基于稀疏矩阵处理技术的自适应交通网络模型

为了解决区域交通活动场模拟分析过程中的稀疏矩阵求解问题,本文针对自适应交通网络模型中的稀疏矩阵的特性,提出了两种稀疏矩阵处理技术.采用基于矩阵分裂的超松弛迭代法和以共轭向量系为搜索方向的共轭梯度法,使得模型中的稀疏矩阵求解问题顺利解决.经过计算得到,在得到同样精度的结果时,两种算法的收敛速度是不一样的,共轭梯度法有着明...     

基于压缩感知尺度自适应的多示例交通目标跟踪算法

针对大多数跟踪算法对车辆等交通目标在行驶过程中的尺度变化、姿态变化的适应性差及在跟踪过程中使用固定尺度的跟踪框,导致所构造的目标模板包含大量背景信息,引起跟踪漂移甚至丢失的问题,提出一种基于压缩感知理论与超像素目标性度量的尺度自适应多示例交通目标跟踪算法,该算法首先利用压缩感知理论对多示例学习中的特征维数进行降维,减少算法计算的复杂度。其次,采用超像素目标性度量进行局部尺度自适应调整,解决多示例跟踪算法中的尺度适应问题。此外,引入基于目标判别机制的分类器更新,利用连续帧中目标的相似性判断跟踪目标是否存在遮挡或漂移问题。依据目标判别的结果,实现变学习率的分类器参数更新。试验结果表明：该方法具有较高的跟踪精度和良好的跟踪鲁棒性,在车辆目标发生遮挡、尺度变化、三维旋转等情况时均能较好地跟踪目标,通过对不同的交通视频序列进行测试,算法的平均中心位置误差远小于对比算法,仅为3.92像素,其对比算法CT跟踪、MIL跟踪及WMIL跟踪算法的平均位置误差分别为56.96像素、35.36像素及58.54像素,平均重叠率达80.1%,较CT跟踪、MIL跟踪及WMIL跟踪算法分别高44.9%、45.3%和45%,满足智能交通监控的实际需求。     

视频交通场景的背景生成方法研究

通过对视频交通场景特点的分析,提出了基于视频技术的交通场景背景生成及其更新方法--背景相异像素迭代法.并通过试验和与其他算法进行比较,证明了该算法背景生成和更新的可行性和先进性,解决了在交通流密度比较大的情况下难以进行背景生成和更新的问题.本算法对于提高交通视频检测在实际应用中的准确性和适用性具有重要的意义.     

基于交通精细化设计理念的城市道路交通改善研究

在城市建成区,通过大规模的土木工程手段来解决交通拥堵问题受到土地利用、经济投入等诸多因素的制约。而通过一系列的交通精细化设计,比如:区域交通组织、交叉口优化设计、行人过街优化设计和可操作性的交通管理措施等,对改善城市交通状况,特别是缓解城市中心区交通拥堵,具有投入少、效果显著的特点。该文重点介绍交通精细化设计理念及相关优化设计方法,可供同行借鉴。     

基于投影寻踪的快速路交织区交通状态判别方法

为了准确判别城市快速路交织区的交通状态,实现交通控制策略的优化决策,基于投影寻踪模型与k-means聚类算法,研究了一种新的交通状态判别方法.以交通状态的量化分析为目标,考虑投影寻踪模型的特性,定义了交通状态系数;根据类内聚集度与异类间散度的分析,建立了聚类效果评价系数表达式;应用推导的改进式遗传算法,结合k-means聚类算法,计算获得最优投影方向与聚类中心;应用最优投影方向将新观测的交通流数据转化为交通状态系数,判定欧式距离最小的聚类中心,获得相对应的交通流状态.新方法克服了传统方法对专家经验的依赖性,解决了熵权法对小概率事件信息熵的过量估计问题,并改进了投影寻踪模型的聚类效果评价系数.仿真实验结果表明,新方法状态判别准确率为96.63%,较神经元网络和决策树算法分别提高了5.58% 和7.01%,能够准确判别交织区交通流状态.      

季节性ARiMA模型在稀疏交通流下的预测方法

交通流监测存在普遍的稀疏性,理想的交通流预测模型应该能够充分利用交通流数据的特征,克服稀疏性问题.通过大量的数据分析,城市道路交通流被证实存在时序上的周期性特征.同时,数据分析结果也表明了交通观测数据稀疏性的普遍存在,而且稀疏的分布不均匀,有些极端稀疏道路甚至出现数天的观测缺失.因此,交通流预测模型应该有对稀疏的适应性,而季节性ARiMA交通流预测模型的引入能够很好地利用时序周期特征计算交通观测值的缺失.这种模型的优势在于融合了邻近的交通流观察值和交通流数据的周期性,消除了道路稀疏性导致观测值缺失带来的预测障碍.对比试验的展示表明了这种模型对交通流数据周期性特征的利用和对稀疏性的适应.     

基于慢变量的交通客流预测模型

从影响交通客流分布的最主要因素——人口、能耗、区域面积出发,提出交通质量的概念,并基于它提出了新的交通发生(吸引)模型,参照万有引力定律对重力模型进行了改进。用实例将预测模型与传统的预测模型相比,说明模型的可行性和有效性。     

基于多时间尺度一步外推的短时交通参数多步预测方法

为了进一步提高短时交通参数多步预测的效果,以自适应指数平滑法、BP神经网络法和小波分析理论作为基础模型,利用前一时刻预测误差确定基础模型在组合模型中所占权重,提出了一种交通参数一步预测组合模型;通过分析交通参数合成和分解机理,在分别提出多时间尺度交通参数合成方法和交通参数分解方法的基础上,设计了一种基于多时间尺度一步外推的短时交通参数多步预测方法,采用某大城市感应线圈1 min时间尺度的交通参数数据进行了验证和对比分析.验证结果表明,交通参数一步预测组合模型的预测效果明显优于任一基础模型,且该方法的多步预测效果明显优于循环一步外推短时交通参数多步预测方法.     

基于神经网络的交通方式选择模型

已有的交通拥挤问题研究大多关注于城市交通的宏观层面,而对于微观层面的居民出行个体研究甚少,这主要是因为与出行个体相关的特征指标难以量化,只能做定性分析,引入神经网络模型即能够识别线性指标又能够识别非线性指标的特性。分析了影响居民出行方式选择的相关因素,这些因素包括出行者自身特性、出行者的出行特性、运输系统特性、出行区域特性和目的地区域特性5类,并建立了神经网络居民出行方式选择预测模型。通过实际调查数据的验证,表明本文模型具有很好的实用性,为城市居民出行方式的选择预测提供了新的思路。     

基于均衡原理的单向交通瓶颈路段诊断法

以单向交通组织区域边界的道路节点为OD点,把交叉口转向流线虚拟成路段,转向车道的通行能力作为虚拟路段的容量,转向车道的行程延误作为虚拟路段的交通阻抗,与实际的路段一起组成单向交通组织区域节点OD之间的路径,采用集合运算合成节点OD之间的通道容量。利用交通均衡方法,经交通分配得到单向交通组织区域的路段和虚拟路段的交通量。通过计算饱和度判断路段和交叉口的拥挤程度,诊断出交通瓶颈,为单向交通组织方案的完善提供可靠的支持。     

基于PCA和ICA的交通流量数据压缩方法比较研究

针对交通流量数据的特点,分别采用基于主成份分析(PCA)和独立成份分析(ICA)的方法对其进行数据压缩研究和比较。首先,对城市道路和高速公路的交通流统计特性进行分析:发现采样时间的大小不会影响研究结果,而流量离差的统计分布为接近高斯分布的超高斯分布。然后分别采用基于PCA和ICA的方法进行交通流数据的压缩与重构,并对结果进行全面比较。试验结果表明:由于城市道路和高速公路的交通流离差数据均接近高斯分布,因此PCA在数据压缩中的效果较好;而高速公路的交通流数据压缩结果优于城市道路,因为其更加规律和稳定。这一结果反映了交通流波动的随机特征,对于进一步的交通流分析有着重要的意义。     

交通事故现场图像拼接方法研究

在交通事故现场勘测中,利用事故现场俯视摄影图,可全面、快速地记录事故现场信息。通过交通事故现场俯视摄影图像几何校正模型对俯视摄影图进行几何校正后,图像存在视场角度小,局部场景丢失的缺点。在分析几何校正坐标变换数学模型的基础上,提出了基于特征线的交通事故现场照片匹配法,实现了图像拼接;并以例证校验了方法的有效性。     

基于遗传算法的交通监控图像模糊恢复

提出一种用遗传算法进行图像模糊恢复的方法.该方法具有计算简单和全局搜索收敛的优点,实验结果是得到了高质量的图像恢复效果,表明了该算法的有效性.     

基于小波变换的图像压缩

近10多年来，随着小波理论研究的不断深入，基于小波变换的图像压缩应用日趋成熟。小波变换是不同于传统变换的现代分析工具，章论述了小波变换的概念和小波的选择一般原则，着重介绍了基于小波变换的图像压缩方法和小波图像的特征。     

道路标志图案识别方法研究

针对道路标志图案自动识别,以转弯道路标志图案为例,通过颜色空间变换,将道路标志图像的RGB量值转换为H(hue,色度)S(saturation,饱和度)I(Intensity,亮度)量值,利用H、I作为分类器的特征值,设计了欧式距离分类器,实现道路标志背景颜色的识别。采用固定阈值法分割道路标志图像的图案区域,并对分割后的区域进行Daubech ies-4正交小波变换,利用小波变换系数的能量值和方差比值作为道路标志图案的纹理特征。最后,设计了BP神经网络道路标志图案分类器,实现道路标志图案的自动识别。实验结果表明,文中提出的方法可行。     

基于遗传算法的视频交通量检测图像分割方法

将遗传算法应用于交通量视频检测图像分割中，在Otsu法的基础上，采用多次迭代以获得最优分割阈值，能够在搜索空间内找到全局的最优分割阈值，从而能更有效地把背景和目标分割开来；由于在寻求最优解的过程中采用并行计算，其运算速度优于Otsu法，满足了交通量检测的实时性要求。     

基于交通仿真软件的交通组织方案评价研究

结合交通规划软件TransCAD的OD矩阵反推和仿真软件Vissim动态交通分配仿真的技术优势, 提出了一种较实用的交通需求OD推算方法和城市路网动态交通分配仿真技术,建立了城市路网动态交通分配仿真流程,使仿真效果达到了从宏观到微观系统分析路网规划方案以评价路网交通性能与管理效果的目的,并运用该技术方法对重庆市南坪交通枢纽改善工程组织方案进行比选,得出了交通组织方案的优劣.     

基于交通流路径分布的交通拥堵管理决策支持

提出了基于车辆识别技术的交通流路径分布信息采集系统的构架方案。为了清晰表达交通流路径分布信息,研究了交通流路径分布的信息格式。基于决策支持系统构架设计,提出了交通拥堵管理决策方案库构建技术路线。以上海市快速路基于车牌识别的交通信息采集与处理系统建设为实例,阐述了交通流路径分布对于提高交通拥堵管理水平的应用。     

交通图像在智能交通系统中的应用

介绍了交通图像的相关内容,包括其获得方式、交通参数的提取、图像的压缩方式及形式,针对交通图像在智能交通系统中的应用进行了相关讨论,如车牌检测和识别、闯红灯检测技术、超速检测技术、道路识别系统,提出了在处理过程中一些尚待解决的问题.     

基于图像处理的交通信号灯识别方法

针对色盲或色弱驾驶员特殊群体,结合交叉口无人驾驶系统,提出一种能识别出交通信号灯当前状态的方法。在HIS颜色空间进行交通灯颜色分割,利用交通灯被黑色矩形框包围这一典型特征进行形状分割,根据形状分割所得位置对颜色分割候选区域进行确认,从而精确定位交通灯位置以及亮灯在交通灯中的位置;同样根据被黑色矩形框包围的特征设计模板,最终利用模板匹配,完成交通灯的识别。实验表明,该算法识别准确率较高。