基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车流量检测

针对夜间环境下基于摄像机的车辆检测方法存在精度低、稳定性差以及无法对车型进行有效识别等问题,提出一种基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车辆检测与计数算法.首先对Kinect深度图像进行预处理,分别获得运动目标深度图(MDM)与空洞深度图(HDM).然后在MDM与HDM上设置虚拟线圈,利用积分图像分别生成对应的一维运动信号,对其进行加权合成获得对车辆运动特征的表达,并在合成的运动信号范围内检测出车辆目标,并计算出车辆目标的几何特征,通过SVM对车型进行有效识别.实验结果表明,该算法对于单双车道的车辆计数正确率分别高达99.75%与99.25%,大小车型分类正确率可达99.80%,处理单张图片的平均时间仅为7 ms.      

基于RGB-D图像与头肩区域编码的实时人流量统计

为解决基于彩色摄像机的人流量统计存在精度低、易受光照影响等问题,研究了利用RGB-D图像与头肩区域编码进行实时人流量检测的方法.在对RGB-D图像前景检测与空洞修复的基础上,采用随机点和漫水填充法提取潜在目标区域,并度量随机点与区域内极值点间的欧式距离以剔除噪声点的干扰,减少了冗余信息的计算量.根据人体头肩区域的先验信息,提出了一种七维头肩特征描述符对潜在目标区域编码,从而避免人体运动过程中产生的头肩部形变对头部区域检测的影响,采用SVM和阈值限制得到满足区域特征的头部区域.根据图像中不同区域的圆形度排序的思路,提出了头部区域筛选方法以去除无效区域,并构建了一种帧间目标匹配算法和多条计数线的方法,对已获得的头部区域实现计数,计数后获取人的身高数据.实验结果表明,该算法在教学楼楼道口和楼门口场景中人流量统计正确率高达99.30% 以上,身高测量平均相对误差在2.59% 以内,处理单帧图像的平均时间仅为18.31 m s.      

高校机动车停车政策研究

山东大学南校区（原山东工业大学）位于济南著名的风景名胜千佛山下，经十路横穿而过，交通十分便利。南校区又分为北院、南院和东院。东院是工程训练中心，不是主要的教学和办公区域；南院和北院之间有天桥相连，北院是主要的办公、教学区域以及唯一的餐饮地点，并且院内校区又有附属中学和小学，车流和人流密集。本文的研究重点就放在了南校区的北院。     

基于多目标优化与遗传算法的公交调度模型

结合地区公交现状制定合理的公交调度机制,对于公共交通发展有着重要的现实意义和指导价值。本文以公交公司运营成本和乘客出行成本最小化为目标函数,考虑车辆核载、出行时间等约束条件建立多目标优化函数,构建城市公交调度模型。然后采用遗传算法进行求解,并以黄骅市6路公交进行模型检验。研究表明,优化后的公交调度机制能够有效降低公交公司的运营成本和乘客出行的时间成本。     

治理理论下的公交优先发展策略研究

在社会治理背景下,优先发展公交是摆在人们面前的一项重大课题。借鉴治理和善治理论,实现公交优先发展,必须坚持和贯彻“政府主导、多方参与”的原则思路,形成良好的治理模式。政府主导即加强政府在公交发展中的主导地位,加快公交立法,并形成合理持续的资金支持机制;多方参与即形成包括规划、建设管理部门在内的共同互动的机制,为公交创造一个良好的发展环境。