纽约地铁部署RFID系统列车跟踪解决方案

近日，意大利铁路运输工程公司Ansaldo Breda在美国的分公司宣布，它已经选定瑞典的一家铁路应用RFID技术解决方案的制造商TagMasterAB公司安装一套RFID系统，作为纽约布法罗地铁轨道重建项目的一部分。这个解决方案将由TagMaster北美的分公司TagMasterNorthAmerica安装。     

基于手机信令的城市机动化方式细分双层模型研究

针对现阶段手机信令数据难以适用城市复杂出行环境，无法有效区分密集路网下机动化出行方式，本文提出一种考虑路径精准拟合与多维时空特征的双层识别模型。在出行路径识别层面，Savitzky-Golay(S-G)滤波能有效平滑信令数据相对实际出行路径的波动，线性插值算法能弥补信令数据时空缺失。在出行方式识别层面，探究了识别路径相似度、出行时间相似度、加速度、小波速度等关键因素，利用K-临近算法识别公交、小汽车。结果表明：本文提出方法能有效细分城市密集路网环境下的公交与小汽车出行，识别准确度分别达到88.29%和82.28%。在不同出行距离、出行时段、拥挤状态、道路等级、道路类型及识别路径相似度等角度，识别效果均优于随机森林等算法。研究支撑了基于信令数据的出行特征精准挖掘，为道路规划建设，公交线网规划等提供重要基础。     

一种基于不变距和PNN分类网络的图形识别方法

图形识别是模式识别的一个重要分支。通过对待识别图形提取7个不变矩，然后将其送入概率神经网络加以识别，以达到对图形进行分类的目的。试验结果表明，该方法不仅能对通常的图形进行分类，而且能对有缺损、畸变的图形进行分类。     

基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法

为统计旅游交通的客运量，分析公路交通运输需求，优化运输组织，合理构建“快进慢游”综合交通旅游网络，研究提出基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法。通过划定景区边界，设置停留时间阈值，识别手机用户的游客身份；同时，借助地图工具批量计算信令发生位置间的出行路线与行程时间，匹配实际公路网。实例分析结果表明，手机信令数据能呈现手机用户的出行轨迹，且信令数据的位置轨迹与公路线位走向结合密切。在人们越来越依赖地图导航软件规划出行路径的背景下，利用该方法能更准确地识别景区游客并估计游客往来景区的出行路径。     

公交驾驶员的防恐应急处置技能

公交车点多面广客流量大,安保难度高.在日常运营过程中,驾驶员要做到有效防范恐怖袭击,保障自身及乘客的生命财产安全,必须具备以下基本的防恐应急处置技能. 1 能识别 能识别易燃品、易爆品、易腐蚀品;能识别形迹可疑、样貌可疑、神情可疑的人员;能识别停放可疑、行驶可疑、状态可疑的车辆;能识别无人看管、外形可疑、包装可疑的包裹;能识别异常气味、异常声响、异常现象.     

基于模态应变能变异指标的斜拉桥模型损伤识别研究

基于动力测试采用模态应变能变化率方法对一座独塔斜拉桥模型进行了损伤识别实用性研究,识别过程基于动力模态分析,激励方式包括车辆激励、环境激励和冲击激励.从识别得到的各阶试验模态的模态应变能变异指标的计算结果可知:在合适的激励条件下,模态应变能指标可以识别梁式结构主梁的损伤位置和大小关系;激励的充分条件会影响模态应变能指标的识别效果,冲击激励产生的激励较充分,因而损伤识别的效果最好;各阶试验模态包含的损伤信息完备程度不同,建议综合多阶模态应变能变异指标的计算结果进行损伤识别.     

轨迹数据驱动的车辆换道意图识别研究

为实现准确识别车辆换道意图，提高车辆行驶安全性，综合考虑车辆换道过程的时空特性及不同特征对车辆的影响程度，提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环神经网络(GRU)组合并融合注意力机制的换道意图识别模型。首先，筛选和平滑处理车辆轨迹数据，将车辆轨迹数据分为向左换道、向右换道及直线行驶3类，构建换道意图样本集。其次，构建融合注意力机制的 CNN_GRU模型，识别换道意图样本集，考虑到行驶过程中车辆之间的交互性，将被预测车辆和周围车辆的位置和速度信息作为模型的输入，经过CNN层特征提取的特征作为GRU层的输入，经过注意力机制层对不同的特征增加不同的权重系数，利用 Softmax 层识别换道意图。最后，选用 NGSIM 中 US-101 数据集的轨迹数据验证融合注意力机制的 CNN_GRU模型性能， 同时，与LSTM、GRU、CNN_GRU及CNN_LSTM_Att等模型进行对比分析。验证结果表明，所提模型车辆换道意图识别整体准确率达到97.37%，迭代时间为6.66 s，相比于其他模型准确率最多提高9.89%，最少提高2.1%。分析不同预判时间下的意图识别，模型可在车辆换道前2 s 内均能识别换道意图，准确率在89%以上，表现出良好的识别性能。     

表面奇异特征的小波提取

应用小波分析原理直接识别和提取三维表面特征，给出表面奇异特征（表面沟槽、凹坑、凸台、刻痕等）的定量、微观分析和评定的小波方法，不仅能能定性地宏观描述三维表面特征的存在性，而且能定量地微观分析三维特征的位置分布。     

基于决策理论的软件无线信号调制样式自动识别

信号调制样式的自动识别是软件无线电台必须具备的功能之一。主要讨论了基于决策理论的信号调制样式自动识别的基本原理和算法，论述了模拟信号调制样式的自动识别，数字信号调制样式的自动识别方法。也分析了在实现这些算法时会碰到的许多具体的实际问题，提出了能解决这些问题的调制识别新方法－－人工神经网络识别法。     

工程项目施工阶段投资风险灰色关联辩识模型

笔者应用灰色系统理论建立了投资风险灰色关联辨识模型。该模型能进行投资风险的识别，并确定其主要风险因素。     

一个对隐马尔可夫模型用于自由语句说话人的研究

研究了遍历型和从左以右型隐马尔可夫模型用于自由语句的说话人识别。本文作者与其合作者已在过去发表的研究成果中阐明，由于遍历型模型可自动将音素根据语音类分配到各状态上，所以这种模型很适用于自由语句的说话人识别，对于从左到右型模型，我们用了一个子字技术来适合自由语句实验，我们预计此方法会较遍历模型更好，因为它不仅能反映说明人的静态信息，而且还能反映语声动态信息，在对于美国语声库中的４０个人的实验中，遍历     

多层感知器自监督在线修正的道路识别算法

为解决自主移动机器人非结构化道路识别检测准确性、鲁棒性及实时性的问题，提出一种基于感兴趣区域(Region of Interest，ROI)与多层感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)为核心的自监督在线修正算法.首先，通过ROI算法规定被处理图像的有效计算区域；其次，利用多层感知器对样本数据进行训练，将感兴趣区域按相应特征实现分类处理，并对分类区域进行形态学处理及特征提取处理，筛选出有效的行驶区域；最后，通过自监督在线修正算法替换错误处理结果，进一步保障道路分类识别的准确性.实验结果表明，改进算法能准确地识别出环境中的道路区域，具有良好的实时性与可靠性.     

城市轨道交通网络可靠性和运输服务质量评估

为评估区间通过能力下降对城市轨道交通网络可靠性和运输服务质量的影响，首先，以区间通过能力下降前后乘客的相对广义出行费用确定乘客的出行是否可靠，并以出行可靠的乘客占比评估网络的可靠性；其次，以乘客的平均广义出行费用评估网络的运输服务质量，采用基于改进Logit模型的随机用户均衡配流模型计算乘客的广义出行费用，并通过MSWA （method of successive weighted averages）算法求解该模型；然后，通过区间影响的乘客占比、区间介数分别识别网络的重要区间；最后，以武汉地铁为例分析重要区间通过能力下降后的网络可靠性和运输服务质量. 仿真结果表明:受区间影响的乘客占比识别的重要区间对城市轨道交通网络的可靠性和运输服务质量产生重要影响；重要区间多与换乘站直接相连，并且各重要区间能影响网络中12.24%～13.96%的乘客；为保证武汉地铁网络可靠性高于0.95，网络最多能容忍区间介数识别的3个重要区间的能力下降20%，或区间影响的乘客占比识别的1个重要区间的能力下降20%；随着下降区间数目和下降比例的升高，网络的可靠性持续下降，但网络的运输服务质量下降的情况会有所减弱.      

基于神经网络的手势识别

在机器人对手势识别的实验中，利用BP神经网络对连续手势进行识别。对采集到的彩色图像进行基于肤色的提取后，从复杂背景的彩色图像中划分出手部图像，进一步处理后输入神经网络进行识别。实验结果表明，该方法比较简单，识别效果也较为理想。     

基于模态应变能和BP神经网络的混凝土框架结构损伤识别

采用模态应变能变化率和BP神经网络的两步损伤识别方法,对钢筋混凝土框架结构进行损伤识别研究.首先,利用单元的模态应变能变化率作为结构损伤定位因子,运用通用有限元ANSYS的APDL语言编制程序,计算模态应变能变化率;然后,利用BP神经网络进行损伤程度识别.该方法将二者优点相结合,并克服了单纯利用模态应变能难以准确计算损伤程度以及单纯利用BP神经网络样本巨大的困难.数值仿真结果表明,该方法适用于框架结构的损伤识别.     

融合网络拓扑结构特征与客流量的城市轨道交通 关键节点识别研究

科学合理地识别轨道交通网络的关键节点，并制定针对性的维护管理措施，有助于保障轨道交通的稳定运行。网络中的节点在局部发挥着对外传输与连接的作用，在全局中影响着网络的传输效率，同时，也必然受到其他节点的影响，本文提出一个考虑邻居节点影响的改进节点度模型评价节点的局部重要性，以及一个考虑其他节点影响的改进节点效率模型评价节点的全局重要性，基于改进的节点度模型和节点效率模型构建节点网络拓扑结构重要度评价模型，综合反映节点的局部重要性和全局重要性，也能反映其他节点对目标节点的影响；以进出站客流和换乘客流为基础建立节点客流量重要度评价模型；进一步构建综合考虑节点网络拓扑结构重要度和客流量重要度的关键节点识别模型，更加全面地评价节点的重要性，并以西安市数据为基础进行实例验证。结果表明：本文模型所识别出的关键节点，能很好地体现节点在网络中的功能特性；排名前5的关键节点失效，会导致客流损失34.41%，网络效率降低57%，相对最大连通子图比例下降91.82%，证明了模型的有效性。     

基于频率测试数据及录敏度分析的悬臂梁多损伤位置 …

提出了结构多损伤区识别的方法,该法利用频率测试数据和灵敏度分析并结合遗传算法对损伤区进行识别．对悬臂梁结构的数值计算和测试例子的分析表明,该方法能较好地识别具有多个损伤区结构的损伤位置。     

基于不同张量算法的交通拥堵识别效果对比分析

基于表征多维动态交通数据的张量数学模型，利用行程时间交通数据，对张量算法中交通拥堵识别效果较好的基于鲁棒主成分分析的张量恢复算法(RSTD)和基于贝叶斯定理的张量恢复算法(BPTF)进行分析，对比两种算法对交通拥堵的识别效果。结果表明，两者在常发性拥堵(早晚高峰)识别上的差距并不大，RSTD算法的偶发性拥堵(意外延误)识别能力强于BPTF算法，且RSTD算法具有更高的识别精度。整体来说RSTD算法的交通拥堵识别效果优于BPTF算法。     

我国将推智能红绿灯，根据车流量大小 调整

一种能根据每个车道车辆多少确定红绿灯时间长短的智能交通信号控制设备——“交通信号识别控制仪”系统（智能红绿灯），由宝鸡市公安局、陕西省公安科研所和西安交通大学共同研制成功。     

一种组合径向基函数网络结构的分类方法

介绍了径向基函数网络（简称ＰＢＦ网络）模型，分析了ＲＢＦ网络的分类机理和分类特点，由于该网络层激活函数的有界性，ＲＢＦ网络用于分类时，其分类判决范围也是有界的。针对一船的多层前馈网络分类器不能识别瓣的模式类型的问题，研究了一种将若干个ＲＢＦ网络组合起来的分类方法，该分类器不仅能够对新类型的模式作出有产的拒识，而且还能通过再学习识别新的模式类型，具有增量学习的能力，最后给出一个分类实例。