领域中的应用具有重要意义。     

高速铁路接触网研究进展

接触网与受电弓之间动态性能是影响列车运行的重要因素之一,高速铁路中接触网的不良状态直接影响牵引供电系统对动车组的供电安全.论文系统地讨论了高速铁路接触网研究的4个方面,即接触网的初始平衡态求解、接触网动力学建模、接触网非接触检测和接触网静态动态评估,并给出了目前高速铁路接触网研究的最新进展:针对接触网的初始平衡态求解精度不高的问题,通过引入多目标约束的结构找形方法和非线性有限元过程进行求解;在接触网动力学建模方面,考虑环境风对接触网影响的问题,通过环境风模拟和风洞实验获得气动力系数,建立沿线风场进行接触网风振特性分析;对于接触网非接触检测算法的精度不高问题,基于深度学习理论的检测技术和实时图像检测算法是今后发展方向;针对目前接触网动态评估方法缺乏的问题,现代谱估计、时频分析和大数据技术及其融合将是今后接触网评估的重要手段.      

铁道车辆车轮扁疤故障检测技术综述

从铁道车辆车轮扁疤对轨道的冲击效应及其对车辆零部件造成的损伤出发,系统梳理了检测车轮扁疤的多种方案,对各类车轮扁疤故障检测方法特点进行了讨论,对比了不同检测方法的优缺点,对车轮扁疤故障检测技术体系的发展方向进行了预测。分析结果表明:车轮扁疤故障检测技术可分为车载检测法和地面检测法,其中地面检测法运用较为广泛;现阶段较为成熟的车轮扁疤检测技术按检测手段可主要分为轮轨冲击检测法、超声波检测法、噪声检测法、踏面位移法、振动加速度检测法、图像检测法、光学检测法、轨道电路中断法等;近年来,随着科学技术的发展,又涌现了如多普勒效应法、超声波回声定位法等;随着现代智能算法的进步,应用神经网络等智能算法对设备进行故障识别训练能大大简化设备开发进程和结构,智能算法或将成为车轮扁疤故障识别的主要发展方向;随着时间推移,检测设备的多故障集成化趋势越发明显,多故障检测集成化与功能多样化已是智能化检测设备发展的重要方向之一;未来,操作系统方面的提升也将主要集中于平台的人性化和智能化方面;检测体系建议由正线实时监测、车辆段入库精准检测、数据信息化平台三部分组成,未来发展方向会集中在装置简易化、算法精准化与操作智能化等方面。      

大跨度吊拉组合桥的检测试验研究

对世界首座吊拉组合桥——贵州乌江大桥运用远程非接触桥梁检测技术等手段进行了结构病害检测与静、动载试验,了解该桥的实际状态及静动力特性,从而为评定该桥梁整体结构的安全承载能力和使用性能提供依据．为今后类似桥梁的试验检测与维修加固提供参考。     

实时断轨检测方法综述

随着不同轨道电路的新型列控技术的应用,对实时断轨检测方法的研究愈发显得重要和紧迫.本文分别阐述了牵引回流实时断轨检测方法、准轨道电路实时断轨检测方法、光纤实时断轨检测方法、应力实时断轨检测方法、声波实时断轨检测方法的工作原理、优缺点和关键技术.指出牵引回流实时断轨检测方法和准轨道电路实时断轨检测方法所涉及的理论和技术相...     

综合交通枢纽客流检测与应急诱导系统研究

在综合交通枢纽内及时发现突发应急事件,并采取有效的客流疏散措施可以保证枢纽的安全运营。通过对枢纽客流特性的分析,提出综合交通枢纽客流检测与应急诱导系统的总体框架。并对动态客流检测、突发事件判别和应急诱导路径选择等关键技术进行专项研究,通过案例研究对系统应用过程进行论述。     

一种新型传感器在表面轮廓测量中的应用

介绍了一种新型的接触与非接触两用传感器,该传感器的非接触测量方式是基于改进傅科聚焦探测法原理,而接触测量方式则是基于微恒力电感测量原理。该传感器具有较大量程和较高分辨率等特点,可应用于表面轮廓测量系统中。