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.     

基于特征脸和二叉树支持向量机的人脸识别

提出使用特征脸和二叉树支持向量机（BT-SVM）分类器相结合的方法进行人脸识别。首先从训练图像中求得特征脸空间,然后将训练集和测试集图像投影到特征脸空间得到投影系数,使用训练样本投影系数训练BT—SVM分类器,再使用BT—SVM分类器对测试图像进行识别。在ORL人脸库进行模拟试验,结果表明BT-SVM分类算法获得比SVM分类算法更高的识别率。     

基于特征脸和LS-SVM分类器的人脸性别分类

提出使用特征脸和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器相结合进行人脸性别分类.我们首先从训练图像中求得特征脸空间,然后将训练集和测试集图像投影到特征脸空间得到投影系数.使用训练样本投影系数训练LS-SVM分类器,对训练图像和测试图像进行分类试验,同时计算出分类准确率,实验结果表明LS-SVM分类要比其他分类算法有更好的优越性.在实验中我们也使用交叉验证来确定特征脸数目和核函数参数.     

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随着火车票实名制的不断推广,人工核实身份的验票方式已不能满足实际需求,鉴于此本文提出一种基于词包模型的人脸身份认证算法,通过人脸比对自动完成身份核实.首先提取每幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)描述子;其次利用词包模型(BOVW)构建人脸的典型特征;随后训练SVM分类器,将同一人不同年龄段的图像作为同一类,针对同一人的类内相似性和不同人的类间差异性进行建模;最后通过SVM分类器分别对旅客图像和其身份证图像进行分类,根据所属类别的一致性判断是否属于同一人.实验结果表明,本算法能有效地进行身份认证,并且针对图像质量较低、光照情况不可控的情况仍可达到比较高的准确率.     

道路标志自动分类方法

为了对道路标志图像进行自动分类,通过图像颜色空间变换,将图像的RGB量值转换为H(色度)S(饱和度)I(亮度)量值,采用Sobel算子进行道路标志图像的边缘检测,利用行扫描法进行区域填充,以获取二值化的道路标志图像区域,提取道路标志二值化图像的不变矩与形状参数作为图像特征值,设计BP神经网络道路标志图像几何形状分类器,以道路标志图像的H、I为特征值,设计了欧式距离分类器,实现道路标志背景颜色的识别。融合道路标志图像几何形状和背景颜色的识别算法,并利用道路标志的分类知识和自动分类方法,能有效实现道路标志图像的自动识别。     

泰安高速道路湿滑指数与道路结冰指数分级研究

利用2011~2014年泰安交通站逐时观测数据,对泰安交通站的天气现象、DSC111路面状况、防滑系数、路面温度、气温和降水量等要素进行统计分析,建立了高速公路道路湿滑指数和道路结冰指数的分级预报方法,并给出分级标准。道路湿滑指数和道路结冰指数的分级标准是以当前有没有降水、路面温度的高低为主要判断依据,同时加入前6 h的降水量作为有持续降水的依据。将道路湿滑指数和道路结冰指数均划分为4个等级,等级越高,路面防滑系数越小,车辆行驶越危险。     

基于路面指纹的高精度车辆定位

车辆定位广泛使用基于视觉的定位方法,针对前视图像或侧视图像易受到周围环境的影响且定位过程中需要遍历匹配地图图像导致耗时较长的问题,本文提出一种基于俯视路面图像的表征模型--路面指纹.路面指纹包含GPS(Global Positioning System),路面特征和图像特征点.该模型通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)结合连通区域识别待定位图像的路面特征信息,利用路面特征信息对GPS初定位筛选的地图节点进一步筛选从而提高定位效率.分别在路面特征信息密集和稀疏的路段下进行实验,实验结果表明,通过引入路面指纹使定位耗时减少20.3%,平均定位误差为47.4 mm.该方法能提高定位效率并实现高精度车辆定位.     

基于改进塔式梯度直方图的行人检测算法

采用改进分块方式的塔式方向梯度直方图（PHOG,Pyramid Histogram of oriented gradient）作为特征提取的方法,应用支持向量机（SVM,Support Vector Machine）算法作为分类器进行训练和检测.INRIA测试集上的测试结果表明,相对于采用传统HOG和PHOG特征表示方法,所提出的方法使分类检测正确率有了进一步提高.     

基于神经网络的沥青路面破损图像识别研究

提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法.将路面图像等分为64×64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征.设计了基于BP神经网络的子块图像模式分类器,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图像分割结果.并将路面破损图像子块分布特征作为路面破损图像的整体特征,在此基础上设计了基于全局优化算法的路面破损前馈神经网络分类器.最后进行了路面破损图像识别试验,识别率达到96.7%.     

基于车载连续序列图像的道路曲率计算方法

提出一种基于车载连续序列图像的道路曲率计算方法.算法首先利用车载视 觉系统进行内外参数标定实现对路面车道线的三维重建,利用三维重建误差模型对重建 的数据点进行误差估计,并对数据点进行选弃.对序列图像中路面车道线重建出来的曲线 采用ICP 算法进行曲线匹配,并将匹配后的曲线映射到统一的参考坐标系中.最后利用匹 配曲线上的数据点进行圆周拟合,计算道路曲率.实验中利用真实的车载连续序列图像对 算法进行验证.针对曲率半径分别为96 m和430 m两段不同程度的弯道,利用本文算法计 算对应道路的曲率半径.结果表明,本文算法能够精确地计算出不同弯道的道路曲率,特 别是针对平缓弯道的曲率计算,比基于单幅图像的曲率计算方法更加准确与稳定.     

基于物联网的高速公路全路段气象检测与交通信息实时提示系统

恶劣的气象和道路条件易引发高速公路交通事故,造成人民生命财产的重大损失,因此很有必要提前向司乘人员发布前方路段的气象和路况信息,警示驾驶员提前绕道或做好防范措施.高速公路全路段气象检测与交通信息实时提示系统是为此目的而研制的一种基于物联网技术的可实现人、车、路互动的提高高速公路行车安全的新型设备.该设备近几年在多条高速公路使用,大大地降低了交通事故的发生率,提高了行车安全,取得了较好的经济和社会效益.     

基于行人出行需要的城市道路步行安全对策

道路的步行条件差是诱发行人违法,进而造成交通事故的重要原因。在城市道路步行系统的设计与管理中,应当根据行人出行需要的特点,着力提高其行人通行能力、减少绕行距离、降低通行延误、改善步行舒适性和道路辨识条件。     

基于主观感受的区域路网服务水平实验

区域路网服务水平可以理解为出行者在区域路网中所感受到的道路交通条件和交通状态的质量水平,可以描述为出行者或交通管理人员对于区域路网交通状态的一种主观感受.基于这一点,本文提出一种新型的基于主观感知的实验方法.通过各种不同的区域路网图像来描述各种交通状态,并通过不同类型的评价人员对这些图片进行主观评价,根据其交通状态确定该图片属于哪一级服务水平.最终的评价结果可以作为区域服务水平的评价标准.     

路段环境交通容量优化模型与算法研究

在分析路段环境交通容量主要影响因素的基础上,探讨了路段的污染控制约束条件,以及通行能力约束条件,建立了通行能力和污染控制约束的环境交通容量优化模型,构建了基于增广拉格朗日松弛和辅助问题原则法的模型求解算法.实例结果表明,构建的算法能够快速有效地求解这类环境交通容量优化模型.     

典型交通设施对道路交通事故致因影响分析

在分析黑龙江省2006～2010年间1万多起道路交通事故数据的基础上,选取道路交通控制设施、路侧防护设施、道路物理隔离设施、照明设施等四类典型道路交通设施作为研究对象,分析不同敏感条件下（如不同道路类型、不同天气条件、不同事故形态、不同路表条件等）发生的交通事故形态与特征,据此分析道路交通设施对交通事故发生的影响情况,这将有利于道路交通设施功能的有效发挥,道路交通安全度的提高,也有利于道路交通设施的管理与维护。     

基于模糊数学的道路交通安全评价建模研究

应用模糊数学的方法对道路交通安全评价进行建模研究,通过纵向与横向的比较,得出天津市道路交通安全状况虽然向好的方向逐步改善,但与同类城市相比较,道路安全状况仍然较差,需要交通管理部门采取进一步措施,提高道路的安全性。     

基于元胞自动机的高速公路瓶颈交通演化仿真

为分析高速公路中道路瓶颈造成的堵塞现象,本文改进KKW (Kerner-Klenov-Wolf) 模型, 建立跟驰规则;综合考虑车间距和车速对车辆换道的影响,建立自由换道和强制性换道规则;并对高速公路中不同车流量条件下,道路瓶颈上游的堵塞区域分布、换道行为特征和车道上交通参数的变化情况进行仿真研究。结果表明：在给定的交通量条件下,汇流车道的拥堵区域长度处于动态平衡状态,不会随时间而变化,且道路瓶颈前的汇流行为会导致目标车道上严重的速度下降,汇流车道和目标车道上车辆速度变化趋同;从换道集群特征来看,道路瓶颈前因高交通流量形成的低速汇流车辆倾向于以小集团的方式统一进行换道,造成目标车道上剧烈的交通震荡;瓶颈消失后,交通恢复时间随进口交通流量的上升而线性增长。     

基于道路因素的交通事故特征分析

鉴于道路因素在交通事故诱因中的重要作用,针对真实交通事故进行统计分析对改善道路交通安全具有重要意义。与以往单一事故率评价指标所不同,分析交通事故的多个特征,得出道路因素中的道路等级、路面结构、照明爷件、道路限速、道路饱和度等因素与交通事故之间的内在联系,以期为改善道路建设和预防交通事故提供有价值的参考。     

基于DEA的城市道路交通安全评价

城市道路交通安全状况直接影响城市交通运输的发展和人民的生命财产安全.为此以城市道路为研究对象,利用数据包络分析（DEA）建立了城市道路交通安全评价模型,并选取了5个城市的多个指标进行实例分析,得到了各城市道路交通安全状况以及主要成因.结果表明,数据包络分析法在城市道路交通安全评价中具有很好的效果,结果更为客观.     

高速公路超高设计分析

在平曲线上设置超高,其目的是形成向心力,以平衡车辆在弯道上行驶的离心力.随着公路设计新理念的推广,应结合运行速度理论对不同等级、不同地区、不同交通获况的道路进行更加合理的超高设计,以保证道路行车安全.