基于模糊神经网络的单交叉口变相序控制

针对城市交通流时变的特点，提出了一种可变相序自适应单交叉口控制算法，该算法根据通行权转移度来决定放行相位及通行时间，并综合考虑了所有相位车辆排队长度以及绿灯相位通行时间。通过多层BP神经网络实现单交叉口多相位模糊控制。结果表明，该控制器具有学习和泛化能力，可以有效的提高绿灯时间利用率并减少车辆平均延误。     

基于自适应阈值的车辆边缘提取算法研究

实际道路视频图像背景复杂多变,给车辆边缘检测带来困难.提出用最大类间方差法求边缘检测算子的阈值,并给出具体迭代求解过程,得到的阈值能随图像背景的变化而变化,具有自适应性.实验结果表明了算法的可行性和有效性.     

智能交通系统与系统间通信协议研究

针对智能交通通信系统存在的“互操作”和“互换性”差的问题,在介绍NTCIP协议框架的基础上,分析了其C2C通信协议的优劣,提出了用XML/SOAP来实现C2C通信的方案。