一种基于图像处理的危化车辆识别方法

高速路口车道上对危险化学品车辆进行识别,对实时监测危险化学品车辆、保证事故后的及时救援有重大意义.根据危化车辆车顶必须安装危险标志灯的特征,针对监控设备抓拍的车辆头部图片,采用边缘检测、连通边缘提取、相似三角形检测等一系列算法,检测图像中是否存在标志灯,从而实现对危化车辆的识别.最后采用Matlab实现了识别算法,验证了本方法的准确性和可行性.     

车辆牌照自动识别系统的开发

车辆牌照识别是智能交通系统的重要组成部分，通过车辆牌照可以检索车辆的重要信息（监视车辆的违章和车辆缴费情况等）。开发研制了车辆牌照自动识别系统，该系统通过对车辆牌照定位找出车辆牌照位置，并对车辆牌照中的字符进行分割和匹配，从而识别出车辆牌照。实验表明该系统能够实时检测和识别车辆牌照。     

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针对智能交通的广泛应用与需求,提出了一种黄网格区域违章车辆智能监测算法。首先通过连续帧差法生成不含任何车辆信息的静态背景,然后结合差分图像分割算法和二值数学形态学算法来提取车辆目标,最后通过监测车辆并判断其在黄网格区域滞留时间来判断该车是否违章。监测系统采用多摄像头远近景协同拍摄的方法,保存车辆违章的视频片断并提取车牌信息,最终结果作为交警处罚违章车辆的依据。本文提出的黄网格区域违章监测算法具有一定的实际应用价值,在智能交通管理中得到一定的应用。     

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海量动态交通流中,经常出现结伴而行的车辆.特定区域内,当结伴车辆出现的概率较大时,即可将其视为伴随车辆,这类车辆具有相互掩护和团伙作案的重大嫌疑.及早检测和识别伴随车辆,能有效降低道路交通安全系统中的危险因素,对预防和减少与道路有关的治安和刑事案件,也具有十分重要的意义.本文在车牌自动识别数据库基础上,应用数据挖掘技术,提出伴随车辆检测和识别算法,并进行了实地测试.实验结果表明：应用数据挖掘技术对伴随车辆进行分析检测,具有检测效率高、检测误差小、应用范围广的特点,完全可以满足刑侦等部门对伴随嫌疑车辆进一步排查的需要.     

基于PET算法的匝道合流区交通冲突识别模型

为了识别入口匝道汇入车辆与主线直行车辆间的交通冲突,开展了匝道合流区车辆交通冲突识别研究.本文结合车辆运动信息,考虑车辆尺寸对交通冲突的影响,构建了基于后侵入时间(Post Encroachment Time, PET)算法的匝道合流区冲突识别模型;给出车辆交通冲突严重程度的确定方法,采用仿真分析验证了所建模型的有效性.结合实测交通数据,确定了PET阈值范围.结果表明,采用后侵入时间算法的匝道合流区交通冲突识别准确率为91.71%,说明该模型能有效识别匝道合流区的潜在冲突.研究成果可为车路协同环境下匝道合流车辆提供安全预警,进而减少车辆碰撞事故的发生,提升整个交织区域的道路交通安全水平.     

基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(LiDAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG) 算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证. 实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联.     

基于GPS数据的高速公路车辆异常行为检测

车辆异常行为是造成高速公路交通隐患的主要原因之一。为了提高高速公路的安全管理,通过对车辆GPS数据进行分析,将连续11次定位的车辆速度、加速度作为输入参数,进行神经网络分类器的设计与训练,设计基于GPS数据的车辆异常行为分级检测算法。通过GPS实验和VISSIM模拟仿真各类车辆异常行为,分析检验检测算法,结果表明提出的分级检测算法具有较高的检测率,能够有效的识别各类车辆异常行为。     

违章车辆视频检测算法的研究

违章车辆视频检测是智能交通系统ITS中的一个重要环节,它对于交通安全、交通管理与控制方案选择具有非常重要的理论意义和实用价值.文章对影响车辆视频检测的关键技术进行了较为详细的讨论,包括背景更新技术、阴影处理方法、车牌定位技术,提出一种区域检测和车牌定位相结合的一种视频检测方法.经试验证明,该方法能够对各种类型的闯红灯车辆进行有效的检测,具有很高的实用价值.     

基于视频的城市快速路车辆异常行为检测

文章提出虚拟传感器的概念,针对城市快速路视频监控系统,改革单一功能摄像机,使其成为具人工智能的新型视频传感器,完成道路车辆跟踪及异常行为检测。异常检测算法运用带有时间和空间信息的车辆轨迹对自组织神经网络进行训练,获得神经网络参数后利用概率模型对实时车辆轨迹进行异常提取。该文所提算法能在嵌入式DM642视频处理平台上有效运行,能够提取诸如超低(高)速行驶、违章停车、违规掉头等异常行为,具有低运算量及较好的鲁棒性。     

基于视频检测的车辆变道轨迹识别方法研究

采用Hough变换检测车道线,然后采用背景减差法对运动目标进行检测;目标车辆的跟踪使用改进的形心跟踪算法和模板匹配算法,对运动车辆的轨迹进行提取,计算已有车辆轨迹与车道线的距离;结合高速公路三种常见变道情况,对车辆变道进行定义;通过车辆轨迹与车道线距离方差判断车辆轨迹是否发生违法变道。实验结果表明,该算法能有效地识别车辆变道轨迹,且算法简单可靠。     

蚁群算法在物流运输车辆调度中的应用

现代物流运输车辆调度过程复杂多变,将蚁群算法引入物流车辆调度,可优化车辆优化调度算法。实践证明,该算法是一个非常有效的解决组合优化问题的工具,在一定程度上加快了进化进程。     

基于GPS车辆定位信息的交叉口延误计算方法

为得到车辆在城市道路信号控制交叉口的瞬时延误,根据车辆在交叉口的运行特征,利用GPS车辆定位信息,提出了交叉口车辆延误3种指标的计算方法。为确定加速度临界点,探讨了两种车辆延误的计算方法：加速度临界值过滤法和非线性拟合～局部最优解法。这两种方法能够很好地描述车辆加速和减速等运动过程,并有效地寻找交通流特征曲线的拐点,从而计算车辆在信号控制交叉口的延误。最后,通过实际数据对两种算法进行了验证。通过比较分析,从算法的简便性、有效性和准确性层面分别得出结论,结果表明,非线性拟合一局部最优解法比加速度临界值过滤法平稳,精度相对较高。     

基于遗传算法的公交车辆智能排班研究

运营车辆智能排班是公交车辆智能调度需要解决的典型问题之一。它可以描述为：通过某种智能化的算法,在有限的算法步骤内,找出所有满足约束条件的排班方案中的最优方案或接近最优的方案。作者针对公交排班的特点,对遗传算法的各个算子进行了专门化处理并进行了大量的试算。结果表明,遗传算法对解决公交车辆排班问题是有效的。     

自动公路系统的磁道钉编码及定位方法研究

通过设计一个具有双车道带有曲率半径为80m的弯道的环形道路，作为磁道钉导航的自动公路实验场，说明对道路中磁道钉进行伪随机（PN）编码的方法，给出其纵向定位算法；论述了在多车道的自动公路系统中，通过读取的PN编码与解方程组产生的生成码的匹配运算，确定车辆所在车道和纵向定位；讨论了多条道路汇聚和有匝道的路网的PN编码方法．     

汽车油耗检测与试验分析

在分析和总结目前国内外车辆油耗检测仪器普遍存在的问题及其特点的基础上,根据其研发水平及发展趋势,采用先进的传感技术、单片机技术和显示技术,研制智能型汽车油耗检测仪器。通过试验分析,油耗检测系统所采用的理论具有可行性,根据具体情况对理论模型进行修正,从而提高油耗检测精度,同时进行适应性试验,结果表明该检测系统具有较强的适应能力。     

调频高斯小波变换在INS/GPS系统中的应用研究

在INS/GPS系统中,对组合导航系统中各传感器进行有效的在线故障检测是保证信息融合算法可靠运行的关键.小波分析在突变检测上有其独特优势.据此,文中以某型INS和MS860 GPS组合系统试验数据进行分析处理,利用调频高斯小波变换方法后,系统航向误差方差由原来的0.1°减小到0.03°,速度的发散也极大地得到抑制.因此,调频高斯小波变换方法有效解决了INS/GPS中在线软故障检测的难题, 提高了INS/GPS系统组合EKF滤波的稳定性和精度.     

运动车辆检测与跟踪方法

为提高城市智能交通综合管理能力,提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中,根据运动目标与道路背景统计特性的差异,基于贝叶斯概率准则,提出一个自适应背景更新算法,检测分离运动车辆目标前景,采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪,并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明:该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频,平均检测准确率为94%,具有较好的实时性与鲁棒性,能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。     

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分析了当前车辆避碰系统传感器端在对障碍物信息进行检测时,易受到道路交通环境因素干扰而产生虚报、漏报现象的原因,对车载传感器检测到的障碍物信息进行了性质归类. 在此基础上介绍了车辆避障准确度模型. 采用蒙特卡罗方法模拟车辆在运行过程中的碰撞判定,并依此对模型的仿真算法进行了设计. 整个仿真试验在室内道路交通系统仿真试验平台 (RTSSEP)上实施,结果表明仿真方法能有效模拟障碍物信息准确度模型的执行过程,可为进一步开展建模研究提供信息依据.     

基于时间Petri网的集装箱码头AGV调度系统建模研究

在分析了集装箱自动化码头物流系统中的自动导引小车-AGV工作情况的基础上，提出了利用时间Petri网对AGV调度系统建模和性能分析的基本思路；建立了AGV的运输路径模型，并进行了系统性能特性分析；结果表明这种模型能够准确地描述集装箱码头物流系统的运行状况．     

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针对有时间窗的车辆调度问题，在标准遗传算法的基础上，加入爬山算法增强算法的局部搜索能力，通过保护全局最优基因的方法提高了算法的收敛能力，并辅以自适应变异算子，构造了一种改进的混合遗传算法。实验结果表明，改进后的算法具有抗“早熟”能力强、收敛速度快和局部搜索能力强的特点。