城市道路交通动态检测数据融合算法实证研究

针对城市交通动态监测中单一类别交通检测器检测数据的局限性问题,基于城市交通数据检测系统不断完善的前提,依据城市交通运行状况分析需求,对多源动态交通检测数据融合算法进行实证研究,以地磁数据、GPS数据及视频数据作为数据源,运用多源数据融合法、基于LS-SVM的数据融合法和基于人工神经网络的数据融合法进行融合分析,并对比3...     

一种基于激光与视频信息时空数据融合的行人检测方法

针对城市交通行人安全问题,本文提出了一种基于激光与视频数据融合的行人检测方法.通过激光与视频数据空间和时间上的融合,将激光数据映射到图像坐标;在激光聚类过程中,采用K-means 聚类算法对激光云点进行聚类分析,然后运用行人宽度模型提取候选行人区域;在基于图像的行人检测过程中,选取头肩、躯干以及腿部人体特征部位,采用Haar-like 特征集和Boosting 算法进行训练,得到部位检测器;最后,基于贝叶斯决策的组合策略对候选行人区域进行有效判定.实验结果表明,本文所述算法有较好的检测精度和实时性能.     

基于CUDA快速体数据梯度计算的实时体绘制研究

在体绘制的光线投射算法中,需要传递函数确定体数据对光学属性的映射.体数据梯度是传递函数的常用参数.为了提高三维绘制精度,使用精确的三维Sobel算子进行体数据梯度幅值计算,但由于采用Sobel算子进行计算时计算量十分庞大,因此在计算统一设备构架(Compute Unified Device Architecture,CUDA)下对算法进行并行加速.在此基础上分析并研究了一种基于CUDA快速体数据梯度计算的体绘制算法,达到了梯度的实时计算.实验证明该算法能够在PC机上实现精确的序列图像实时体绘制.     

典型Ad hoc网络协议传输多媒体数据的性能分析

针对多媒体数据的特点论述了在Ad hoc网络环境中各性能参数的要求,利用NS2仿真软件模拟了在Ad hoc网络环境中利用AODV,DSR及DSDV路由协议进行多媒体数据传输,并将网络吞吐量、延时抖动等4种多媒体数据敏感参数进行了比较.实验表明,由于多媒体数据类型的不同,AODV,DSR及DSDV协议的性能也各有差异,通过比较发现,DSDV的表路由机制不能满足Adhoc网络的多媒体业务要求,DSR可用于QoS要求不高的视频传输,AODV可用于传输视频及音频,但对延时要求较高的数据则不能满足.     

基于多源数据的OD分析模型和系统实现研究

为进一步提高公交企业管理水平,促进传统公交运营管理向数据驱动的主动管理模式转化,对乘客OD(交通起止点)信息的获取进行了研究.在分析现阶段行业内主要的OD信息获取方式及存在问题的基础上,提出以城市公交IC卡数据、公交车辆GPS数据和公交站点GIS数据为主要研究对象,利用多源数据融合技术,运用优化后OD推导算法进行计算,得到乘客OD信息,并通过实例分析验证算法的有效性和适用性.此外,设计了基于多源数据的OD信息管理系统,实现对公交大数据的处理及可视化展示,起到支撑公交系统焦点问题量化分析的作用,使公交运营管理工作有的放矢.     

大数据k-Means聚类挖掘优化算法

基于数据规模导致难以应对的存储量、数据规模导致传统算法失效、大数据复杂的数据关联性导致高复杂度的计算等问题,对大数据下的k-means聚类优化算法进行研究,给出了适用于大数据任务处理的MapReduce软件架构的模型机制,通过改进k-means初始聚类中心的选取,提出了一种基于MapReduce模型的k-means聚类优化算法.最后将改进的算法应用于煤炭煤质的分析中,结果显示较传统算法,改进算法的效率有明显提高.     

基于公交IC 卡数据的上车站点推算研究

为了分析城市公交乘客的出行特征,本文利用公交IC 卡及GPS数据对公交IC 卡乘客上车站点推算进行研究.针对安装车载GPS设备的车辆,运用GPS数据与IC 卡数据融合算法进行推算;对于无车载GPS设备的情况,为适应一票制IC 卡数据挖掘,对贝叶斯决策树算法进行改进,允许节点跳跃,推算上车站点,并且利用Markov 链特性降低算法的运算复杂度.同时,本文以北京公交数据为例,对提出的两种方法进行验证.结果表明,利用本文提出的方法推算上车站点,3 站之内误差的准确率达到90%以上,算法在兼顾算法精度的同时合理地控制了运算复杂度,可以实际运用于城市公交系统.     

一种基于卡尔曼数据平滑的分段曲线拟合室内定位算法

室内定位技术的关键在于获取距离参数,在这一问题的研究中运用RSSI信号获得距离参数一直是比较通行的方法.本文针对室内环境复杂,接收RSSI信号存在较大噪声的情况,提出了一种运用卡尔曼滤波器对信号数据进行平滑预处理,随后利用最小二乘法进行分段曲线拟合从而实现定位的算法.通过实验测试结果表明,本文所提出的算法平均定位精度可达0.9 m,与普通数据平均值预处理算法和曲线直接拟合方法相比较,定位精度更高;比直接应用对数距离损耗路径模型的定位算法更为合理可靠,能够在一定程度上满足无线传感器网络室内定位需求.     

一种新的基于传感器融合的复杂交通背景更新方法

复杂交通场景由于背景构造困难限制了视频监控技术的应用. 为了解决这个问题,本文提出了一种新的基于传感器融合的复杂交通视频背景构造方法. 首先通过基于EM算法的高斯混合模型提高背景建模的准确性;其次,对于运动缓慢或者静止的区域,通过设定不同的采样频率来提高背景建模数据的可靠性;对来自线圈和虚拟检测线检测到的数据进行数据融合来提高虚拟线圈检测车速的精度,通过引入局部稳态最优Kalman平滑器提高了数据融合算法的自校正能力. 最后,实验结果证明了所提方法的有效性.     

基于DM6467的视频处理软件设计与优化

针对视频处理系统的实时性要求及视频压缩编码算法的现状,本文给出了基于TIDM6467的嵌入式视频处理软件及关键算法的优化实现.TMS320DM6467 ARM＋DSP的ARM核进行实时采集与传输视频数据,DSP内核进行视频处理;软件基于嵌入式Linux操作系统,采用达芬奇软件框架实现视频采集和编码服务器的设计.为了提高压缩效率,本文提出一种快速半像素运动估计算法,在最佳整像素点周围通过计算直接推导出最佳半像素点的位置,避免全搜索的大运算处理,快速半像素运动估计算法所用时间为标准全搜索算法所用时间的41％～57％.本文所设计的视频处理软件能达到实时进行高清视频的采集与压缩处理,并将处理的结果存入U盘,同时能通过扩展实现多路视频的处理.实现系统控制与存储等功能.     

基于改进GN算法的路网脆弱性诊断模型

分析了路网脆弱性的含义.根据道路网络的特点,改进了复杂网络理论中的社团划分算法———GN算法,提出了基于GN算法的路网脆弱性诊断模型.以路段介数值作为评判路段重要性的依据,在已知路网基本结构条件和交通需求分布的条件下,对路网中脆弱路段的空间分布和脆弱路段的失效顺序进行了识别.实例分析了基于GN算法识别路网脆弱性的诊断效果和模型的实用性.     

基于萤火虫优化的BP神经网络算法研究

为了改进神经网络结构和参数的设置方法,在萤火虫算法和BP神经网络的基础上,提出了一种萤火虫算法优化BP神经网络的算法.该算法利用萤火虫算法得到更优的网络初始权值和阈值,弥补BP神经网络连接权值和阈值选择上的缺陷.将该算法应用到Duffing系统产生的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明该算法在该预测领城的可行性和有效性.     

自适应步长的细菌觅食优化算法研究

细菌觅食优化算法是一种群集智能优化算法,该文详细分析了细菌觅食优化算法中最重要的趋向性操作,其中步长对算法的效率和精度有很大影响;根据菌群中细菌个体间的位置信息,设计了动态步长估值函数,自适应的调整步长.通过经典函数的测试,说明改进细菌觅食优化算法在收敛速度和精度上比原有算法有极大提高.     

自适应线谱增强算法改进及其在轴频电场信号检测中的应用

在分析自适应线谱增强算法理论的基础上,对该算法进行了改进,即在增加相干累加算法的基础上,对几个输出误差进行加权处理,使得越接近当前时刻的误差其权值越大,从而使误差信息更接近于真实值．对实测数据和仿真数据的分析表明,在低信噪比情况下,文中算法能较好地检测到轴频电场信号的线谱,其性能要优于普通的自适应线谱增强算法．     

面向城市交通网络的 K 最短路径集合算法

在城市交通网络中,为了优化交通流,需要搜索到符合出行需求 K 最短路径,并 将 OD（Origin-Destination）交通流合理分配到这些路径上.本文主要对搜索符合出行需 求的 K 最短路径搜索算法进行了研究,解决了已有算法仅能搜索出单条满足最短及 K 最 短条件路径的问题.根据 Wardrop 第二原则及路段阻抗函数理论,分析了路径集合搜索方 法对优化城市交通流的必要性,并定义了城市交通网络中 K 最短路径集合的概念及选择 条件,提出了一种面向城市交通网络的具有多项式时间复杂度的 K 最短路径集合搜索算 法.仿真结果表明,本文所提算法可以搜索出满足出行需求的所有 K 最短路径集合,在该 路径集合上进行交通流分配的效果明显优于传统方法.     

基于周期性病毒遗传算法的自动化立库货位优化研究

大型自动化立体仓库是物流重要环节,其货物存取效率至关重要,而货位优化配置是提升其效率的有效方法.比较分析了几种常见的货位优化方法后,选择周期性病毒遗传算法（CVEGA）进行优化仿真,并根据实际优化条件设计了列数优先的病毒编码规则.结果表明：和传统遗传算法相比,计算效率有了明显提升,更能满足现场实际需求.     

求解约束优化问题的动态目标迁移差分进化算法

针对约束优化问题的特点,给出一种改进差分进化算法.将差分进化算法做了适当修正,在初始化中加入迁移操作,依据违反约束度函数和原目标函数进行选择操作,当个体的违反约束度在容忍度以外时,通过违反约束度函数更新个体,当个体的违反约束度在容忍度以内时,通过原目标函数更新个体,实验研究结果表明该算法能有效求解约束优化问题.     

网络控制系统的变采样周期调度算法

综合考虑网络控制系统的误差、误差变化率、网络利用率及采样周期对系统性能的影响,设计了一种基于模糊反馈的变采样周期调度算法．该算法由网络利用率预测和采样周期调节两部分组成：网络利用率预测部分根据当前网络运行状况预测新的网络利用率;采样周期调节部分包含网络利用率分配和采样周期的计算．采样周期调节部分的网络利用率分配,用于重新分配各控制回路的网络利用率,分配时考虑系统各回路的误差和误差变化率,利用模糊控制理论调整各回路对网络的需求程度,完成分配;而采样周期计算是根据所得的网络利用率及数据的传输时间,动态调节系统各回路的采样周期．最后,结合EDF调度算法利用TrueTime工具箱对所研究的调度算法进行了仿真,结果表明采用本文所研究的变采样周期调度算法的控制系统性能要优于采用固定采样周期调度算法的控制系统性能．     

基于蒙特卡罗模拟的交通状态辨识

提出了一种基于蒙特卡罗模拟的利用交通流参数实现交通状态辨识的方法.采 用 FANNY 算法实现了四种交通状态的聚类分析;利用蒙特卡罗模拟方法建立了 SVC 交 通状态辨识模型;分别构建了固定窗口模型和滑动窗口模型对交通状态进行辨识并综合 评价.分析结果表明：该方法能够对实时交通流参数进行准确辨识,尤其是构建的滑动窗 口模型,对交通状态辨识平均精度、召回率和 F 度量分别为 97.98%、94.64%和 96.21%.本方 法可为分析高速公路交通状态演化规律和发展趋势,建立预测预警、应急处置和信息发 布等应急运行机制提供科学方法和数据支撑.