基于Mininet-WiFi和SUMO联合仿真的交通事故预警研究

在城市交通中,发生事故会造成车辆大面积拥堵.为解决该问题,采用基础设备层和控制层2层架构,实现事故信息传递、路侧单元选择和车辆分流,并利用SUMO和Mininet-WiFi联合仿真进行验证.结果显示:在不同车流量和不同导向线长度情况下,收到事故信息的后方车辆分流率不小于90％.     

社区卫生服务信息管理系统的设计与实现

本文从系统设计和实现的角度阐述了如何把开展社区卫生服务同计算机管理相结合 ,为社区卫生服务信息管理提供了一种模式和解决方案。     

基于STM32的交通灯信息感知硬件系统设计与实现

为了解决行驶过程中驾驶员视线受阻而不了解前方交通灯信息的问题,设计了以STM32为主控芯片、集成高精度北斗定位模块和无线通信模块的交通灯信息感知系统;介绍了系统的硬件结构框图以及各器件的选型,完成了硬件原理图的设计以及4层PCB板的绘制;最后对车载终端硬件进行通信性能测试,硬件平台稳定运行,系统功能能够完成。     

基于车路协同的无控十字路口行车方案

针对紧急车辆在无信号控制十字路口处通行效率低和事故频发的问题,基于SUMO与OMNet++的双向耦合车联网仿真平台Veins中搭建了车辆运动控制系统模型,设计路口处紧急车辆与普通车辆碰撞的判定方法和紧急状况下车辆避免碰撞行车措施,提出基于车路协同技术的无控十字路口紧急车辆行车方案。在Veins车联网仿真平台上对行车方案进行仿真验证。结果表明:应用方案可提高紧急车辆通过无信号控制十字路口效率64.3%以上,并将紧急车辆在无信号控制路口处的事故率由36.7%降低至3.3%。     

智能交通系统中的交通信息采集技术研究进展

实时、准确的交通信息采集是智能交通的基础。根据被采集车辆是否与采集系统进行交互,交通信息采集技术分为两大类:独立式采集技术和协作式采集技术。分析了各种采集技术的特点、适用场合和发展现状,并提出了未来的发展趋势:车辆内部信息的直接获取、交换式信息采集、多种采集技术的融合。     

基于Bro的蠕虫检测系统设计及实现

在分析蠕虫传播机制基础上,基于入侵检测系统Bro的整体框架,以基于FCC（First Contact Connections,第一次连接）失败概率和重尾特性的蠕虫检测算法为核心,设计并实现了基于Bro的蠕虫检测系统。该系统对Bro的策略脚本解释器进行扩充,实现上述检测算法的策略脚本,将检测结果输出到共享内存,基于SNMP协议,将检测结果传送至监视端,方便用户对网络蠕虫的实时监视。该系统能够迅速准确地检测出网络上的蠕虫主机。     

基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别

提出基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别算法，利用现有的标准工况数据，构建城市工况、郊区工况和高速工况数据库，提取样本特征参数后采用主成分分析法进行降维处理，再采用GAPSO-SVM模型识别行驶工况。将优化后的GAPSO-SVM模型与K-CV-SVM模型、PSO-SVM模型进行对比，结果表明：GAPSO-SVM模型识别准确率为84.38%，比K-CV法SVM模型、PSO-SVM模型识别准确率分别高出5.59%、2.63%。     

面向网络融合的远程教育系统

设计并实现了一种融合有线电视网和Internet的远程教育系统。有线电视网作为高速下行通道,Internet作为交互通道。基于多播机制,利用SAP/SDP协议实现传输节目的通告和描述,实现视频流和文件的高速传输。提供了基于流媒体技术的视频流传输,基于可靠多播技术的文件传输,基于视频BBS的交互视频答疑等功能。     

基于BP神经网络的通用机打发票字符的识别

针对通用机打发票字符提取效率低、工作量大的特点,结合BP神经网络设计了一套通用机打发票识别系统。系统主要由图像获取部分和图像处理部分组成,图像获取部分以硬件为主,包括相机、镜头、光源、载物平台;图像处理部分将采集的图片进行预处理,提取出字符的HOG特征,并通过BP神经网络进行训练与识别。实验结果表明:系统鲁棒性好,识别率达到96.9%,能有效完成通用机打发票字符的提取。