基于模式识别的自适应区域控制系统研究

介绍交通模式的定义及识别，结合实际项目构建了一种基于模式识别的自适应区域信号协调控制系统，给出了系统的结构及工作原理，讨论了交通模式识别过程中的若干关键问题。     

交通状态模式识别研究

在网络层次上进行区域交通信号控制、交通分配和路径诱导是缓解交通堵塞的有效途径之一。大量的实践经验表明，无论是在城市交通网络，还是在高速公路网络中，网络的状态可分为数量有限且不同类型的模式，并且这些模式不断重复出现。而针对不同的交通网络状态模式，可以通过理论分析或仿真研究等途径，求解用于进行区域信号控制、交通分配及路径诱导的优化控制参数及控制策略。当系统识别出网络处于某种模式时，就可参照事先确定的优化参数及策略进行交通控制和诱导，以缓解交通拥塞，提高交通系统的运行效率。本文基于对交通网络状态模式识别问题及其应用的重要性的认识，应用模式识别的理论和方法，对交通网络状态模式识别问题进行了一些初步研究。     

基于浮动车数据的交通事件参数特性研究

利用微观交通仿真软件Vissim搭建交通事件环境,对在不同堵塞程度和不同交通流量的交通事件情况下,浮动车采集的浮动车速、行程时间、浮动车位置等移动检测交通参数变化特性进行了分析比较,总结出交通事件情况下的浮动车移动检测各交通参数变化规律,并以此为基础对模式识别法、统计预测法、时间序列和智能算法等4种基于浮动车数据的交通事件检测算法进行了探讨,具有覆盖面广、成本低等特点。     

车牌自动识别系统基本原理及其在高速公路中的应用

车牌自动识别系统是一种基于自动检测、图像处理、计算机视觉以及模式识别等技术于一体的智能交通管理系统,在智能交通领域中起着举足轻重的地位。文章在阐述了车牌自动识别系统基本原理的基础上,根据目前我国高速公路实际情况详细介绍车牌自动识别系统在高速公路中的具体应用和在建设中应注意的事项。     

基于神经网络的智能驾驶模式识别研究

为满足智能驾驶汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)功能研发和验证的需求,提高ADAS功能的准确性,设计了一款基于神经网络的智能驾驶模式识别程序,该程序由数据采集、目标检测、场景识别预测3个模块组成.数据采集模块利用ESR毫米波雷达、前置摄像头对交通环境及周围车辆的数据信息进行采集;目标监测模块通过控制算法选择判断触发各类A...     

基于K近邻非参数回归的交通状态概率预报技术

针对城市道路交通系统中交通流演变的随机性和复杂性,以及实时交通状态判别本身所具有的不确定性,基于模式识别和相似预报的思想,提出了一种交通状态概率预报的K近邻非参数回归模型。模型首先利用城市道路路段上环形线圈采集的交通流数据,采用模糊聚类技术,生成历史样本数据库;接着采用相似离度指标进行近邻搜索;然后根据近邻子集,构建交通状态概率预报函数,对路段未来时段的交通流运行状态进行预报,并用概率定量描述该状态发生的可能性大小。最后根据该模型,结合实际数据,进行了不同预报时长的分级交通状态的概率预报试验,独立样本检验结果表明,该模型预报准确率高,稳定性好。     

旅游公路交通安全设施设计方法研究

从旅游公路的分类入手研究旅游公路交通安全设施的设计方法。通过对公路与旅游之间关系的分析,提出了旅游公路的基本分类,揭示了分类与具体旅游资源的相关性,建立了一种基于模糊模式识别的旅游公路分类方法。在此基础上,结合旅游交通的需求分析,总结出了各种类型旅游公路的交通安全设施的整体优化目标设计原则。对与交通安全设施设计相关的交通控制策略,提出了基于旅游公路分类的设计方法。此后讨论了旅游公路交通安全设施的具体形式设计。     

基于支持向量机的高速公路事件检测研究

高速公路事件检测（AID）系统可以有效的减少交通延误、保障道路安全，减少环境污染，是智能交通管理系统的重要组件。文章采用一种新的模式识别技术——支持向量机（SVM），来进行高速公路的事件检测。支持向量机是以统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原理为基础，算法上采用二次规划、拉格朗日理论，因此有效避免了过学习、局部极小点等问题。最后，采用Matlab对该方法进行了测试。     

车牌与人脸识别系统的设计与实现

在智能交通等领域，各种车辆牌照识别系统已逐步得到应用。但对单个对象（车牌）的识别还存在一些不足，其主要原因是不符合人类认知的规律。文章认为多个对象的结合识别是将来模式识别发展的一个方向，文章对车牌和人脸的识别进行了一些探索。     

基于光纤光栅传感技术的周界入侵报警系统

介绍了一种基于光纤光栅传感技术的周界入侵报警系统,利用不同入侵模式信号时域及频域特征信号的差异性,采用时域与频域与信号结合的分析方法,实现对各种入侵信号的模式识别及报警判断,并通过模拟实验加以验证。实验结果表明,该系统能够实现对入侵行为的模式识别及对有害入侵模式实施报警的功能。