一种噪声车牌的模糊预处理方法

本文提出了一种车牌模糊预处理方法,主要用于解决现场车牌图像模糊不清、对比度不强,以及传统二值化方法带来的噪声、粘联、变形等不理想现象。通过采用模糊增强技术采增强车牌图像的对比度,便于后续的分割、识别等操作;并提出应用模糊c均值算法采确定车牌图像二值化中的聚类阈值,从而实现对车牌图像的二值化,并将二值化结果与传统的Otsu二值化方法进行了对比。实验结果显示,应用本方法处理车牌噪声和粘联等情况具有较好的优越性。     

我国城市轨道交通产业链及其发展方向探讨

分析城市轨道交通产业链的特征,提出轨道交通产业的层次构成,以城市轨道交通项目全生命周期为主线,从规划设计咨询、工程建设施工、装备制造、运营及增值服务5个方面分析轨道交通产业链各环节存在的问题及发展趋势,并结合国家对轨道交通的战略性新兴产业的定位,提出发展建议,为推动我国城市轨道交通产业的健康发展提供理论参考。     

苏州地铁客流波动特性分析

为研究轨道交通客流的波动性,提出使用SARIMA+GARCH这一随机结构作为轨道交通客流的综合时间序列模型。在这个随机结构中,SARIMA模型描述客流时间序列的一阶状态,即均值特征;GARCH模型获得客流时间序列的二阶状态,即条件异方差特征。采用苏州地铁全网客流数据作为分析实例,对5 min、15 min和1 h汇集度的工作日和休息日客流共6组客流数据进行波动性建模、预测与分析,结果表明,SARIMA+GARCH模型具有较好的预测性能。基于各组客流数据的分析结果,分别对工作日与休息日以及不同时间汇集度之间的客流波动特性进行对比,结果表明:休息日客流的波动性强于工作日客流;时间汇集度小的情况下,客流的波动性会更强。     

基于运动矢量的车辆实时跟踪系统

建立了基于摄像机、图像采集卡及计算机的车辆跟踪硬件系统.研究了基于运动矢量的车辆跟踪算法.作者首先进行背景初始化,然后,利用背景差法和检测线法对通过目标交通场景的车辆进行检测,进而根据三步法计算车辆的运动矢量,并进行车辆位置的更新和遮挡处理,实现了车辆的实时跟踪.     

轻轨交通系统在我国的应用前景

分析轻轨交通系统的特征及优势,从建设低碳城市、构建多层次交通体系、培育战略性新兴产业等方面,阐述轻轨交通在我国的应用需求及发展前景,并给出政策扶持、关键技术创新、体制创新、行业推动等方面的发展建议,为推动轻轨系统形式在中国的健康发展提供参考.     

我国城市轨道交通既有线改造路径探讨

随着城镇化进程的加快,城市轨道交通既有线改造在促进城轨高质量发展和城市可持续发展方面具有重要的战略意义。既有线改造涉及专业面广、待解决问题复杂,过去以解决安全问题为主要目标的消隐改造、以部分专业为对象的专项改造已难以满足新时代既有线改造需求。因此,面对城市轨道交通高质量发展要求,亟须深入探讨我国城市轨道交通既有线改造发展路径。本文在梳理北京既有线改造历程的基础上,从面临的问题与实现的愿景两方面展开了对城市轨道交通既有线改造需求的分析,提出了既有线改造的整体思路,同时从城轨可持续发展方面创新地提出了既有线改造中的投融资思路,并从制度建设、要素活力、投融资机制、科技赋能、技术攻关、相关标准 6 个方面给出既有线改造工作建议,以期为我国城市轨道交通既有线改造提供思路。     

基于功能分类的 城市轨道交通系统需求

分析我国城市轨道交通系统发展及其类别,结合城市对轨道交通的需求,提出运量和速度两个维度的城市轨道交通需求矩阵;针对城市轨道交通的特征及适应性,从满足城市交通功能角度出发,提出我国城市轨道交通系统的发展方向及建议,期望能为我国城市轨道交通技术发展提供理论指导。     

基于FCM和组合神经网络的车牌汉字字符识别方法

提出了1种组合神经网络结构的车牌汉字识别方法,主要从特征选取和分类器设计2方面研究车牌汉字字符识别,识别系统由2层神经网络组成,应用FCM算法对汉字进行粗聚类,聚类结果作为后续网络的先验知识,产生网络训练目标,采用LVQ网络进行粗分类,通过BP网络进行细分类。该种分层结构缩减了待识别模式的搜索范围,克服了传统单层识别系统识别率不高和组合网络粗分类率低的缺点。实验结果显示,本方法的识别率高,识别效率较好。