基于DTA的OD估计方法的交通检测器优化布置模型研究

论文在探讨了动态交通分配和动态0D估计背景下的交通检测器优化问题的基础上，提出了基于DTA的动态OD估计方法的交通检测器布置原则；从预算，对路网中交通流量信息的覆盖程度，对关键路段的检测、对重复检测器的剔除等方面对路网交通检测方案进行约束，建立了交通检测器优化布置模型；最后将遗传算法用于交通检测器优化布置模型的求解，证明了基于DTA的动态0D估计方法的交通检测器优化布置模型的有效性。论文方法概念清楚、操作简单，是交通检测器优化布置的一种可行方法。     

基于视频识别检测数据的机动车OD 分析

交通检测技术的快速发展为机动车 OD分析提供新思路,利用视频识别检测数据,开展 OD 模型推导研究。针对既有研究多基于交通仿真平台,对交通特性体现不全面的缺陷,研究在提出路径补充模型和 OD 补充模型的基础上,采用北京市五环内某路网检测数据进行实证分析,经精度检验获得最佳路径补充模型,并分析了检测器布设对于 OD精度的影响。     

基于OD反推和Synchro-VISSIM仿真的交通影响评价研究

以往的建设项目交通影响评价研究多从宏观层面评估周边路网交通负荷情况(如饱和度、平均延误及服务水平),而忽略了关键路段或路口以及实施特定交通组织和管制措施下的实际交通运行情况(如排队长度、停车次数及车流冲突)。针对该问题,提出了宏观交通规划模型与微观交通仿真评价相结合的交通影响分析技术手段,实现了宏观与微观的统一。以深圳市建设路深圳酒店区域更新单元交通影响评价为例,通过基于TransCAD的OD反推技术研究建设项目开发对周边交通系统的影响,并提出相应的改善措施和方案;然后基于Synchro仿真系统对关键路口信号控制方案进行优化,并采用VISSIM仿真系统对提出的交通改善比选方案进行仿真优化。该方法进一步完善了我国现阶段交通影响分析理论体系,具有良好的操作性和实用性。     

基于贝叶斯智能学习OD矩阵估计与网络拓扑优化研究

OD矩阵（Origin—Destination Matrix）是路网规划与评价的基础数据。以往OD矩阵数据是通过交通调查的方法获得，这往往耗费了大量的人力和物力。运用贝叶斯定理的先验分布原理，构造贝叶斯智能学习的网络拓扑结构，提出由各路段交通流量的观测值来推算估计以及预测OD矩阵的一种有效方法。利用此方法可以准确估计出OD矩阵数据，同时在优化网络拓扑中，能对未来交通量的分配进行预测。对比分析表明，此方法能有效地提高交通运输规划的效率以及交通评价准确性。     

交通需求OD估计与预测的现状研究分析

目前,对于静态OD矩阵估计问题已经有很多研究者,对于动态OD前沿的研究工作则非常有限.关于对OD估计和预测的研究可分为封闭网络和开放网络.介绍了研究封闭网络的Bell,Van der Zijpp,Chang and Wu和Chang and Tao等人的方法,以及研究开放网络动态估计的3种方法,即Cascetta、Okutani、Ashok和Ben-Akiva等人的方法.并指出可以将OD估计问题陈述为具有不同误差特性、多个来源的不同类型信息的综合性和一致性的结合体,此联合估测就是经济计量学的混合估计的问题.     

应用交通仿真软件PARAMICS验证交通分配模型

为了考察交通分配模型能够在多大程度上反映现实的交通状况，需要对交通分配模型进行验证，本文阐述了利用微观交通仿软件PARAMICS对交通分配模型进行验证的研究思路。通过建模工具Modeller提供的图形界面，研究者不但能够非常直观地观察交通分配模型的效果，而且可以利用其分析工具Analyser对结果全面分析。因此RARAMICS是一个验证交通分配模型性能优良的平台。     

基于用地生成率和路段流量的OD矩阵估计

针对现有OD矩阵估计方法对用地形态和强度与交通生成的关系考虑不足问题,提出了一种基于用地生成率调查和路段流量调查的现状OD矩阵估计方法.由现状路段流量的调查可以进行OD矩阵的反推;直接调查各类用地生成率,可以得到各小区出发、到达量,通过Frator平衡法对反推所得的OD矩阵进行校正,进而得到现状OD矩阵.     

基于信息提取的动态OD估计技术体系研究

动态OD矩阵描述了时变的交通需求,是智能运输系统(ITS)中先进的交通信息服务系统(ATIS)和先进的交通管理系统(ATMS)的重要输入,直接影响 ITS系统的实时有效性,科学获取动态OD矩阵至关重要.文中从提高动态OD矩阵估计精度与科学整合ITS系统资源、功能两方面出发,提出了基于信息提取的动态OD矩阵估计理念;基于...     

基于中观模型的福州快速路动态交通仿真研究

分析了经典交通流模型的特点与适用性;以福州市快速路及主干道为对象构建仿真路网模型,引入中观交通流模型,利用仿真软件DynuStudio对路网进行交通分区、OD交通量估计、交通流模型主要参数标定,对快速路进行动态交通分配仿真分析。结果表明,福州市三环快速路交通服务水平稳定且通畅,但二环快速路情况复杂,高峰时段拥堵严重,与现实情况基本一致。     

OD矩阵估计中的AVI设施布局优化

根据传统定点检测器和车辆自动识别(AVI)检测器检测的交通参数,分析了面向OD矩阵估计的AVI设施布局与传统定点检测器布局在数据源、问题描述、优化模型和精度评价方面的差别。提出了在已有定点检测设施基础上的AVI设施布局优化的车辆覆盖最大原则,构筑了AVI设施布局优化模型,并设计了相应的启发式求解算法,该模型能在保证OD矩阵估计精度的同时最大化AVI检测效益。然后以VISSIM微观仿真模型为基础建立了AVI布局优化仿真评价系统,可对不同AVI布局方案的有效性进行软件在环的验证和优化。最后,以上海陆家嘴区域交通网络为例,进行了AVI设施布局仿真试验,检测器覆盖率从5%~50%的敏感性分析表明,覆盖率为20%时,系统的综合投入产出效益最佳。     

车牌识别算法的研究与实现

介绍一种基于KL变换的车牌识别算法。算法主要由车牌分割和车牌字符识别组成。车牌分割算法利用车牌的纹理特征和形状特征来定位车牌，并采用投影的方法和先验知识实现车牌的倾斜校正和字符切分；车牌字符识别算法采用一种最优变换，KL变换来提取字符图像的特征值和特征向量，并通过计算待识别字符与各样本字符特征值的欧氏距离来实现对该字符的分类。试验结果表明此方法是正确的。     

基于多分类器--并行计算的车牌识别算法

针对已有车牌识别中技术存在的不足，提出了一种多分类器——模板匹配和神经网络并行计算的识别算法，这一方法对于汉字、英文和数字混杂、数字的识别，分别采用粗分类和面向汉字的双进程计算方法、面向字母的双进程计算方法、简单的数字神经网络方法。这些方法的采用可以缩小检索范围，充分利用模板匹配和神经网络算法各自的识别优点，提高车牌字符识别准确率，并进一步提高运算速度。     

关于车牌号OD调查方法的探讨

车牌号0D调查方法。就是记录通过汽车车牌号。判断车型，目估核载、实载吨位和座位，在汽车不停车的情况下完成OD调查。     

基于卷积神经网络的双行车牌识别系统

目前,车牌识别发挥在众多应用程序和许多技术已经提出。但是,他们中的大多数可以仅适用于单行车牌。在实际应用程序方案,也有现有的许多多行车牌。传统方法需要对双行车牌的原始输入图像。这是一个非常复杂场景中的难题。为了解决这个问题,我们建议一个端到端的神经网络为两个单行和双行车牌识别。是的原始输入车牌图像的分段。我们查看这些整个图像作为一个单位在要素映射后直接深度卷积神经网络。大量的实验表明我们的方法是有效的。     

射频模块技术在车牌识别系统中的应用

基于车牌识别原理,提出一种新的车牌识别方法.将单片射频收发芯片nRF905应用到车牌识别系统中.并采用ShockBurstTM工作模式,自动处理字头和CRC(循环冗余码校验),使用SPI接口与微控制器通信,配置方便.该系统具有识别精度高,抗干扰能力强,通信速度快,检测距离远等特点.     

具有车牌车型自动识别功能的路桥收费系统研究

具有车牌车型自动识别功能的路桥收费系统是智能交通发展的一个新领域。基于路桥收费系统的现状，利用现有成熟的车牌识别技术。构建具有自动车型识别功能的路桥收费系统。可解决国内收费站车型识别效率低、年票车车费流失严重和公安交管部门对违章、肇事逃逸等车辆捕获难等问题。从软件工程的角度，介绍了本系统的实现思想和体系结构设计。     

基于投影二分法的车牌字符分割方法

在车牌字符分割中,传统的投影法对车牌图像质量的要求较高,受噪声影响较大,易造成分割字符的粘连与断裂,在一定程度上影响了车牌的识别率.针对传统投影法的不足,文章提出了一种基于投影二分法的字符分割算法,该方法能快速有效地把车牌字符准确地提取出来.实验结果表明,该方法抗干扰能力强,能有效地抑制字符的粘连,减少字符的断裂,车牌识别准确率高.     

基于影响因素可靠度的改进OD反推算法

通过4组测试方案，采用敏感性分析、数理统计分析方法分析了先验矩阵总量、分布结构以及观测OD对数量对OD反推结果的影响程度；提出了考虑先验矩阵和观测路段流量可靠度的改进极大熵算法。研究结果表明：先验矩阵总量基本不影响OD反推结果；先验矩阵分布结构决定着反推结果的准确性；OD反推要求观测路段包含所有OD对，且OD对数量越多，反推结果越准确，基本不会出现OD信息冗余；在反推过程中考虑先验矩阵和观测路段流量可靠度，有助于提高反推精度。