高速公路场景图像的二值化及交通标志定位检测方法

采用CCD摄像机采集高速公路场景图像，并通过图像颜色空间变换，将图像的RGB量值转换为色度-饱和度-亮度（HSV）量值。采用基于阈值的方法对场景图像中颜色饱和度分量进行二值化分割处理；利用场景二值化图像形状特征（周长、形状参数、圆形性参数）去除非目标区域，并通过搜索场景二值化图像方向投影值序列的突变点实现标志准确定位。采用HSV颜色模型中的亮度分量和最佳阈值法对场景图像中标志区域进行二值化处理。结果表明，应用上述方法能取得良好的效果。     

Smart River发展现状与思考

针对Smart River 2011会议,介绍了Smart River在内河电子航道图、RIS系统及其应用,以及其他有关Smart River的最新发展情况,同时介绍了我国长江电子航道图、信息服务,及其他内容的发展近况。通过对比分析,认为我国在下一步内河航运发展中,应全面统筹发展。在着力电子航道图的全面发展,加强内河航运信息服务的同时,大力发展公铁水联运。同时要注意保证船员适任性,灾难应急的处置。环境的保护、规划选址方法也应该得到充分的重视。     

基于规则的海事自由文本信息抽取方法研究

海事数据的结构化处理是海事安全研究的一个重要步骤.目前,网络上存在着大量的海事相关信息,但多为不同格式的非结构化文档数据,可以采用一种基于规则的海事信息抽取方法,将海事自由文本转化为结构化的数据.通过网络爬虫从海事相关网页中得到待抽取文本数据,根据得到的文本信息定义抽取任务为时间、地点、船名和事故类型4个数据项,再根据抽取任务本身及其常见触发词构建自定义海事词库,用于自由文本的分词和词性标注;通过对大量事故语料的分析总结,编制抽取规则进行海事信息的抽取,形成结构化的海事数据.以长江海事局网站的事故详情为数据源,采用基于规则的抽取方法进行实验.实验结果表明,时间信息抽取的准确率为100%,召回率为91%;地点信息抽取的准确率为94.52%,召回率为69%;船名信息抽取的准确率为97.75%,召回率为86%;事故类型信息抽取的准确率为96.67%,召回率为87%.      

道路标志图案识别方法研究

针对道路标志图案自动识别,以转弯道路标志图案为例,通过颜色空间变换,将道路标志图像的RGB量值转换为H(hue,色度)S(saturation,饱和度)I(Intensity,亮度)量值,利用H、I作为分类器的特征值,设计了欧式距离分类器,实现道路标志背景颜色的识别。采用固定阈值法分割道路标志图像的图案区域,并对分割后的区域进行Daubech ies-4正交小波变换,利用小波变换系数的能量值和方差比值作为道路标志图案的纹理特征。最后,设计了BP神经网络道路标志图案分类器,实现道路标志图案的自动识别。实验结果表明,文中提出的方法可行。     

道路标线图像采集中的几何畸变校正研究

为探索道路标线养护信息采集智能化，建立了基于机器视觉的道路标线图像信息采集系统，因摄像机光学镜头为广角镜头，且光轴与道路平面倾斜，因而采集的道路标线图像会产生鼓形畸变和倾斜畸变。在分析道路标线图像产生鼓形和倾几何斜畸变原因的基础上，采用三次多项式校正道路标线图像的鼓形变形，并提出了一种用几何物像关系校正道路标线图像的倾斜畸变，实验结果表明这种方法是可行的。     

内河多功能航标供电系统研究

多功能航标对保障水上交通安全具有重要的作用,针对当前多功能航标存在的供电不足的问题,提出了建立风光互补的多功能航标供电系统。通过计算航标用电设备的功耗,对供电系统中的蓄电池模块、太阳能发电单元以及风力发电单元进行了设计。依据太阳辐射和风速的历史数据,利用M atlab计算并分析了太阳能电池和风力发电机的发电情况,采用逐月能量平衡法,对供电系统的可靠性进行了分析。研究结果表明,风光互补的多功能航标供电系统可以保障多功能航标的连续稳定供电。     

道路交通驾驶行为研究进展及其展望

汽车驾驶行为被认为是导致交通事故的重要原因之一,也一直是交通安全领域重要的研究热点.文中综述面向交通安全的驾驶行为研究进展.对驾驶行为的涵义进行了描述,并将其分成了信息感知、决策和操作、车辆状态表现3个主要阶段,提出了表征3个阶段驾驶行为风险的方法,建立了具体的表征指标.根据所建立指标体系,介绍目前面向交通安全的驾驶行为研究主要内容、所采用的主要方法和手段以及取得的研究成果.通过分析目前研究的主要进展和存在的主要问题,对面向交通安全的驾驶行为研究进行总结,并分析目前驾驶行为研究的趋势.结合目前其他技术的发展情况,提出驾驶行为研究的主要方向,阐述用于研究驾驶行为的新方法和手段,对驾驶行为的研究进行展望.      

道路标志自动分类方法

为了对道路标志图像进行自动分类,通过图像颜色空间变换,将图像的RGB量值转换为H(色度)S(饱和度)I(亮度)量值,采用Sobel算子进行道路标志图像的边缘检测,利用行扫描法进行区域填充,以获取二值化的道路标志图像区域,提取道路标志二值化图像的不变矩与形状参数作为图像特征值,设计BP神经网络道路标志图像几何形状分类器,以道路标志图像的H、I为特征值,设计了欧式距离分类器,实现道路标志背景颜色的识别。融合道路标志图像几何形状和背景颜色的识别算法,并利用道路标志的分类知识和自动分类方法,能有效实现道路标志图像的自动识别。     

基于船舶行为的武汉长江大桥水域货船通航规律研究

内河桥区是水上交通事故的多发水域,为保障船舶通航安全、预防和减少事故的发生,从船舶行为的角度来对船舶自动识别系统(AIS)数据开展研究,以航速和航向角作为船舶行为特征来分析上下行和水期因素对其的影响.通过对各影响因素条件下的特征数据分别采用正态分布和对数正态分布拟合,发现后者能更准确描述航行规律;同时以航速、航向角区间散点比例的统计结果来量化各因素的影响.研究表明,货船航速在下行时受枯水期影响相对明显,航速整体倾向于向较高航速区间[7,9]kn转移;货船航向角在上下行时受洪水期影响较大,其中货船上行时航向角具有增大的趋势,而下行时具有相反的趋势.