公路可行性研究工作刍议

对公路可行性研究中社会经济调查、交通运输调查及交通量调查所需要采集的数据进行了阐述；对调查资料的深度、内容进行了说明；并对数据的分析进行了论述。     

警戒区水上交通冲突数据自动采集系统

基于ECDIS、AIS以及支持向量机,引入交通冲突研究方法,提出船舶定线制警戒区水上交通冲突数据自动采集解决方案.方案利用支持向量机学习训练冲突样本数据,得到判别冲突严重程度SVM分类模型,并将SVM软件包和SVM分类模型嵌入到ECDIS,结合实时AIS数据建立水上交通冲突数据自动采集系统,应用该系统对长江口船舶定线制...     

基于样本自动标注的隧道裂缝病害智能识别

隧道表面裂缝的检测已经成为地铁运营人员的重要巡检任务之一.为实现隧道裂缝病害的自动监测，提出一种结合病害特征提取和深度学习的隧道裂缝样本自动标注与识别算法；针对隧道裂缝形态特征建立裂缝图像的特征样本库，改进了AlexNet深度卷积网络结构；设计研制了轨道移动式隧道图像采集系统以及巡检车，采集并构建了包含4 500张裂缝图像样本和1 500张测试图像的数据集，用以验证算法的可行性和有效性.研究结果表明：采集的图像清晰度符合要求，所设计算法可完成裂缝目标自动标注；裂缝图像测试集的识别率达到97.8%，证明了算法研究和采集系统的有效性.     

公共交通集成收费系统与交通规划

信息化公共交通系统具有公交运行基础数据的采集能力和手段，保证系统的数据源基础。这些基础数据包括：以公交站点上下车人数为主的交通需求数据、公交车辆运行车速及站点停靠时间数据、车辆驾驶状态数据等。考虑到公交运行的特殊性，这些数据的采集乇要由公交车辆车载设备承担，使得以集成收费系统收集到的信息为数据源用于交通规划成为可能。     

公路GIS开发中数据的处理与集成

以GIS为基础平台,数据为主线,研究了公路地理信息系统开发中数据处理与数据的集成方法.采集并组织了矢量数据、属性数据和栅格数据,实现了数据的浏览、检索,解决了数据集成中的2个重要问题:空间对象及其属性信息、图像数据的一体化;矢量数据与栅格数据的无缝集成.系统通过提供乡镇、河流、路网等的分布情况,已建公路及拟建公路沿线的相关信息,为路网规划、管理以及拟建公路的选线提供决策支持.     

基于嵌入式USB主机和CAN总线的现场数据采集系统

提出一种“基于嵌入式USB主机和CAN总线的现场数据采集系统”,系统通过CAN总线进行数据传输,取代RS485,提高通信质量;同时系统中的嵌入式USB主机将现场采集数据存入U盘,实现数据存储,取代现场数据采集系统必须有一台计算机存储数据的模式。     

基于时空路径推算的城轨网络客流分配方法

针对城市轨道交通客流分布推算问题,根据自动客票采集系统（AFC）数据和列车时刻表数据,提出基于乘客出行时空路径推算的网络客流分配方法.首先,利用前述两类数据估算乘客出行时间参数;其次,使用基于插点法的可行路径搜索算法得到全网各OD (origin–destination)对的可行路径集合;再次,基于乘客进出站刷卡信息、列车时刻表数据及匹配的可行路径集合,构建乘客有效出行路径集和列车集的推算模型,获得有效出行结果集;进一步,结合所得有效结果集合与列车载客量限制,并根据列车时刻表完成列车运行推演,确定唯一的有效出行路径和所乘列车;最后,设计开发基于C#语言的城市轨道交通网络客流推算系统,对某城市轨道交通工作日客流数据进行案例研究.结果表明：客流推算系统所得的断面客流推算值与运营参照值的平均差异上、下行分别为2.03%、3.90%;列车满载率变化趋势符合线路路由特点;早晚高峰时段换乘站的换乘客流来源站点固定,但早高峰来源量比例较晚高峰稳定.     

自动化采集技术在交调中的重要意义

交通信息采集手段是关系到公路交通情况调查工作质量的关键环节.本文对人工观测方式和自动化采集技术方式进行分析,提出自动化采集技术的优点;通过对交通流量采集设备采集数据的内容及数据应用进行分析,明确自动化采集技术在调查工作中的重要性;根据自动化技术使用现状及不足,提出自动化技术发展的建议.     

货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高，货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的 规划与管理中，同时，人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机 遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究，从基于轨迹数据的 货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的 研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现：货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留 点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题，但现有辨识方法多移植于旅客出行研究，需要更多地 考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面，研究者主要针对货运行程时间、空间 位置、出行需求等主题展开研究，并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性，但预测时空范 围较为局限，需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外，轨迹数 据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运 政策评估等研究。最后，在总结现有研究不足的基础上，本文认为未来研究应重点将货运轨迹数 据与其他多源数据相结合，从3个关键技术进行突破：一是针对货运实践个体，重点探索高效货车 驾驶员的出行特征和出行模式，并在货运系统中进行推广应用；二是针对交通运输新技术和新形 势，重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略；三是针对货运 供需关系及匹配机制，重点研究货运全流程供需状态辨识与预测，并结合深度学习等方法训练和 开发智能供需匹配模型，从而优化货运系统调度，助力社会散乱运力资源整合，提高货运系统的 综合效率。     

自动驾驶测试场景研究进展

阐述了目前形成的自动驾驶测试场景的5种定义,并在梳理测试场景、基元场景、场景要素之间逻辑关系的基础上提出了自动驾驶测试场景及有关概念的定义;对比了目前业界较为认可的3种自动驾驶测试场景架构;从场景数据来源梳理了国内外开展的交通事故数据与自然驾驶数据采集与研究现状;概括了利用已知数据、专家数据、测试需求、测试对象以及自动驾驶技术特征等开展未知自动驾驶测试场景构建与自动生成研究的成果。研究结果表明:自动驾驶测试场景的定义及架构与自动驾驶场景的构建与自动生成关系密切;自动驾驶场景可以认为是自动驾驶汽车的行驶环境、交通参与者与驾驶行为等场景要素的有机组合与综合反映,自动驾驶测试场景除包含场景的所有要素外,还应包含场景起始状态、场景发生的态势以及场景结束时造成的影响和结果等内容的动态语义描述;现有测试场景架构已较为完善,但难以满足不同测试目标及测试方法的需求,其优化应充分考虑测试场景设计的流程;交通事故数据采集精度及有效数据特征不一,自然驾驶场景数据难以完全采集,且采集规范不统一,其面向自动驾驶测试场景构建的有效性还有待进一步论证,自动驾驶测试数据有望成为重要补充;提升场景覆盖度、加速测试进程是自动驾驶测试场景构建的重要研究目标,人工智能技术在自动驾驶场景生成领域的深度应用有望满足测试场景的完全覆盖或高覆盖需求;面向不同自动驾驶等级的测试场景分级及面向自动驾驶加速测试场景构建方法将是自动驾驶测试场景构建下一步研究的重要方向。      

地下土壤渗滤系统处理农村生活污水试验分析

建设地下土壤渗滤系统处理农村生活污水试验工程．通过取样检测,数据进行分析,系统对COD、BOD5、NH3-N、TP的平均去除率分别达到了89．78％．78．9％、97．13％和95．03％,效果理想．系统的出水方式对BOD5、NH3-N的去除有一定的影响,而上部作物的种类对处理效果略有影响．系统造价低,管理简单,卫生条件好,是污水资源利用的较好方法．特别适用于零星分散排放污水的治理,在广大农村具有较大的应用价值．     

基于支持向量机的车辆驾驶行为识别研究

从车辆行驶轨迹的角度,车辆驾驶行为可细分为车辆跟驰行为、车辆换道准备行为和车辆换道执行行为,它们对交通拥堵、交通事故等都有着重要影响,也是自动驾驶、交通仿真等系统的基础构成模块.然而,如何从实际微观交通流数据中对3种行为进行识别是驾驶行为研究的基础和难点.本文提出基于支持向量机的驾驶行为识别方法,使用真实车辆轨迹数据,为提高模型的准确率,首先对样本数据进行归一化和主成分分析预处理,然后采用网格搜索算法对惩罚因子和核参数进行寻优,最后利用样本数据对基于支持向量机的分类模型进行训练和测试.结果表明,模型的测试精度达到了98.41%,能够很好地识别车辆的行驶状态,为驾驶行为各阶段的研究提供支持.     

基于混合比例方法抽样用于入侵检测

支持向量机对于样本量不足的情况下会使得入侵检测分类精度普遍下降.为了提高入侵检测的检测精度,提出了一种利用混合比例抽取样本研究不平衡数据集的方法.该方法首先将数据集按各种类别分开,然后不按比例抽取,使得每层样本中的数据量相对平衡.再用此样本集构造分类器,采用构造的分类器去构建入侵检测系统进行检测.实验结果表明,使用这种混合比例的不平衡数据集分类方法可以有效地提高检测精度,而且降低误报率.     

驾驶行为非参数微观仿真模型

运用信息挖掘技术最大限度地榨取实测数据所携带的驾驶行为个体有用信息,通过数据修正和精简形成样本数据库,采用K最近邻概率密度函数法对样本数据库进行数据过滤和冗余信息清洗,利用预处理后的数据和非参数回归法构建了驾驶行为非参数仿真模型。模拟得到的后车多元信息与其实际值有很好的拟合性,且实际值以模拟平均值为轴小幅度摆动。仿真结果表明,合适的光滑参数能提高模型精度,使模型避免大样本标定数据的限制,很好地反映和预测跟驰过程中的驾驶员行为。     

北京市快速路浮动车最小样本量研究

为确保浮动车提供信息的准确性和可靠度,首先以RTMS数据作为真值来验证当前样本量条件下浮动车数据的有效性;然后通过简单随机抽样方法来逐步减少浮动车的样本量,并计算、比较不同样本量下的浮动车数据与RTMS数据的相关系数;最后得出确保浮动车数据有效所需的最小样本量. 经验证,本文研究范围内的二、三环快速路5 min时间间隔内每千米路段上需要的浮动车最小样本量为7～9个,而当前样本量条件下的浮动车数据在时间上和空间上能达到最小样本量要求的分别占73％和87％以上.     

交通流预测的马尔科夫粒子滤波方法研究

智能交通系统中,短时交通流预测是实现先进的交通控制和交通诱导的关键技术之一.针对目前马尔科夫交通流量预测模型在精度方面的不足,以及交通流量随机性、波动性的特点,提出马尔科夫粒子滤波交通流预测模型.一方面,将对交通流量预处理后的样本数据应用于马尔科夫模型中预测未来交通流量,能够较好地描述交通流量的变化趋势;另一方面,针对该预测结果精度的不足及对非线性预测不稳定的缺点,引用粒子滤波算法,将预测结果及权值进行不断更新,以及样本重选样过程,经过多次迭代,使样本粒子更加逼近真实预测值,从而提高预测精度.最后,以北京昌平区某检测器检测到的交通量进行仿真,将预测结果与传统马尔科夫链进行误差对比分析.结果表明,本文提出的马尔科夫粒子滤波交通流预测模型 5 min间隔误差为6.14%、1 h间隔误差为6.04%,预测精度高,具有更好的适用性和稳定性.     

高速公路施工区路段车速分布特性研究

以双向四车道高速公路行车道封闭施工区路段的车辆实测速度数据为分析对象,利用单样本K-S 检验方法对各检测断面大型车、小型车的车速分布形式进行了检验, 利用概率密度曲线分别拟合了不同检测断面大型车、小型车的车速分布,定量分析了施 工区内不同交通控制区域的车速分布形式及其变化规律,并分析了不同交通控制分区对 车速分布的集中趋势和离散程度的影响.结果表明,高速公路施工区路段车速服从正态分布,施工区交通控制分区对车速集中趋势和离散程度影响显著.研究成果为高速公路施工 区交通安全管理和车速控制提供科学依据和数据支持.     

物联网环境下基于上下文感知的智能交互模型

为了提高物联网环境下平台交互的实时性,在Storm框架的基础上,建立了物联网环境下基于上下文感知的智能交互模型.该模型将异构、非结构化数据抽像为上下文,构建了上下文适配、上下文存储与上下文感知3个核心模块,并采用基于Storm框架的规则匹配算法解决了上下文与规则的持续模糊匹配问题.实例验证结果表明:在样本量接近1 000的情况下,IITCA能够达到与人工操作相同的有效性;具有与基于Hadoop框架构建模型相当的数据吞吐能力;设置Spout组件为3、Bolt为6时,模型数据处理的平均时延稳定于50 ms,满足数据处理的实时性要求.      

水质监测与传感器自清洁浮标系统设计

文章基于单片机和无线网络通讯技术,利用自吸泵抽取水样至容器,检测后排空并抽取清洁液对容器清洁,并将检测数据经CDMA网络传送至服务器端,开发了一种自清洁浮标系统,提高了系统的智能性和适用性,避免了"生物污染",具有较高的实用价值。     

动态瞬时心率抗干扰检测算法设计

为了采集准确的心电信号,设计了一套基于瞬时心率信号抗干扰测量的方法,针对微弱并易受干扰的心电采样信号,进行有效地硬件以及软件滤波,通过软件数字滤波算法,得到真实的心率信号.实验结果表明,当运动状态稳定时,通过对采样信号脉宽限制及16个采样数据做滑动平均处理,得到的数据能够显示人体运动时的真实心率,数据波动正确的反映了心率状态,能够提供稳定准确的数值依据.