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932.
指出了信号交叉口设置安全岛实行行人二次过街的局限性,得出在此基础上改进行人过街信号灯可以更紧凑的利用信号交叉口时空资源。并对其进行评价及交通仿真。 相似文献
933.
本文中针对自动驾驶车辆在环境感知过程中易将行人与骑车人混淆的问题,提出一种有效区分行人与骑车人的联合检测方法,并基于快速区域卷积神经网络Faster R-CNN进行改进。首先,通过增加一个子网络提取图像形状特征通道,将其与主干网络生成的特征图进行聚合,额外的形状语义通道用以辅助检测器区分行人与骑车人的特征;接着,通过构建差异性区域预测单元,以区分行人与骑车人差异部位,将建议区域划分为多个部件并计算其置信度,根据该置信度对部件特征进行加权;最后,将主体特征与加权后的部件特征聚合后送至分类器进行分类。在本文中构建的行人-骑车人数据集和公开的Caltech数据集中进行测试的结果表明,改进后的检测方法能有效减少将骑车人误检为行人的情况,具有较高的检测精度。 相似文献
934.
为了提高道路环境中行人目标检测的准确率,改善现有检测算法对不同环境视角下漏检率较高、耗时过长、实用性较差等问题,本文提出了一种基于 CapsNet的行人检测模型. CapsNet由神经元所构成的 Capsule组成,通过动态路由协议对物体的实例化参数进行表达和传递,保留了各特征对象间的空间层级,采用 Caltech公开数据库对所提算法的有效性进行验证,并在检测准确率及算法耗时等方面与其他算法进行对比.实验结果表明:相比于其他主流检测算法,本文算法在确保检测效率的前提下,对数平均漏检率最低可降至 9.17%;且在 Caltech、INRIA和 NICTA数据集的交叉验证实验中,也能达到良好的检测效果,具有较好的鲁棒性和泛化能力. 相似文献
935.
结伴是行人运动中的普遍行为,且对行人的整体运动具有显著影响,因此仿真行人运动时,有必要考虑结伴行为. 本文以地铁内一般通道为空间背景,首先利用视频观测数据,深入分析了通道内的结伴行为特征. 然后,区分普通个体行人、结伴行人及结伴群体中的不同角色(领导者、跟随者),基于社会力模型原理,结合颗粒流理论,建立了包含驱动力、接触力、排斥力3 个子模型的行人运动模型,并构建了考虑结伴行为的行人仿真平台. 最后,以某一地铁通道作为实例,通过观测数据及对结伴行为的刻画验证了该仿真模型的真实性及有效性,并分析了不同结伴比例对行人流平均速度的影响,得出行人速度随着结伴比例增大而减小的结论. 该模型可为进一步完善地铁枢纽的行人运动仿真模型提供理论支持,为通道内行人组织提供帮助. 相似文献
936.
<正>视野死角指的是在视力范围之内,因物体障碍而看不到的地方。错觉是指由于自身和外界环境的影响,而产生的对情况的误判。在公路交通事故中,有相当一部分事故是由于驾驶员与行人不警惕视野死角和错觉而发生的。所以,驾驶员行车时对视野死角和错觉应引起注意。 相似文献
937.
938.
939.
当年学驾驶时,听师傅说"超车看车头,会车看车尾",尚不以为然。经过多年印证,才感到这是至理名言。看车头看车尾,并不是要你看哪个车的引擎盖或者后备箱,"看车头"的意思是,除了看前车,还要观察所要超的前车前方的路况,是否允许超车。也就是说,超车的时候要注意被超车辆的前方是否有行人或其他 相似文献
940.