北京市区域交通状态和服务水平评价系统的设计与实现

为有效缓解城市道路交通拥堵现象,对城市交通系统运行状态进行评价显得十分重要。立足于城市道路交通状态和服务水平评价指标体系,通过用户功能需求分析,设计了北京市区域交通状态和服务水平评价系统的功能结构和网络结构。该系统运行以来,不断整合现有交通流数据,实现了对城市道路路段、区域交通状态和服务水平的实时监测和评价,为交管部门制定合理决策提供了有力的信息支持。     

利用DSP技术实现交流计数机车信号的译码

介绍了利用DSP技术对交流计数机车信号进行译码的思路。方法及具体实现，分析了译码过程中出现的问题并提出了相应的解决方案。     

基于时空相关性的城市交通路网关键路段识别

关键路段通行能力的大小是决定城市道路交通是否畅通的重要因素之一.关键路段的识别为交通规划、居民出行等提供了重要的决策支撑,对缓解交通拥堵具有重要的意义.本文对城市路网关键路段的识别进行了研究.首先建立了适用于交通路网的空间邻接矩阵;其次以时空相关函数表达不同时间延迟下路段与周边相邻路段交通状态之间的影响程度,并将其作为路段重要性的衡量指标,构建了逼近于理想点的路段重要性度量模型,通过排序实现了对关键路段的识别;最后将模型应用于北京市区域路网,结果证明,该方法能够有效地识别路网的关键路段,具有实用性和可行性.     

基于智能视频分析的铁路入侵检测技术研究

针对视频监控系统人工监视容易产生疏漏的问题,研究在铁路场景下基于智能视频监控图像序列处理和分析的识别物体入侵行为检测技术,给出铁路入侵物体检测、定位与跟踪的适用算法,实现基于轨迹点行为模型的入侵行为分析与理解。设计和开发了基于OpenCV的铁路入侵检测实验平台,在此平台上实现背景建模、运动检测与跟踪等项功能,初步实现了对入侵行为的识别、分析以及对危险行为的报警。     

基于高斯混合模型的铁路入侵物体目标识别方法

基于铁路的特殊视频场景,研究铁路入侵物体目标识别技术,提出并应用1种改进的高斯混合模型,拟定合适的颜色变化阈值和背景更新速率,对图像的不同部分分别进行背景更新,实现铁路视频的背景建模,并由此得到稳定的背景图像;通过背景像素与前景像素的贝叶斯分类实现对铁路入侵物体的准确检测。对典型的铁路入侵行为视频进行实验分析,结果表明:应用改进的高斯混合模型可以更好地适应场景的变化,并能够更加快速、准确地实现在铁路环境下对入侵物体的目标识别。     

基于主观感受的区域路网服务水平实验

区域路网服务水平可以理解为出行者在区域路网中所感受到的道路交通条件和交通状态的质量水平,可以描述为出行者或交通管理人员对于区域路网交通状态的一种主观感受.基于这一点,本文提出一种新型的基于主观感知的实验方法.通过各种不同的区域路网图像来描述各种交通状态,并通过不同类型的评价人员对这些图片进行主观评价,根据其交通状态确定该图片属于哪一级服务水平.最终的评价结果可以作为区域服务水平的评价标准.     

城市道路网络可靠度及其敏感度研究

针对饱和度不能全面反映交通状况的缺点,首先对路段畅通可靠度的计算公式进行了改进;然后利用图论中的最小路集法将路网简化为简单串并联网络,并结合北京市路网实时数据,构建城市路网畅通可靠度的计算方法;最后作为路网畅通可靠度计算方法的延伸,对各条路段进行了敏感度分析,确定引起路网拥堵的关键路段.研究结果表明:改进后得到的畅通可靠度能够较好地反映交通拥挤状况,基于畅通可靠度评价的敏感度分析能有效定位出解决路网拥堵的关键路段,可为道路交通管理部门提供决策及理论支持.     

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道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法研究

道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

路网中关键路段识别的理论方法研究

从静态相关性和动态传播性2个角度,以相邻路段服务水平等级相关系数及拥挤传播的范围、持续时间的长度为判断指标定义关键路段。从北京市环路的基本交通流数据着手,寻找影响环路交通运行状态的重要路段。关键路段的识别为交通诱导、交通控制、交通优化提供了重要的决策支持。