基于计算机视频的交通流参数检测

针对视频交通流的特点，在总结以往视频车辆检测方法的基础上。提出了一种改善背景的更新方法，并着重对车流量统计和车速计算算法的实现进行了介绍。最后给出了实现结果并讨论了提高检测数据准确性的措施。     

Online calibration of an integrated framework for information‐based evacuation operations

This study seeks to online calibrate the parameters of aggregate evacuee behavior models used in a behavior‐consistent information‐based control module for determining information strategies for real‐time evacuation operations. It enables the deployment of an operational framework for mass evacuation that integrates three aspects underlying an evacuation operation: demand (evacuee behavior), supply (network management), and disaster characteristics. To attain behavior‐consistency, the control module factors evacuees' likely responses to the disseminated information in determining information‐based control strategies. Hence, the ability of the behavior models to predict evacuees' likely responses is critical to the effectiveness of traffic routing by information strategies. The mixed logit structure is used for the aggregate behavior models to accommodate the behavioral heterogeneity across the population. An online calibration problem is proposed to calibrate the random parameters in the behavior models by using the least square estimator to minimize the gap between the predicted network flows and unfolding traffic dynamics. Background traffic, an important but rarely studied issue for modeling evacuation traffic, is also accounted for in the proposed problem. Numerical experiments are conducted to illustrate the importance of the calibration problem for addressing the system consistency issues and integrating the demand, supply, and disaster characteristics for more efficient evacuation operations. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

BST有关背景及法规解读

介绍客运半挂车的背景及有关政策法规,并探讨其目前障碍解决方案。     

改进的灰色GM(1,1)模型在滑坡预测中的应用

滑坡形成机制复杂其变形受多种因素影响,具有相当的模糊性和灰色不确定性,因而利用灰色预测模型对滑坡进行预测将是一条有效的途径．在介绍了灰色预测的基本原理及其精度检验方法后,针对传统灰色GM（1,1）模型中背景值的取法,提出了一种自动寻优定权的改进措施,通过实例对比分析,表明其预测精度将得到有效提高．     

融合实时交通状态信息的道路背景更新模型

针对道路背景的提取和更新效果受实时交通流状态影响的问题,提出了一种用于交通视频监控场景下的融合实时交通状态信息的道路背景更新模型和实现方法.该方法通过构建宏观交通状态参数特征集估计道路实时的交通状态信息,在传统方法基础上融合交通状态信息建立选择性背景帧提取模型,改进背景更新候选帧的选取条件,通过光照变化来估测道路背景的更新频率并自适应地提取背景更新区域.试验表明:该方法在道路交通顺畅和拥堵状态时,均能有效地提取道路背景,大大地提高背景更新的收敛速度.     

基于混合高斯背景建模的交通视频运动目标检测

目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景减除法,其中背景提取是背景减除法的核心.传统的运动目标检测方法无法解决场景的光线突变、背景图像发生变化以及前景运动目标物体的阴影干扰等问题.针对交通视频中背景模型的实际情况,采用混合高斯分布对视频背景进行建模,将前一帧视频图像与所建立的当前背景图像进行相减,得到车辆在当前时刻的运动图像,并将所得图像进行形态学去噪处理.通过相关的仿真实验,证明了该方法能够比较准确地检测出前景运动车辆目标.     

转移式电池均衡技术在电动汽车中的应用研究

电池是电动汽车中非常重要的组成部件,电池组中各单体电池受原材料、技术工艺、使用环境等影响,在使用期间会发生电压不均衡的问题,并且会逐渐积累和加重,极易引起个别电池过充电或过放电损坏,从而导致电池组无法正常工作,直接影响到电动汽车的续航里程。转移式电池均衡技术从电池外部有效解决了电池组内单体电池间电压严重不均衡所导致电池组使用寿命短的问题。通过采用主动均衡技术,使相邻电池电压差处于最小状态。技术方案经大量实践验证,可有效延长电动汽车电池组的循环使用寿命。     

一种有效的水声信道盲均衡算法

针对超指数迭代判决反馈盲均衡（SEIDFE）算法在水声通信系统中表现出的收敛性差的问题,提出了一种稳健性好、收敛快的双模式超指数迭代判决反馈盲均衡算法.该算法对均衡器输出的实部和虚部分别进行非线性变换以修正误差控制信号,从而纠正载波相位旋转;在此基础上,将一种新的自适应变步长算法应用到前馈滤波器前向权值的迭代步长中,提高算法收敛速度;并采取判决误差切换准则,将上述改进算法与判决导引算法有机结合起来,提高算法稳健性和收敛性能.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于压缩感知和字典学习的背景差分法

针对当使用背景差分法时,背景存在突变和渐变、图像数据的冗余和伪前景对目标检测的干扰等问题,提出一种基于稀疏表示和字典学习的背景差分法。该方法首先训练视频流得到其数据字典,并根据数据字典学习与稀疏表示理论建立背景模型,可以有效减少数据的冗余。然后根据目标及其邻域的密集度进行目标分割,以排除前景的干扰。最后再根据数据字典的更新算法,有效解决了背景的突变和渐变问题。实验结果表明,该方法具有可行性。     

基于OpenCV和DirectShow的交通运动目标检测算法研究

针对运动目标的自动检测问题,提出了一种改进的背景差分算法,采用背景图像多帧平均进行背景的获取和更新,进一步检测出运动车辆轮廓。使用VC++6.0作为开发环境,结合DirectShow视频处理库和OpenCV图像处理库进行编程实现。通过对两个不同场景的实验结果表明该算法能正确地检测出运动车辆,能够满足实时性的要求。