应用于火灾探测的气味分析技术及其算法

提出了一种新的应用于火灾探测的算法,通过与BP神经网络算法的分析比较,认为RBF神经网络算法比BP神经网络算法在数据处理方面更加迅速和准确,因此RBF神经网络算法在火灾的实时探测方面具有更好的发展潜力,而基于RBF神经网络的气味分析技术在火灾探测方面表现出广阔的应用前景.     

应用于火灾探测的气味分析技术及其算法

提出了一种新的应用于火灾探测的算法,通过与BP神经网络算法的分析比较,认为RBF神经网络算法比BP神经网络算法在数据处理方面更加迅速和准确,因此RBF神经网络算法在火灾的实时探测方面具有更好的发展潜力,而基于RBF神经网络的气味分析技术在火灾探测方面表现出广阔的应用前景.     

交通事件视频图像自动识别系统的研究

如何有效利用高速公路视频图像信息,实时全天候自动智能检测交通事件,提升交通管理部门应急处置能效,是当前公路视频监控亟需解决的问题．本文基于视频图像处理技术,开展交通事件自动识别算法和系统的研究：采用中值滤波、亮度缩放等图像预处理方法,提取交通视频图像的前景目标边界并抑制噪声;基于灰度阈值化方法,对车辆前景进行二值化分割处理;提出一种二值化场景图像连通区域标定算法,对交通事件前景目标进行特征提取与检测识别,并基于上述算法和识别流程开发了交通事件视频自动识别系统．试验表明,该系统对噪声干扰抑制能力较强,识别准确率较高．     

改进的PCA人脸识别新算法

针对经典PCA人脸识别算法受光照条件影响的缺点,本文提出了一种新的改进的PCA人脸识别算法．该算法在图像的预处理阶段,利用图像灰度的线性变换,增大每幅图像的对比度和亮度;对预处理后的图像则利用经典PCA算法进行处理,并在识别阶段,通过对体现光照变化的三个主分量进行加权处理,减少它们在识别中占的比重．实验结果表明,该算法是有效的,能够减少光照条件对人脸识别的影响．     

基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率识别算法

提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法，它是利用模糊分类技术进行模糊分类，然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法．通过实验，可知Hopfield神经网络在学习样本少时．也能够输出分辨率相对较高的地物目标信息．因此．基于Hopfield神经网络的遥感图像处理方法，能够提高遥感图像的目标分辨率．使其目标特征信息更清晰．     

基于引力搜索RBF神经网络的柴油机故障诊断

为了解决RBF神经网络的参数选择问题,以便提高柴油机故障诊断的精度,提出了一种基于引力搜索算法和RBF神经网络相结合的智能故障诊断方法.该方法首先采用减聚类算法确定网络隐层单元数,然后提出改进引力搜索算法优化RBF神经网络的参数.利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于柴油机故障的诊断,仿真实验验证了该方法对柴油机故障的分类和诊断效果.     

基于RBF神经网络设计的桥梁结构损伤识别方法研究

首先根据桥梁结构的动力特性分析,构造了用于结构损伤识别的损伤标示量,并从理论上分析了该参数用于结构损伤识别的可行性.然后,从径向基函数(RBF)神经网络结构、网络设计和网络训练算法等方面论述了RBF神经网络理论,着重说明RBF网络的调用及径向基函数中心和宽度的确定步骤.最后,以一座装配式预应力钢筋混凝土系杆拱桥为工程实例,通过改变构件的弹性模量降低单元刚度来模拟结构损伤程度,并以任意三组向量对网络进行测试,说明了基于频率参数和RBF网络方法的结构损伤识别的可行性和准确性.     

基于混合密度因子的路面破损自动识别研究

路面破损分类成为限制路面破损自动检测的普及和发展的重要因素．本文在已提出的破损密度因子算法的基础上,进一步设计出了混合密度因子,得到一种基于图像子块分布特征的路面破损识别算法．通过仿真,验证了其对常见的5种路面破损类型进行分类的可行性,并选择了另外一种路面破损分类算法来进行神经网络仿真对比．神经网络的训练样本是两组,测试样本也是两组,进行了四次仿真对比．四次仿真结果都显示混合密度因子算法有很高的识别率．     

基于不变矩和小波神经网络的标志识别方法

对交通标志实时识别应该满足平移、旋转、比例变换具有不变性以及识别精度高等要求.首先采用不变矩来提取标志图像特征,然后利用小波神经网络作为分类器对标志进行识别,该方法很好地满足了上述要求.和常用的BP神经网络标志识别算法相比,小波神经网络算法的训练速度更快和识别精度更高,在车辆自主导航系统中的应用价值更大.     

基于改进OLS算法的RBF神经网络 高速公路事件探测

提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能高速公路事件自动探测算法,同时改进了用于RBF神经网络训练的Oils(正交最小二乘)选择算法.仿真实验证明,改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度同时具有无须事先确定RBF中心的优点,将之运用于公路事件探测可以获得满意的性能.     

基于有限元理论的行人流社会力仿真模型改进研究

社会力微观行人仿真模型能够体现行人真实运动情况,但其在模拟拥挤状态下的行人运动时存在失真及运算效率低的问题。为此引入有限元分析方法,从模型和算法两方面对社会力模型进行改进,提出基于有限元理论的方法与求解步骤。最后应用该方法对通道内双向行人交通流进行仿真模拟,验证其可行性。     

基于行人运动模型的人群疏散三维仿真

以人群运动过程中人与人和人与建筑之间的相互作用为出发点,探讨了行人群集行为疏散模型及三维仿真问题．建立了一种基于人员行为细节的微观离散仿真模型,采用蒙皮动画和有限状态机技术实现对人物行为和人物模型细节状态的控制,可以实现人群疏散过程的动态三维可视化仿真．     

基于车载视觉的行人检测与跟踪方法

为提高城市交通环境下车辆主动安全性,保障行人安全,提出了基于车载视觉传感器的行人保护方法. 利用Adaboost算法实现行人的快速检测,结合Kalman滤波原理跟踪行人,以获取其运行轨迹.该方法利用离散 Adaboost算法训练样本类Haar特征,得到识别行人的级联分类器,遍历车载视觉采集的图像,以获取行人目 标;结合Kalman滤波原理,对检测到的行人目标进行跟踪,建立检测行人的动态感兴趣区域,利用跟踪结果分 析行人的运行轨迹.试验表明:该方法平均耗时约80ms/帧,检测率达到88%;结合Kalman滤波原理跟踪后,平 均耗时降到55ms/帧,实时性较好.      

网络舆情中的信息预处理与自动摘要算法

提出了一套从互联网原始数据中提取有效信息,利用网页模版对这些信息进行格式化整理,并依据网络舆情的特点对正文信息进行自动摘要处理,在自动摘要处理过程中引入倒排索引概念简化了算法复杂度,基于关键词的权重分析保证了算法能够更准确的找到人们关心的信息．测试结果支持了本文提出的算法．     

基于颗粒流离散元方法的行人动力学 模型及仿真研究

离散元方法是分析和求解复杂离散颗粒系统问题的一种高效力学数值模拟方 法,对于提高目前行人动力学模型中的求解效率,细致刻画行人运动中的力学关系具有 优势.本文利用颗粒接触理论中的软球模型描述行人的接触及挤压行为,以现有社会力模 型中的主观运动力作为外部输入,构建了基于颗粒流理论的行人运动模型,并在离散元 EDEM仿真平台上实现.通过对不同密度条件下行人运动行为及平均速度的仿真及统计, 对比实测数据,验证了模型的有效性;通过对比不同仿真平台的计算速度,验证了算法的 高效性.研究结果表明：模拟得到的行人流在不同密度下的行为符合现场观测,模拟所得 行人平均速度数据与实测数据基本吻合,所建模型具有较高计算效率.因此,基于颗粒流 理论的离散元方法能够实现对行人运动的模拟,且具有进一步的研究价值.     

基于CS-SD的车载环境下实时行人检测模型

针对车辆辅助驾驶系统中行人检测的实时性问题, 提出一种基于路面边缘线标定结合显著性纹理检测(CS-SD) 的算法和定位方向梯度直方图(L-HOG) 的行人检测模型, 应用CS-SD算法替代穷尽搜索快速标定图像中的行人区域, 应用L-HOG快速提取行人特征, 并采用附加核心的支持向量机(AK-SVM) 进行高效目标分类。分析结果表明: 在个人计算机上对包含832个行人的500幅图像进行检测时, 模型正确检测720个行人, 检测率为86.5%, 误检率为4.1%, 检测时间为39ms; 在基于BF609的车载行人检测系统上对包含988个行人的48 400幅图像进行检测时, 模型正确检测861个行人, 漏检127个行人, 误检13个行人, 检测速度为20fps。可见, 提出的行人检测模型在不降低检测率的前提下, 可以达到满意的检测速度, 并且可以用于实时行人检测车载设备。     

转移排队车辆控制尾气排放的应用实例

为了缓解苏格兰法夫（Fife）地区库珀（Cupar）镇的交通拥堵，减少关键区域的尾气排放，用S-Paramics模型进行测试。采取的措施是把排队车辆转移到道路宽阔且建筑物较矮的路段，使车辆尾气易于扩散。测试结果显示，该方法能显著减少关键区域的尾气排放量，而车辆行程时间基本保持不变。项目的评价标准不是基于传统的行程时间和车辆运营成本的节约，而是考虑了行人和当地商业的利益。     

基于霍夫变换的全景图中建筑物识别方法

提出了一种能够自动识别全景图中建筑物轮廓的方法.首先利用Canny算子获得边缘图像,使用霍夫变换算法提取出边缘图像中的直线.然后检测各条直线之间的位置关系,由于全景图尺寸较大,采用了局部化原理来进行检测.再根据直线之间的位置关系生成直线关系图.最后遍历直线关系图得到封闭几何图形,从而识别出大规模全景图中的建筑物轮廓,为进一步的全景图中建筑物三维建模提供素材.算法分析和实验结果表明,该方法对于几何形状规则的建筑物能够较好的识别.     

基于MapInfo的城市公交出行最优路线算法研究

根据城市交通网络的特点,利用动态分段技术建立的基于MapInfo的动态分段数据结构,充分考虑了乘客出行心理,同时设计出了公交出行最优路径算法,已经济南市公交信息查询系统的实践证明,提高了乘客出行的便利性和高效性。     

论我国道路交通的“行人优先”通行权

“行人优先”从通行权利的分配上充分保护了行人的生命安全，是《道路交通安全法》以人为本精神的体现。但作为行人必须明确，只有按照规定在道路的过街人行横道上穿行，这种优先通行权才被确认。同时，“行人优先”在我国道路交通中的真正落实．仍需从各方面进行努力和完善。