国标《奥林匹克专用车道标志和标线》的研究与编制

国标《奥林匹克专用车道标志和标线》给出了奥林匹克专用车道标志和标线的一般规定,适用于2008年北京奥林匹克运动会期间奥林匹克专用车道上的标志和标线。该标准的编制对于保证奥运会期间的交通安全、准点、可靠、便利有重要的意义。     

一种基于形态学变换的车道检测方法

利用形态学图像处理技术,基于形态学变换的道路检测方法,能够应用形态学变换、Canny边缘检测与Hough变换检测出直线道路车行道的边缘线。试验表明该方法能够准确提取出目标区域轮廓。     

基于改进Canny算法的道路标线自动识别及定位

在自动化道路病害检测过程中,检测车的横向偏移会导致路面病害横向定位的误差,通过边缘检测算法对标线进行自动识别及定位,可消除病害横向定位的误差. 但传统Canny边缘检测算法存在对标线边缘识别不全,噪声、伪边缘较多的问题. 因此本文对Canny算法进行改进:采用维纳滤波替代高斯滤波以滤除噪声;利用OTSU法自适应地选取图像阈值;提出划定准偏区域以滤除路面干扰并提高边缘完整识别率. 研究结果表明:与其他边缘检测算法相比,该算法检测出的边缘像素总数分布在900～2 000,与标准值1 352较为符合,8连通域数与边缘像素总数、4连通域数的比值分别分布在0～0.04和0～0.29,在抑制噪声、剔除伪边缘及路面干扰、边缘识别连续性和单一边缘响应方面实际应用效果较好;人工法验证结果表明该算法定位标线结果与实际值的吻合度高达99%,可在同步采集的3D激光图像上进行路面病害横向定位.      

基于驾驶行为的车道变换模型研究及仿真

可靠合理的车道变换模型能提高微观交通仿真精度.为了研究车道变换行为意图起因及行为过程的规律,利用高空摄像法分析了城市干道基本路段驾驶人变道驾驶行为的特征,获取了变道车辆与其周围车辆距离、车速等的数值关系,提出期望车道的概念,总结了期望车道选择和车辆车道变换的基本规律,建立了基于驾驶行为的直线路段车道变换模型.最后编写V...     

基于方向可变Haar特征和双曲线模型的车道线检测方法

针对快速路车道线易受多种因素影响而较难检测的问题, 提出了一种基于方向可变Haar特征和双曲线模型的分布式车道线检测方法。首先对车载摄像头进行标定, 确定图像中车道平面消失线的位置, 将车道平面消失线以下部分的下2/3区域作为感兴趣区域Ⅰ。利用边缘分布函数获得感兴趣区域Ⅰ内车道线直线模型倾角, 再采用方向可变Haar特征提取边缘特征点并拟合车道线直线模型, 利用直线模型参数进一步确定感兴趣区域Ⅱ。提出一种单方向搜索算法, 提取边缘特征点并利用双曲线模型拟合获取完整的车道线模型。通过约10 000幅实际道路图片对车道线检测方法进行验证。验证结果表明: 检测方法能很好地实现多种环境下的车道线检测, 在晴好天气检测率为99.9%, 不良天气检测率为99.7%。     

基于均匀试验法的VISSIM车道变换参数标定

应用均匀试验方法,提出以进口道平均停车延误误差为指标的车道变换参数的标定方法。分别设定8个参数的默认值、取值范围和步长,并设计均匀试验表格。最后结合实例,对单个交叉口的车道变换参数进行标定,得到与该交叉口车辆运行情况最相符即进口道平均停车延误误差最小的参数取值。     

基于投影寻踪原理的HOV车道综合评价方法研究

HOV车道预期效果的综合评价作为实践运用的重要依据，愈来愈受到关注。为了客观、科学地作出定量评价，在建立HOV车道综合评价体系的基础上，基于投影寻踪原理，提出HOV车道的综合评价方法；并选择具体路段，针对HOV车道的使用效果进行预测分析，为其在我国的实践应用提供参考。     

基于车辆汇入理论加速车道长度的计算方法

通过借鉴公路无信号交叉口次要道路车辆通过交叉口问题的解决办法,引用汇入理论的计算公式,提出了高速公路互通式立交加速车道的计算方法。     

基于变向车道的平面交叉路口信号控制方法研究

对于多相位控制的平面交叉路口,为了降低路口的延误,提高路口的通行能力,可以通过设置变向车道,实施交叉路口的平面复合交通,来提高车道的利用率。为此,必须对该路口的信号控制方法进行相应的改进与调整：一是路口停止线的设置;二是路口信号灯的设置。     

基于CHT消失点检测及最小二乘法的车道线检测算法

为解决在车道线识别中检测消失点误差较大和检测速率较慢的不足,提出一种基于CHT消失点检测对车道线采纳点进行最小二乘拟合的车道线检测算法。该算法首先计算RGB熵直方图的最小差值,根据该差值初步分割道路图像。然后引入平行坐标系参数化的级联霍夫变换方法,对查找消失点方法进行改进通过一次投票得出消失点。并以搜寻的消失点为约束条件,利用最小二乘法对最终点进行拟合从而完成对车道线的检测。实验结果表明,所提出的算法对离线图片车道线检测精度达到93.4%,识别速度也有大幅度提升。     

基于投影的车牌倾斜检测方法

图像倾斜检测是车牌识别中的关键环节之一。典型的倾斜检测算法是进行Hough变换后寻找长直线的倾斜角度．在实际应用中,车牌图像中未必有明显的较长直线,或者长直线对正确检测形成干扰．本文介绍一种基于投影的车牌图像倾斜检测方法,通过对车牌图像做各种角度投影,寻找投影图像峰宽最窄的角度,即是图像的倾斜角度。测试结果表明了这种方法的有效性。     

基于叠加相位的干线绿波协调控制方法研究

现有的绿波协调控制图解法和数解法存在干线交叉口处的绿灯启亮时刻难以与对应方向的车流到达时刻相匹配的问题,造成了部分时空资源的浪费,压缩了双向的绿波带宽,影响了干线协调控制的效果。针对这一问题,提出基于叠加相位设计方法的干线绿波协调控制方法。该方法在传统方法求解结果的基础上,根据绿波带的设计速度,插入叠加相位,灵活地错开调整交叉口沿干线的两个行驶方向的绿灯启亮时刻,更好地匹配其与对应方向车流的到达时间;以最大化双向绿波带宽为目标建立规划模型,并利用二分法设计求解算法,实现对最大绿波带宽和各交叉口配时的计算。研究结果表明:基于叠加相位的干线绿波协调控制方法可以实现在不改变绿波设计速度的情况下,有效增加双向绿波带宽,减小干线延误,缓解交通拥堵;相较于传统的绿波协调控制方法,该方法将绿波带宽提高了140%,将干线的平均延误减小了86.2 s,有效缩短了各交叉口的行程时间。     

基于Stackelberg 博弈理论的自主性车道变换模型

本文提出了一种基于Stackelberg 策略的自主式车道变换模型.车道变换是一种 非常复杂的决策过程,很多因素会影响驾驶员做出变换车道的决策.本文关注自主式车道 变换情况,在自主式车道变换中驾驶员希望通过车道变换来得到更好的驾驶环境,例如 更高的速度或者更大的车头时距等.车道变换是一个决策的过程,在这个过程中驾驶员会 权衡诸多的因素并做出决策.在车道变换过程中目标车辆和在目标车道上的后随车辆会 相互产生影响.另外不同的驾驶员有不同的特点,即便在相同的交通环境下也会做出不同 的决策.我们利用Stackelberg 策略理论对驾驶员的车道变换决策行为进行建模,并利用仿 真对所提出的模型进行验证.     

基于二元Logit模型的驾驶员收费车道选择研究

通过分析驾驶员对收费站收费车道选择行为的规律特征,讨论了驾驶员收费车道选择行为的复杂性,确定模型的效用函数及概率计算公式.选取收费车道的排队长度、变换车道数、大型车数量、收费车道位置作为模型的特征变量,建立了驾驶员对收费车道选择行为的二元Logit模型.基于兰海高速钦州西收费站的实际观测数据,对各特征变量进行模型参数估...     

基于Hough变换的道路线形检测方法

利用GPS行车试验获得的道路散点坐标进行既有道路平面线形恢复过程中,最棘手的问题就是寻找行之有效的方法实现各线形单元的检测.文章在认真总结前人研究的基础上,结合数字图像处理中图像识别的相关理论,运用Hough变换原理,借助MATLAB语言,通过对含有试验测量点数据的图像进行处理,实现直线和圆曲线数据的识别以及部分无效点判别与剔除,经过大量实践检验,本方法具有实际可行性.     

基于变向车道的平面交叉路口信号控制方法研究

平面交叉路口不仅是城市道路网中通行能力的瓶颈，也是交通事故的多发源。因此，平面交叉路口交通流的组织与控制是城市交通管理的重点和难点之一。对于多相位控制的平面交叉路口，为了降低路口的延误，提高路口的通行能力，可以通过设置变向车道，实施交叉路口的平面复合交通，来提高车道的利用率。与此同时，该路口的信号控制方法也必须进行相应的改进与调整。     

基于相位补偿的电动助力转向系统控制方法

采用动力学与控制理论, 研究了具有3个集中质量的电动助力转向系统的物理和数学模型, 建立了总体结构图, 在对外环特性进行分析的基础上, 对总体结构图进行等效变换, 根据系统要求对控制系统进行了设计, 研究了控制对象的传递函数、控制系统的结构图、开环系统的Bode图、Nyquist图以及系统的稳定性, 并进行了台架试验。研究发现控制系统的结构图可以表示为内、外两环结构, 内环包含了反电动势的反馈通道, 采用快速比例积分(PI)控制的内环, 可以忽略反电动势, 没有进行相位补偿的系统幅值裕度和相位裕度约为负值, 稳定性较差, 而进行相位补偿后系统的稳定性较好。结果表明在系统低频共振频率范围内采用超前校正, 提供相位补偿是解决电动助力转向系统振动和稳定性的有效方法。     

基于点特征和边缘特征的无人机影像配准方法

为解决变形较大的无人机影像配准问题,提出了点特征和边缘特征相结合的配准方法.用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取点特征,完成影像的初步配准,并通过多项式函数对影像进行粗校正.在此基础上提取影像的边缘特征信息,根据距离相似性对边缘特征信息进行配准;依据色彩能量差筛选点特征信息配准结果和边缘特征信息配准结果,采用小面元微分校正的方法对变形影像进行校正.实验结果表明:提出的配准方法能够弥补点特征配准方法和边缘特征配准方法的不足,其配准的鲁棒性提高10%左右,可以较好地完成变形较大的无人机影像配准.      

基于改进VGG模型的低照度道路交通标志识别

针对低照度情况下道路交通标志图像亮度偏低、饱和度过高、图像模糊、识别不精确等问题,提出一种基于膨胀卷积-VGG(dilated convolution-VGG,DC-VGG)模型的道路交通标志快速识别方法.首先,运用限制对比度直方图均衡算法(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对图像H(色相)S(饱和度)V(色明度)空间中的V通道均衡化,实现低照度图像亮度增强;其次,在HSV空间中设定阈值分割出指定色彩,通过轮廓检测定位交通标志;然后,基于深度卷积对抗神经网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)对真实的交通标志图像进行数据样本增强,以提高分类模型的鲁棒性;最后,提出DC-VGG轻量化模型实现交通标志快速识别.经验证,该方法达到94.12％的识别准确率,且能在硬件不佳的条件下实时检测.