机车仿真器视景系统中的图象处理人

为了满足视景仿真中空间分辨率的要求，将传统的几何变换和小波变换相结合，提出了一种改进的图象放大算法。该算法能够在不丢失高频信息的条件下放大图象，使得放大后的图象面面清晰，细节丰富，为了叠加信号灯，提出了基于模式识别的区域连接增长算法，该算法能够自动跟踪信号灯的位置和大小。     

一种基于CAN总线的铁路信号灯自动安全监测系统研究

运用DSP技术，实现了铁路车站信号灯工作状况的安全性检测和控制。运用电力线载波通信技术实现了信号灯状态的远程传输和监控，采用CAN总线技术使各车站的信号灯及区间的信号灯统一纳入一个网络管理系统中。本文描述了系统的原理，给出了系统的硬件电路和算法，实验表明该系统具有实时性和稳定性的特点。     

北京市交通信号灯建设定额编制前期研究

为了提升北京市交通信号灯的建设质量,科学合理地确定信号灯造价水平,对北京市城市道路信号灯的建设情况展开了调研,采用实际测算的方法进行了初步的研究。通过总结北京地区交通信号灯的现状,以及北京市和其他省市现有信号灯建设标准规范以及定额情况,按照信号灯部件组成及分类、现场安装工艺流程、工作内容,结合调研结果和实测数据,提出了信号灯建设定额框架体系表,为指导和测定交通信号灯建设定额提供了基础性支撑。     

基于MobileNet-SSD的铁路信号灯检测识别

为解决铁路轨旁信号灯的定位与实时检测问题,在深入分析传统SSD算法与MobileNet模型的基础上,将MobileNet模型的最后平均池化层、全连接层转换为SSD算法的多尺度特征映射层,提出了一种基于MobileNet-SSD的铁路信号灯检测算法.实验结果表明:该算法克服了传统SSD算法对小目标识别不准确、检测实时性较差的问题,检测速度更快,准确率更高;在50 m监控范围内,算法的平均检测准确率达到85%以上,同时具有25帧/s的实时识别能力.     

基于区域增长及边缘检测的一种图象分割方法

提出一种图象分割算法，这种算法综合了三种算法，即区域增长、边缘检测及保持边平滑平衡，它可以明显地克服区域增长及边缘检测各自的缺点，在这种方法中还引进了边界平滑算法使得分割所产生的边界更可靠，可直接应用到三图象分割，医学图象分割的实验中，证明了这种方法的有效性。     

基于粗糙集的相邻交叉口信号控制方法研究

复杂交通区域的交通状况难以利用具体模型直接描述,而粗糙集理论能够在分析大量经验数据的基础上找到用于决策的规则。以交大东路上的行人和机动车为研究对象,提出一种基于粗糙集的信号配时算法,对交大东路上的两个相邻交叉口的信号灯进行控制,提出控制规则,对该复杂交通区域进行优化和疏导,是对多交叉口交通管理与控制的一次有益尝试。     

基于小波包分散的多尺度图象边缘检测算法及实现

提出一种基于小波分解的多尺度图象边缘检测算法，对经小波包分解所得到的高频部分加以考虑，避免了普通的利用小波分散进行边缘检测时忽略图象频部分的缺陷。在此基础上，通过对实际图象运用此算法，对其检测效果同其他方法分析与比较，结果证明此方法在复杂图象边缘检测中具有较好的效果。     

地质构造三维重建算法研究

在综述三维重建算法的基础上提出了一种体素赋值重建算法，该方法从原始地质地震测量中取得数据，然后建立片存储的数据结构，并以象素为体素建立重建模型及算法，同时，利用图象处理中的一系列技术，采用三维重建算法，并引进计算机图形学一些真实感三维图形的产生算法，通过一系列隐面消除、旋转变换、光照模型等处理产生具有真实感的立体三维图象，实现了利用人工地震数据进行地质构造三维重建任务，该方法为地质工作者提出了一幅     

基于GPRS技术的北斗卫星定位算法研究

随着5G通信系统的发展，卫星定位导航系统中出现了许多新的机遇和挑战。为了消除或减弱北斗定位中各种误差的影响，提出了一种基于GPRS技术的北斗卫星定位算法。该算法根据北斗卫星导航系统原理，获取导航定位数据，提取有用信息，根据误差消除结果，改进北斗卫星定位算法，修正定位误差。实验结果表明，该算法的定位精度和效率能够满足实时动态定位系统的实际需要。     

多灰度图象中信息提取及二值化

研究了黑斑、阴影、污迹等污染的多灰度文本图象，对其进行识别提取，得到清晰的二值文本图象，图象的二值化的实现有利于图象的分析，ＯＣＲ的处理，支票图象处理和图象传输，研究了ＹＤＨ算法，考虑了图象的局部信息，采用动态局部阈值法，并在ＰＣ－４８６计算机上实现了ＹＤＨ算法思想。     

一种改进的蚁群算法及其在TSP中的应用

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法,算法中参数的设置一直是依靠经验和试验来确定的,造成试验工作量大而且收敛速度慢;研究中提出了一种基于自适应调整信息素的改进蚁群算法,从路径的实际信息出发,动态地分配信息素,从而使算法能较快地收敛到最优解;通过仿真试验结果表明:改进的蚁群算法在收敛速度和收敛精度方面相对于原算法都具有较好的改进效果.     

DNA序列分析的高效算法研究及比较

对海量数据的处理，最有效的方法是并行计算。因此，对DNA序列比对进行并行化，以及对BLAST算法进行并行化改进，以提高对大数据量处理的能力，尽管在CLUSTER上的计算效率较超级计算机上的效率低。但CLUSTER较超级计算机费用低，有较大的适用性，而高性能计算机是处理海量数据的强有力的工具，生命科学中计算问题必须进行超级计算已是不争的事实，现代生命科学对超级计算已显示出强烈依赖和迫切需求，文中对BLAST算法进行改进，提出一种局部并行化的DNA序列比对算法，为了检验算法的科学性和适用性，将此算法与超级计算机的高效并行算法——改进的FFT算法相比较及分析。     

基于蚁群算法的铁路空车调整优化模型设计

针对铁路空车调整问题,采用蚁群算法解决此问题,建立以空车走行公里数最小为目标的优化模型,并给出求解算法。算例分析表明模型的正确性和算法的合理性,将蚁群算法的时间复杂度与其他一些解决空车调整问题的算法的时间复杂度进行比较,充分体现蚁群算法解决大规模路网空车调整问题的优越性。     

求解背包问题的一种新的近似算法

给出了求解背包问题的一种新的近似算法,这一算法是一种改进的贪婪算法,即将部分枚举法与贪婪算法相结合.从而使其具有更好的性能保证.同时,从理论上证明了这一算法的可靠性.最后,通过具体算例验证了算法的有效性.     

发动机匹配优化算法的研究

依据优化标定方法,设计了基于发动机排放控制的优化方案,并建立了以发动机经济性为目标,排放性作为约束的优化数学模型．对适用于该数学模型的信赖域法、模式搜索算法、遗传算法等优化算法进行了论证．针对实际发动机排放优化问题对各种算法的优劣进行了比较,并在此基础上提出了组合算法的思想．优化结果表明,组合算法全局搜索性和优化结果良好,且计算时间、计算量等较单一优化算法时均有显著改善．     

Logit�����������ģ�͵ĸĽ�Dial�㷨

研究Logit随机网络配流模型及实现模型求解的Dial算法,针对原模型及算法的缺陷,通过引入路段长度相关的容错系数指标重新定义有效路径的判定条件,在此基础上提出一种改进的Dial算法,并应用于Logit随机网络配流模型中.改进算法在不降低原算法精度下不仅保留了原算法的无需路径枚举、计算效率高等优越性,而且满足实际出行者偏好在较短路段上“迂回”选择潜在有效路段的特点.最后通过一个路网实例对2种算法的配流结果进行了对比.结果表明,改进的算法避免了原算法缺陷导致的结果异常,配流效果更加符合实际,其计算效果明显优于原算法.     

基于转向的Logit交通分配算法

为避免交通分配中传统的网络扩展法在处理转向延误时的缺陷,通过分析网络基本要素节点、路段和转向之间的拓扑关系,借鉴Dial算法的基本框架,设计了一个基于转向的Logit交通分配算法。该算法以源点至路段的含转向延误的最短路径长度为依据处理各条路段,正向计算转向权重,反向分配路段流量和转向流量。算法计算结果与Logit路径流量和Dial算法数据相一致,该算法可直接求解既满足Logit路径选择概率又考虑转向延误对交通分配影响的路段流量和转向流量模式,而且Dial算法是其在转向延误为零时的一个特例。     

求解预支约束下商品批发零售问题的近似算法

研究了求解预支约束下批发零售问题的一种新的近似算法,这一算法是一种改进的贪婪算法,即将部分穷举法与贪婪算法相结合并从理论上分析了该算法的可靠性和有效性,最后得出了该算法的性能保证为1-e-1.     

SPSA算法在微观交通仿真模型VISSIM参数标定中的应用

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法（GA）的不足,建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

Sequential similarity detection algorithm based on image edge feature

Abstract： This paper proposes a new sequential similarity detection algorithm （SSDA）, which can overcome matching error caused by grayscale distortion; meanwhile, time consumption is much less than that of regular algorithms based on image feature. The algorithm adopts Sobel operator to deal with subgraph and template image, and regards the region which has maximum relevance as final result. In order to solve time-consuming problem existing in original algorithm, a coarse-to-fine matching method is put forward. Besides, the location correlation keeps updating and remains the minimum value in the whole scanning process, which can significantly decrease time consumption. Experiments show that the algorithm proposed in this article can not only overcome gray distortion, but also ensure accuracy. Time consumption is at least one time orders of magnitude shorter than that of primal algorithm.