基于改进的模糊决策树ETC系统客户欺诈分析研究

随着我国ETC系统的普及，对其进行管理成了急需解决的问题，因利用电子标签和智能卡进行欺诈的行为将给高速公路管理部门带来了极大的损失。介绍了一种改进的模糊决策二叉树模型。即采用最优分割熵方法确定最优割点来对数据模糊化，引入模糊数学中的不确定性理论，依据分类的不确定性建造树，生成规则，在此基础上利用规则匹配的方法检测任意的样本数据是否为欺诈数据。     

基于遗传算法的车道配置优化方法

对收费车道配置进行研究是收费系统规划建设中一项重要内容，研究的目的是使得收费资源合理利用。根据车辆到达流的随机特点，运用排队论方法建立起以收费系统费用损失最小为目标的优化模型，然后利用遗传算法求得在不同ETC技术使用率情况下的最佳车道配置。所得结果对实际操作有一定的指导意义。     

基于神经网络的ETC收费广场服务水平分类方法

鉴于采用数学建模的方法来划分服务水平的复杂性以及Kohonen网络的自组织学习能力和良好的鲁棒性，提出了利用Kohonen网络对收费广场服务水平进行分类的方法，并用该方法对一个含有不停车收费方式(Electronic Toll Collection，ETC)与停车收费方式的收费广场服务水平进行了分类，结果表明该方法是很有实用价值的。     

基于模糊推理的换车道模型

微观交通仿真在交通系统分析和管理方面是1种安全、有效的工具。在交通微观仿真中,用变换车道表现驾驶员行为是1个非常重要的方面;然而,以往的许多换车道模型并没有考虑驾驶员行为的不确定性和认知性。文中利用模糊推理来表现这种不确定性和认知性,从而使换车道行为更加符合现实。通过实际观察数据与模糊推理的微观仿真模拟的结果比较,表明该模型是可行的,有效的。     

轨道交通户外站台门与列车间隙背景灯带图像分割算法研究

轨道交通在发车前需要清空站台与列车间隙,否则异物入侵会对乘客与列车运行造成安全隐患,基于背景灯带的异物入侵检测需要对灯带在图像中进行图像分割、提取、识别。针对在户外站台场景下,复杂背景和日光等因素为背景灯带提取带来困难的问题,提出一种无监督的图像分割算法。首先通过卷积神经网络进行特征提取,然后将特征图输入到后续分类器中对所有像素进行类别输出。在训练过程中,使用的损失函数从三方面进行设计：考虑特征相似度和空间连续约束、基于深度支持向量描述以及基于几何与光度增强。算法能够实现单样本无监督对神经网络参数进行调优。通过对某城轨站台真实数据采集及实验结果表明,本文提出的方法在与训练样本不同光照条件、拍摄角度条件下,对背景灯带进行分割的F1分数为78.47%;在性能优于其他方法的同时,耗时最多能减少97.1%;算法为基于背景灯带的异物检测方案提供一种行之有效的图像分割方法,为后续的异物自动检测提供基础。     

融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法

针对小尺度行人检测中存在的过拟合、特征不易对齐,以及易忽略多尺度特征等问题,研究了1种融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法。考虑到原始残差网络在检测小尺度行人时过于依赖训练集而出现过拟合问题,构建带有丢弃层的残差块代替残差网络结构中的标准残差块来解决这一局限,同时利用丢弃层的正则作用降低计算过程的复杂程度。通过在特征金字塔网络的侧向连接部分嵌入特征选择模块和特征对齐模块,对输入图像中重要的行人特征加强和对齐,提升算法对行人的多尺度特征学习能力,弥补特征金字塔网络出现特征不易对齐和易忽略多尺度特征的缺陷,提高小尺度行人的检测精度。在Caltech Pedestrian数据集上对模型进行训练、测试和验证,实验结果表明：小尺度行人检测精度为73.6%,AP₅₀检测精度为95.6%。在同为50层残差网络和特征金字塔网络下,改进后的模型可以使AP值提高17.2%,AP₅₀提高7.8%,小尺度行人检测精度提高了21.6%;在同为101层残差网络和特征金字塔网络下,可以使AP值提高24.5%,AP₅₀提高8.2%,小尺度行人检...     

基于不变矩和小波神经网络的标志识别方法

对交通标志实时识别应该满足平移、旋转、比例变换具有不变性以及识别精度高等要求.首先采用不变矩来提取标志图像特征,然后利用小波神经网络作为分类器对标志进行识别,该方法很好地满足了上述要求.和常用的BP神经网络标志识别算法相比,小波神经网络算法的训练速度更快和识别精度更高,在车辆自主导航系统中的应用价值更大.     

高速公路可变信息标志的一些问题研究

在总结国内可变信息标志使用情况下，提出一种非常简单的信息标志控制器，对提高我国可变信息标志产品的可靠性有较大参考价值。详细探讨了可变信息标志使用的一些理论问题，如信息标志设置准则、信息制作理论等问题。     

基于地图匹配的城市道路实时交通状态模糊综合判别方法

依托于浮动车数据,基于地图匹配对城市道路交通状态模糊综合判别方法进行深入研究.首先根据浮动车数据特点和道路交通信息,基于Mapbasic编程对数据进行地图匹配,并进行MapInfo二次开发,通过相关模型计算指定时段内的道路交通参数.建立模糊综合评价判别模型,对判别结果量化处理,以最大隶属度原则确定道路交通状态.最后,选...     

用于最短路算法的公交网络模型构建

公共交通线路网络的复杂化使乘客难于选择最优的出行线路。用于最短路算法的公交网络模型,解决了有向图难以承载票价和换乘这两个出行要素的问题,有效地把公交出行要素包含在弧中,使得最短路算法可以直接根据这些要素搜索最优出行方案。