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道路标线的自动识别是智慧城市建设中急需解决的重要难题,也是绘制高精地图及无人驾驶所需的核心技术。提出一种激光雷达数据环境下高速公路常见标线自动识别方法:基于端到端PointNet语义分割功能自动提取道路标线点云;采用体素降采样及半径式离群点剔除去除路面噪点;应用DGCNN自动区分典型交通标线(实线、长虚线、短虚线、箭头、导流带),实现道路标线识别。应用京承高速公路某段激光雷达数据测试验证。结果表明:道路标线分类准确率达到94.73%,F1达到74.18%,AUC达到0.98。证明了解决道路标线识别方法的可行性,为智能驾驶环境下道路标线的自动感知和识别提供了一种新的思路。 相似文献
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基于STIRPAT模型,选择旅客周转量、货物周转量、人均GDP、机动车保有量、碳排放强度、能源结构和城市化率7项指标作为我国区域交通碳排放影响因素,建立基于支持向量回归机的碳排放预测模型,并以1990-2016年北京市交通碳排放相关数据为基础数据做实例分析.结果表明:训练样本交叉验证均方误差仅为 0.008 040,得到参数C和γ的最优值;模型预测值与真实值的拟合回归效果良好,训练集和测试集的相关系数分别为0.984 2和0.995 0,即模型具有良好的学习和推广能力;未来区域交通碳排放增长趋势逐渐变缓,但总量将继续呈上升趋势,社会仍然面临较大的温室气体减排压力. 相似文献
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寒冷地区公路建设日趋发展,公路建设对土壤、植被等生态因子产生影响,导致寒区路域生态环境恶化。以典型寒区代表黑龙江省公路为研究对象,创新性地提出将冻土环境作为寒区生态环境评价的重要方面,建立公路施工期路域生态环境影响综合评价指标体系,利用组合赋权法确定指标权重,建立TOPSIS模型,通过计算各级指标贴近度来确定公路施工期路域生态环境影响评价等级。对国道丹阿公路呼十段进行了评价,评价结果为Ⅱ级。结果表明:建立的评价指标体系适用于黑龙江省公路生态环境评价,组合赋权法确定的权重科学合理,TOPSIS模型适用于黑龙江省公路施工期路域生态环境影响评价。 相似文献
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