基于最大相关准则图像分割的结构化道路路径识别和跟踪算法

为提高基于视觉导航的智能车辆对结构化道路车道标识线的识别和跟踪精度,同时消除车流、阴影和光照不均匀等不利因素的影响,提出一种基于最大相关准则的图像分割算法及基于感兴趣区域的车道标识线跟踪算法:首先,对图像进行滤波和光线补偿等前期处理,采用最大相关准则的图像分割算法对道路图像进行阈值分割;然后,根据车道的结构特征及先验知识提取车道标识线的特征点,并运用最小二乘法对特征点拟合,得到车道模型的参数;最后,通过建立感兴趣区域(ROI)的方法实现对车道标识线的准确跟踪。试验结果表明,该算法具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。     

我国双车道公路普通路段路侧事故预测模型研究

针对双车道公路路侧事故的各种影响因素,建立适合我国国情的双车道公路路侧事故预测模型,探索双车道公路路侧事故的分布规律。研究中根据我国双车道公路两侧用地情况,把公路划分为普通路段、村庄路段和交叉口路段,并对普通路段进行了路侧事故预测模型研究,主要内容包括普通路段的划分、路侧事故的定义、路侧危险度的划分、模型的结果自检验以及应用检验等等。研究结果表明交通量、货车比例、平曲线用长度加权的弯曲度、所在地域对路侧事故率的高低有较大影响,模型验证结果表明路侧事故预测值和实际值呈现一致性。     

基于模糊层次分析法的公路工程项目风险评价

针对公路工程项目全周期（包括投资期、施工期和运营期）的风险进行分析,将公路工程项目风险分为环境风险、过程风险和决策目标风险,在此基础上构建了公路工程项目的风险评价指标体系,在模糊数学原理基础上运用层次分析法,建立了公路工程项目风险模糊层次分析模型．通过实证项目中的模型运用,验证了此模型在公路工程项目风险评价中的有效性和可行性．     

员工满意感与认同感关系研究

采用我国建筑施工企业员工样本,运用相关分析、方差分析、回归分析等定量方法对员工工作满意与组织认同态度变量之间相互关系进行实证调查研究．工作满意感采用多构面维度,组织认同感采用单构面维度,数据资料均来源于员工所填调查问卷及深度访谈,通过实证研究,得出了一些有益结论,具有重要的管理学意义．     

扬州沿江高等级公路某路段路基隐患多追瞬态面波诊断与加固处理

以扬州沿江高等级公路某路段路基隐患多道瞬态面波诊断与加固处理为例,对压密注浆加固处理技术与效果作一介绍,对于这一技术的推广应用具有一定的帮助。     

Adaptive Identification of Logging Lithology Based on VPSO-ENN Hybrid Algorithm

Particle swarm optimization (PSO) was modified by variation method of particle velocity, and a variation PSO (VPSO) algorithm was proposed to overcome the shortcomings of PSO, such as premature convergence and local optimization. The VPSO algorithm is combined with Elman neural network (ENN) to form a VPSO-ENN hybrid algorithm. Compared with the hybrid algorithm of genetic algorithm (GA) and BP neural network (GA-BP), VPSO-ENN has less adjustable parameters, faster convergence speed and higher identification precision in the numerical experiment. A system for identifying logging parameters was established based on VPSO-ENN. The results of an engineering case indicate that the intelligent identification system is effective in the lithology identification.     

基于并行组合模拟退火算法的水泵汽蚀初生故障识别

针对水泵汽蚀初始阶段故障信号微弱,检测困难的特点,提出一种基于并行组合模拟退火算法对水泵"汽蚀初生"故障进行识别.阐述了算法的原理和实现方法,通过设计的实验台模拟水泵"汽蚀初生"故障,并获取了正常与模拟故障状态下水泵壳体的振动与出口压力信号的特征参数.利用该算法将上述特征参数自组织、自生成新的特征参数,达到了识别的目的.     

基于概率分析的高速公路联网收费路径识别技术

根据高速公路联网收费的特点,提出了一种基于概率分析的路径识别方法.其基本思路是在对含环路网有效路径分析的基础上,采用一定的交通量分配方法,通过比较分配交通量与调查交通量的误差来拟合和修正路径分配概率,用以实现对车辆路径的识别.该方法在河南省高速公路联网收费中已经得到实际应用,应用效果表明该方法是适用、可行的.     

城市主干路基本路段交通流仿真分析

应用Vissim仿真系统,结合实测数据,对城市主干路基本路段的交通流进行了分析.通过对仿真模型输出的数据进行分析,发现城市主干道交通流呈现出不同的相位特征,应用"三相交通流理论,在城市主干路基本路段的流量-密度平面中将交通流划分自由流、同步流和堵塞流3个相位,并具体讨论各个相位的交通流特性,确定了各个相位的关键阈值,标定了每个相位的区域范围.     

Designing heterogeneous sensor networks for estimating and predicting path travel time dynamics: An information-theoretic modeling approach

With a particular emphasis on the end-to-end travel time prediction problem, this paper proposes an information-theoretic sensor location model that aims to minimize total travel time uncertainties from a set of point, point-to-point and probe sensors in a traffic network. Based on a Kalman filtering structure, the proposed measurement and uncertainty quantification models explicitly take into account several important sources of errors in the travel time estimation/prediction process, such as the uncertainty associated with prior travel time estimates, measurement errors and sampling errors. By considering only critical paths and limited time intervals, this paper selects a path travel time uncertainty criterion to construct a joint sensor location and travel time estimation/prediction framework with a unified modeling of both recurring and non-recurring traffic conditions. An analytical determinant maximization model and heuristic beam-search algorithm are used to find an effective lower bound and solve the combinatorial sensor selection problem. A number of illustrative examples and one case study are used to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.