高速公路紧急救援指挥决策系统的研究

由于公路事件产生的危害和造成的损失较大,所以要求管理者不仅要有准确的事件预见能力,还要有高效的事件处理能力。事件发生后的处理更涉及到交通、医疗、消防等多部门联动,这就要求所有的预警和处理必须建立在科学有效的基础之上。     

一种网络安全事件自动处理平台的设计

为实现对网络安全事件的高效适时处理,本文给出了一种集成的网络安全事件处理业务支撑环境的平台搭建设计,并详细阐述了系统整体架构、数据库和业务流程的设计过程。该设计方法具有较强的普实性,可以直接移植应用到其它办公自动化系统的设计环节。     

基于线性模型的高速公路交通事件和干预作用影响下的车流波分析

交通事件的发生导致高速公路正常交通流发生改变,为了促进发生交通事件时车流拥挤或阻塞的消散,减少排队延误,应在事件发生点上游对车流采取一定干预措施.运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综合作用下对车流状态的影响,建立了基于车速-交通密度线性模型下的车流波波速模型,干预作用产生的干预波和交通事件影响产生的集结波、启动波、消散波相互作用下的车流波位置和对应时刻模型以及分流干预措施解除时刻模型.这些模型为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据.     

交通事件和干预作用影响下的高速公路车流波分析

运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综合作用下对车流状态的影响,建立了基于车速———交通密度一般模型下的车流波波速模型、干预作用产生的干预波和交通事件影响产生的集结波、启动波、消散波相互作用产生的车流波位置和对应时刻模型以及分流干预措施解除时刻模型.这些模型或关键参数的确定,为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据.     

交通事件和干预作用影响下的高速公路车流波分析

运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综合作用下对车流状态的影响,建立了基于车速———交通密度一般模型下的车流波波速模型、干预作用产生的干预波和交通事件影响产生的集结波、启动波、消散波相互作用产生的车流波位置和对应时刻模型以及分流干预措施解除时刻模型.这些模型或关键参数的确定,为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据.     

交通事件下路段通行能力多层模糊估计方法

交通事件常导致道路网络区域性拥堵。研究交通事件下路段通行能力估计方法，有助于精准施策，缓解交通拥堵，提高道路服务水平。针对交通事件下路段通行能力影响因素复杂、样本数据量少等问题，本文提出基于多层模糊的通行能力估计方法。首先，宏观分析路段通行能力影响因素间关联性，基于模糊逻辑，构建通行能力估计模糊子系统，并将各类交通事件影响量化为多项特征值。其次，研究以交通事件影响量化特征值为输入，构建路段通行能力多层模糊估计方法，输出路段通行能力折减率。最后，通过实际案例验证模型的有效性，对比分析交通事件下路段通行能力实测值、经典通行能力计算方法与本文方法。结果表明：本文方法适用于多种交通事件场景，通行能力估计总平均误差为5.43%，相较HCM折减车道法估计精度显著提高。在交通事件动态检测数据支撑下，研究成果可在线估计交通事件影响下的路段通行能力，可为交通管理部门实现非常态下的智能管理与控制提供支持。     

高速公路交通事件线性模型及车流波分析

高速公路由于交通事件的发生导致正常交通流发生改变,为了消散车流拥挤或阻塞,减少排队延误,应采取一定干预措施。运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综作用下对车流状态的影响,建立了关于车速与交通密度线性模型下的车流波波速模型,这些模型为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据。     

基于多层事件融合的场景事件实时分析

为解决智能监控场景中场景事件实时分析问题,提出了一种基于多层事件融合的场景事件分析模型以及对应的RBPF实时推理方法.利用事件具有层次结构特性以及各层事件之间的关系,将场景事件分解为不同层次的子事件,利用多层子事件融合进行场景事件分析,并用多层动态贝叶斯网络模型对其建模.构建模型对应的RBPF推理方法,以实现对复杂场景事件进行实时分析.仿真实验证明了该方法能够对动态场景中的场景事件进行实时推理,比PF方法具有更高的精度及较少的时间代价.     

基于多SVM分类器融合的高速公路异常事件检测方法

提出了一种利用多SVM分类器对高速公路中的复杂交通信息进行有效融合的异常事件检测方法.首先,将初始训练集划分为互不重叠的子集,为每个子集训练分类器.给定一个输入向量,利用分类器求得其所属的类别标签,并计算出该向量对特定簇的隶属度.其次,利用概率方法将多SVM分类器分类结果进行融合,得到最终分类结果.接下来,将“车流量”、“行车速度”、“道路占用率”、“相邻监测站的车流量差值”、“速度差值”以及“道路占用率差值”等交通参数表示为特征向量,分别输入到经过训练的SVM分类器,并将多SVM分类器融合后的分类结果作为判别异常事件的依据.最后,从5个具有代表性的高速公路路段采集到的交通数据构造实验数据集.实验结果表明,对比单一SVM和LS-SVM,文章提出的基于多SVM分类器融合的高速公路异常事件检测方法可以有效提高高速公路异常事件检测的准确性和可靠性,弥补了仅使用单一交通参数进行异常事件检测的不足.     

射频识别技术在图书馆信息化建设中的应用

射频识别技术具有快速扫描、体积小型化和形状多样化、抗污染能力和耐久性强、可重复使用、穿透性和无屏障阅读、数据存储容量大等特点.射频识别技术在图书馆信息化建设中的应用,必须解决RFID标准、RFID标签病毒、RFID与IPv6的结合等问题.     

Object tracking and tracing: Hidden semi-Markov model based probabilistic location determination

The enhancement of radio frequency identification (RFID) technology to track and trace objects has attracted a lot of attention from the healthcare and the supply chain industry. However, RFID systems do not always function reliably under complex and variable deployment environment. In many cases, RFID systems provide only probabilistic observations of object states. Thus, an approach to predict, record and track real world object states based upon probabilistic RFID observations is required. Hidden Markov model (HMM) has been used in the field of probabilistic location determination. But the inherent duration probability density of a state in HMM is exponential, which may be inappropriate for modeling of object location transitions. Hence, in this paper, we put forward a hidden semi-Markov model (HSMM) based approach for probabilistic location determination. We evaluated its performance comparing with that of the HMM-based approach. The results show that the HSMM-based approach provides a more accurate determination of real world object states based on observation data.     

基于射频数据的道路交通流路径识别优化模型

针对非RFID(Radio Frequency Identification)覆盖道路交通流路径识别误差较大等问题，本文提出基于FCD(Floating Car Data)校核下RFID道路断面交通流路径识别优化组合模型。首先， 利用平移不变小波变换将RFID初始数据切分为可追溯交通流、非追溯交通流及随机项；然后，根据统计路段中浮动车数量将路段分为Full、Defect、Null这3类，并建立FCD-RFID追溯路径模型识别可追溯交通流路径构成，同时，提出考虑出行时间、道路等级和驾驶偏好因素的综合成本阻抗效用函数，通过路径感知随机用户平衡分配模型估算非追溯交通流与随机项路径；最后，通过路径叠加识别断面交通流最终路径构成。结果表明：相较于单一RFID交通流路径识别，组合模型具有更高精度，MAE(Mean Absolute Error)为 72 辆，较单一 RFID 算法下降 62.5%，MRE(Mean Relative Error)为9.5%，下降72.2%；在非RFID覆盖校核道路中，组合模型MRE为13.3%，较单一 RFID算法下降82.0%，有效验证了本文模型的可行性及适用性。     

基于RFID的路径数据压缩研究

在无线射频（RFID）广泛应用过程中产生海量数据,由于其数据与一般数据存在差异而且占用较大的存储空间,所以对RFID数据的存储问题亟待解决,对此首先对车联网（IOV）收集的RFID路径数据从地点维和时间维两方面进行了预处理,之后采用改进的LZW方法进行压缩存储,对阈值的判断方法进行改进,从而高效地完成RFID路径数据的压缩存储.实验结果表明,该算法达到了路径数据存储占用较少空间的目的,同时也为以后的路径数据挖掘工作打下良好的基础.     

基于粒子滤波的场景事件实时识别

为解决智能监控场景中场景事件的检测与分析问题,提出了一种基于粒子滤波的场景事件实时识别方法.将场景事件分解为一系列的子事件,构成多层动态贝叶斯网络模型,模型中每一状态对应一种事件.采用Particle F ilter粒子滤波方法对模型中各节点状态的后验概率进行实时估计,以对场景事件进行实时识别.采样不同的粒子数目进行了对比仿真试验,仿真结果表明该方法能够得到较高的识别精度.     

Thread labeling for news event

Automatic thread labeling for news events can help people know different aspects of a news event. In this paper, we present a method to label threads of a news event. We use latent Dirichlet allocation (LDA) topic model to extract news threads from news corpus. Our method first selects the thread words subset then extracts phrases based on co-occurrence calculation. The extracted phrase is then used as a label of a news thread. Experimental results show that about 60% of generated labels visualize the meaningful aspects of a news event. These labels can help people fast to capture many different aspects of a news event.     

基于RFID技术的列车精确定位系统设计与试验

通过对目前列车定位技术的优缺点分析对比,提出将RFID技术运用于列车定位,同时用C语言开发了RFID（Radio frequency technology）列车定位控制系统,并在模拟实验台上对其进行了试验.试验表明：RFID技术能够独立完成列车的定位,高速阅读器识别电子标签并从中读取信息的速度为20 ms左右,满足高速铁路运输.试验中RFID技术定位精度为5 cm,可以直接定位区分复线中列车所在线路以及道岔处位置.无线射频技术具有一定的抗干扰能力,能适应多沙土和多雨水的恶劣自然环境,同时可以检测列车脱节问题.     

提高联网高速公路路径射频识别系统可靠性方法探析

利用标识站信息漏读漏写模型分析整个识别系统中可能出现的错误情况,提出硬件和软件解决方案.研究表明,利用数据分析查询和超时表等关键技术,可以有效提高联网高速公路路径射频识别系统的稳定性.     

危险品货物运输全程监控分析

在研究危险品货物运输监控现状的基础上,提出基于RFID、GPS、GPRS和GIS的危险品货物全程监控模型以及基于RFID和IC卡的"人、车、货"匹配模型,有效的实现危险品货物运输的全程监控。在此基础上设计车载终端体系结构并开发了显示界面,实现车辆状态信息、货物状态信息的显示和路线三维模拟。最后基于ArcgisEngine开发监控系统的显示界面,实现车辆实时显示、轨迹回放和位置查询等,并用模拟数据进行验证。     

基于多节点射频卡的车辆管理系统研究

射频识别技术是一种先进的自动识别技术,已经被越来越广泛地应用于交通运输和物流领域。通过以Visual Ba-sic 6.0作为开发平台,以SQL Server 2000为后台数据库,实现了INSIDE读卡设备以及DH 3000非接触式射频卡系统等在车辆管理系统中的应用,为车辆管理调度提供了理论和现实依据,从而提高了运输效率。