一种基于GPS和RFID的智能公交站台定位方法

目前,将智能网联技术、自动驾驶技术应用到城市公共交通领域已经成为一个重要的研究方向,然而,车辆实时位置监测,作为这两项技术最重要的基础之一,仍旧主要依赖GPS定位系统,该系统受天气及环境影响较大,无法独立提供完善及精确的位置信息。文章提出了一种基于GPS和RFID的智能公交站台定位方法,该方法采用GPS与RFID两者协同、矫正的方式,克服了单一GPS定位的不足,对于提高公交车辆站台定位的精确性、及时性,实现公交车辆站台提前播报及自动停靠,具有重要的研究意义。     

基于无人机RTK辅助定位技术的研究与应用

公路隧道消防高位水池位置及管道走向定位是机电施工单位进场后一项非常重要的深化设计内容,要综合考虑隧道洞口地形、地质、高程、距离,特别是施工便道的情况。隧道洞口通常人迹罕至,水池传统人工RTK定位方式非常不便。基于无人机地理信息采集方便、定位精确、响应迅速的特点,为隧道消防高位水池及管道定位提供了科学的解决方案。     

上海东海大桥养护管理引入GPS定位技术

为了进一步提高东海大桥应急处置及时性，增强全桥协调管理能力，规范大桥日常管理行为，日前，上海浦江桥隧运营管理有限公司东海大桥分公司引入了GPS全球卫星定位技术，在大桥监控中心植入了MQKJ—GPS智能监控调度系统，在二十余辆大桥巡视、牵引及养护管理车辆上安装了GPS终端。     

基于迁移学习的桥墩结构损伤识别方法

提出一种深度学习的桥墩结构损伤识别方法,该方法通过迁移学习(TL)将源模型的权重和参数转移到目标模型上,加快深度模型的训练速度、提升模型损伤识别精度。使用连续小波变换将振动信号转换成时频图作为深度模型的输入,构建可识别砼结构损伤的深度模型,该模型的固定部分使用源模型的权重和参数,非固定部分的权重和参数使用新的数据训练得到;通过试验及仿真对该模型的有效性进行验证,试验方面使用砼桥梁在有损伤和无损伤时的振动信号,仿真采用ABAQUS/CAE建立砼塑性损伤识别模型(CDP)并采集振动信号;将文中方法与从零开始训练的深度卷积神经网络(CNN)及支持向量机(SVM)方法进行对比,文中方法在试验数据上的识别精度达99.1%,在仿真数据上的精度达100%,相对于传统识别方法,该方法可提高损伤识别精度和模型训练速度。     

廊坊环卫局清运处安装GPS车辆定位管理系统

廊坊环卫局清运处于6月20日-22日对100台清运车辆安装了GPS定位管理系统。GPS车辆定位管理系统对车辆的停放、仃圾、里程进行实时查看与回放管理。经过近一段时间的试运行,GPS数字化系统自动分类、汇总与管理、查询功能的使用,可避免车辆不按规定路线行驶乱卸垃圾等问题的发生,做到了数据共享,科学调度,节约了人力、物力,提高了效率,俐氐了运行成本。不仅方便了对清运车辆的管理,也极大地提高了垃圾清运管理水平,使清运工作向制度化、规范化、数字化的方向发展。     

基于GPS和视觉同步定位与建图的无人驾驶车辆定位方法研究

为提高无人驾驶车辆的定位精度,提出一种基于GPS与视觉同步定位与建图(VSLAM)相融合的定位算法,在VINS-Mono基础上进行改进,提出了 VINS-FAST算法进行角点提取,并将VINS-FAST与GPS技术相结合,提出了 GPS与VSLAM相融合的VINS-GPS算法.试验结果表明:VINS-GPS在KITTI...     

数据存储和GPS定位在冷藏机组控制器中的应用

本文研究了一种基于ATMEGA644PA-AU单片机的具有数据存储和GPS定位功能的冷藏机组控制器,其将冷藏运输车辆在运行过程中冷藏箱体内温度、冷藏制冷机组运行时各参数、GPS定位信息以逗号分隔文档的形式存储于USB闪存盘中,用以实现冷藏机组运行时的全过程参数的存储与查询,为冷藏机组的维修、运输货物的保存、品质的查询提供详实、可靠数据。     

基于迁移学习的路面障碍物检测

为了提高智能汽车对路面障碍物检测的精度和速度,本文基于YOLO V3深度学习网络模型和迁移学习算法建立路面障碍物检测模型,并对模型的训练和测试结果进行评估.     

卫星收费系统GPS定位信息和路段匹配方法研究

描述了1种GPS定位信息和电子地图收费路段匹配的方法,分为地图精简和地图匹配2部分。根据GPS定位收费系统对地图及地图匹配的要求,对电子地图进行了精简。路段识别采用了GPS位置点和路段收费位置节点的匹配方法,通过设定收费标示值,配合路段间拓扑关系、路段的收费属性值信息,进行地图匹配计算,判断当前车辆是否行驶在收费路段上,从而对行驶在收费路段的车辆进行通行费用计算、对收费地图信息进行精简处理、探讨分析影响地图匹配精度的因素、描述地图匹配的方法。该方法经过实验检测,并在高速公路卫星收费实验系统中实际运行,效果良好。     

提高GPS高程拟合精度的方法和措施

在GPS定位中高程的精度通常较差,这也是造成高程信息没有得到广泛应用的一个重要原因,所以为了能充分利用GPS定位中的高程信息,还必须设法挖掘GPS测高的精度潜力,必须对影响GPS测高精度的原因进行分析,进而提出消除,削弱上述各种误差影响的方法和措施。     

基于GPS和GIS的车辆定位与导航系统的研究

简要介绍全球卫星定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）及其它们在车辆定位与导航系统（VLNS）中的主要作用；研究该系统的组成以及所能实现的功能；分析了GPS辅助定位的技术方法。     

基于涵洞积水监测的预警和行程导航系统设计及应用

为解决城市路桥涵洞积水带来的交通堵塞、人员伤亡与财产损失等问题,基于Arduino开发板,设计研发了集水位监测、分级预警、信息发布、多部门协同处置和行程导航为一体的涵洞积水监测预警及行程导航系统。水位监测模块通过浸入式和超声波传感水位计实时采集水位信息,依据不同积水情况发出相应预警,通过多载体信息平台通知市政、城建、环卫等相关部门和人员采取处置措施。水位信息同步上传到行程导航APP平台,司乘人员借助APP及时调整行程。系统具备功能多样、成本低廉、便于维修和可及时升级等特点,有较强市场应用前景和大量受众群体,可推进智慧城市建设。     

基于神经网络的虚拟基准站自差分GPS定位的研究

提出了一种适合于铁路和公路固定线路的虚拟基准站自差分GPS定位的方法，讨论了建立动态虚拟基准站的方法及基于神经网络的虚拟基准站的结构，并对这一神经网络进行了训练。实验表明，系统的定位精度得到了提高，也有较强的动态跟踪能力。     

基于多任务迁移学习的交通警情信息自动处理方法

从交通警情数据中自动获取信息对于快速处理交通事故和提高交通管理水平具有重要的意义。为此,提出了一种基于多任务迁移学习的交通警情信息自动处理方法,该方法上游采用文本预训练模型作为共享参数层,下游建立多任务并行学习方法,实现对交通警情中的关键信息、类型和语义自动处理。选取江苏省苏州市2年内共120 191条原始交通警情作为试验数据,通过自动处理方法构建了一套标准的交通警情信息数据库。试验结果表明：所建立的关键信息抽取方法可以更精准地提取警情数据中的时间、地址和车牌信息;交通警情分类模型性能优于现有的深度学习模型,分类准确率达93%;基于局部特征增强的警情语义分析方法重点识别了警情中事故的严重程度和救援需求,识别准确率达87%。研究结论显示交通警情自动化处理方法具有良好的可移植性和实用性。     

基于场景分类及灰度跳变的车牌定位方法

车牌定位是自动车牌识别系统实现的关键。提出一种基于场景分类及灰度跳变的车牌定位算法。该算法对彩色图像进行场景分析,将图像分类为白天场景类或夜晚场景类。这两类场景的字符与背景的灰度跳变值不同,一般白天场景类的灰度跳变值较大,夜晚场景类的灰度跳变值较小。利用不同的灰度跳变值快速提取出几块车牌候选区域,对不同的场景用不同的方法最终选取一块区域。实验结果显示本文提出的方法对图像场景分类准确率达到98.2%,车牌定位的准确率达到98.5%。     

基于Prewitt算子的路面破损图像识别和分析

本文结合路面图片的特征,介绍了一种有效的路面破损图像识别技术。该技术主要使用一种图像边缘提取算法获得路面图片的二值化图,在该图的基础上通过小窗口l2范数与图片整体像素特征的比较,使路面破损部位的边缘算子联通,进而获得表征破损部位的有效联通区域。获得联通区域后,结合freeman chain技术,实现搜索联通域的递归算法,对路面破损部位和破损类型进行准确的统计和分析。     

基于手机GPS定位数据的交通方式换乘点识别方法研究

交通方式换乘点识别长期以来是手机大数据交通调查领域的一大技术难点,既有研究大多通过设置出行时间、距离阈值进行识别,算法经验性强,普适性不佳,且易将起讫点、信号控制、交通拥堵等停留误识别为换乘停留.为此,提出了一种基于手机GPS定位数据的交通方式换乘点识别新方法:首先,构建模糊时空聚类算法识别个体运动.静止状态,算法同步...     

基于深度学习的交通标志识别

图像识别技术是无人驾驶实现的关键,交通标志识别是图象识别的重要研究方向。选用MATLAB的AlexNet深度神经网络模型,通过迁移学习对交通路标数据集进行训练,将训练结果与传统的局部二值模式和方向梯度直方图进行对比,得到AlexNet模型的交通路标识别准确度为98.79%,后两者分别为86.3%、97.6%,AlexNet模型更优。     

基于无人机及Mask R-CNN的桥梁结构裂缝智能识别

桥梁结构表面裂缝检测为桥梁状态识别、病害治理、安全评估提供了重要状态信息和决策依据.为解决传统人工检测方法存在的危险性高、影响交通、费用昂贵等问题,提出基于无人机(Un-manned Aerial Vehicle,UAV)及深度学习的桥梁结构裂缝智能识别方法.采用大疆M210-RTK多旋翼无人机进行贴近航摄,获取桥梁结...