公路交叉口指路标志合理信息量的试验研究

通过采用模拟试验方法,对驾驶员认读、判断指路标志的过程进行研究,从而得出指路标志信息量与认知时间之间的量化关系,以及在进行公路交叉口指路标志的版面信息量设计时,地名数不宜多于5个的结论,对交叉口指路标志的设计具有指导意义。     

基于信息量的交通标志信息表达方式比较研究

从信息传递角度详细分析几种不同的公路出口交通标志信息表达方式的特点及实用性,并建立交通标志信息的概念模型,利用信息论的信息度量方法,分别计算出口名标志和出口编号标志传递的信息量,发现出口编号标志传递的信息量大于出口名标志,信息传递效率优于出口名标志,故倡导广泛科学地使用出口编号标志,加快交通标志系统的数字化进程,促进交通标志的信息化和国际化发展。     

面向指路标志系统的非平面路网数据模型及应用

针对目前交通路网中出现的越来越多的非平面路网情况,从构建指路标志系统的需要出发,提出基于复杂结点的面向指路标志系统的非平面路网数据模型,并给出非平面路网拓扑关系的建立方法.将这种数据模型应用于广州市城市路网的指路标志系统中,实现了城市路网中非平面路网上指路标志的自动生成.     

道路交通标志逆反射性能与夜间视认性

为了规范和引导道路交通标志及其逆反射材料的使用,提高道路交通标志的夜间视认效果,对交通标志及其逆反射材料的等级、类别、结构、光度性能、色度性能以及国内外相关标准进行分析,研究交通标志的逆反射性能及与夜间视认性的关系。通过对国内交通标志及其逆反射材料的使用现状分析,认为夜间视认性与逆反射性能的关系较为复杂,应针对逆反射材料的类别、结构,以及在交通标志中的搭配使用等进行深入研究,并将研究成果用于修订现行交通标志的相关标准和规范。     

基于感兴趣区域的CNN-Squeeze 交通标志图像识别

在公路交通中,针对复杂环境下交通标志识别率不高的问题,提出了一种基于 Kmeans对图像聚类,切割图像感兴趣区域(Regions of Interest, ROI),并利用方向梯度直方图特征(Histogram of Oriented Gradient, HOG)与卷积运算,特征加权(CNN-Squeeze)相结合的交通标志识别方法.首先,采用 K-means对交通标志图像进行三角形、圆形图像二聚类,并利用制作的切割模板切割 ROI 并提取 HOG 特征;然后,利用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)对 HOG特征进行过滤、降维,并通过 Squeeze网络对过滤后的二次特征进行重要性标定;最后,训练该网络模型并实现对交通标志的识别.仿真结果表明,与 BP网络、SVM 及CNN对比,本文方法在保证训练时间的同时,识别精度达到98.58%.     

超长精确造孔施工工艺

在昆明市呈贡主干道综合管沟施工中,采用“双向对拉钢套箱”的新技术暗穿昆玉高速公路,为了满足对拉工艺对索孔的要求,研究提出“粗孔内布索孔管”的造索孔方法,经实施,方案可行。     

支线集装箱运输船的多规格集装箱的混装设计研究

支线集装箱船是国际航运业的主要组成部分,目前主流支线集装箱运输船多采用货舱内安装固定式导轨架,装载20ft、40ft标准集装箱；如货舱内装载货其他规格非标集装箱,需要采用移动式导轨架,但也会导致集装箱装载效率低的问题。为了满足多种规格集装箱混装的要求,本文以某1000TEU支线集装箱运输船为例,设计了一型应用于货舱内的的固定式导轨架,以及应用于主甲板的一体化箱柱,大大提高了装载种类和装卸效率。本文的研究成果成功应用到了实船运营中,为支线集装箱运输船货舱多规格集装箱混装提供了借鉴和参考。     

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目前各大城市的交通拥挤都很严重，车流诱导可在一定程度上缓解这种交通状况，因此，许多城市正在大量安装可变情报板，用它来发布动态的车流诱导信息。如何更有效安全地利用可变情报板发布诱导信息，本文从可变情报板显示内容的刷新频率、重要信息的闪烁频率、图形文字的视认性等方面进行了一些定量的研究，并给出了若干比较有效的实施建议，如显式内容的相对固定化、城市路网的概要化、道路区域的色快化，以及显式内容颜色的通用化。     

上海市区管交通标志和标线管理存在的问题与对策

通过深入调研分析上海市区管交通标志和标线的管理现状,梳理了区管交通标志和标线在实际管理中主要存在,人员、技术、资金、机制和管理缺口等五个方面的问题,并针对上述问题提出了,包括建立设施量统计数据库,出台统一的养护技术规范及定额标准,定期开展人员培训等一系列对策和建议,对于提高上海市交通标志和标线运行管理水平、提升城市管理品质具有重要指导意义.