车牌识别的分布式结构处理方法研究

提出了一种车牌识别的分布式结构处理方法,能合理利用车牌识别系统的资源,提高车牌识别系统的识别效率,适合于多车道大流量的实际交通系统。对车牌识别系统在交通系统的应用和推广具有重要意义。     

基于模糊神经网络的交叉路口信号控制方法

针对以车流密度和平均车流速度作为模糊控制输入量时出现输入量偏多、设计和实现模糊控制比较复杂的情况,提出了车流阻塞参数的概念,将车流密度和平均车流速度作归一化处理,用模糊神经网络训练其信号控制规则,仿真结果表明,控制效果有明显提高.     

一种基于多传感器的交通监控系统智能接口

提出了一种基于双端ＲＡＭ的多传感器智能接口设计方法。该智能接口能有效地对传感器数据进行进一步处理,解决了计算机与各传感器之间的信息传输的瓶颈问题,从而能有效地完成计算机与各传感器之间的信息传输和控制;适用于交通监控系统的数据处理。     

GPS及其在智能交通系统中的应用前景

全球定位系统（ＧＰＳ）是当今世界上最高精度的一种星基无线电导航系统。文中介绍了ＧＰＳ及其人在欧、美、日等国家智能交通系统（ＩＴＳ）中的运用和最新进展，并就ＧＰＳ在我国的应用进行了分析，提出了建议。     

融合多模型的粒子滤波运动目标实时跟踪算法

提出了一种融合多模型的粒子滤波跟踪新算法(MMGPF),并将其应用于行人与汽车跟踪。此跟踪算法特点在于:(1)将Camshift跟踪算法和AdaBoost分类器的输出作为观测值优化建议概率分布;同时,改进粒子滤波的算法结构,有效地提高了粒子滤波的采样效率;在不影响跟踪性能的情况下,大幅减少了跟踪所需粒子数。(2)用两种描绘子提高对似然性的估计。(3)采用两种有效措施提高算法的实时性。通过多模型融合,有效地解决了目标跟踪过程中由于目标相互遮挡、目标消失再重现、光照变化和目标与背景颜色相近所造成的跟踪丢失。行人和汽车的跟踪试验结果证明该算法具有鲁棒性和实时性。     

网状聚酯道面结构有限元计算及优化设计

网状聚酯道面结构是一种供飞机临时滑行的特种结构,由聚酯网穿插聚酯棒组成.采用有限元法对该结构在飞机荷载作用下的力学行为进行了计算机仿真分析.将聚酯网简化成弹性薄板,聚酯棒按照实体模型处理,建立了整体结构的有限元模型;根据实际使用情况,分别针对三种工况分析了结构在飞机静载作用的应力和位移,并采用简化方法计算了飞机在动荷载作用下的应力和位移;对道面结构的聚酯棒间距进行了优化设计.     

机场道面弹坑修复的数值模型及验证

分析了反跑道弹药破坏作用下机场道面弹坑类型破坏特点,推导了弹坑参数的计算公式,建立了弹坑修复的有限元模型,并用足尺试验对有限元模型进行了验证。结果表明：基层材料弹性模量及回填深度对修复效果的影响最为显著：采用弹性模量在200MPa以上的基层材料．回填深度控制在40～60cm效果最好。     

基于遗传算法的改进AdaBoost算法在汽车识别中的应用

将遗传算法应用于以SVM为弱分类器的AdaBoost算法,产生了一种识别率高,泛化能力好的强分类器,本文称之为GA-AdaBoostSVM算法。该算法先训练多个支持向量机作为弱分类器,然后用AdaBoost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器,在组合的同时采用遗传算法对各弱分类器的权值进行全局寻优。此算法特点在于:(1)传统的Ad-aBoost算法,对所有弱分类器的权值无法给出一个最优的组合,GA-AdaBoostSVM算法用遗传算法对弱分类器的权值进行全局寻优,得到的强分类器具有更高的识别准确率。(2)为提高强分类器的泛化能力,在训练弱分类器时,合理调整RBF核的参数,使各个弱分类器在准确率和差异性之间得到折中,从而提高整合后的强分类器的泛化能力。最后,通过试验与传统AdaBoostSVM进行对比,表明GA-AdaBoostSVM的优越性。     

基于蛇形机器人多传感器数据融合的缆索缺陷自动检测方法

为了实现斜拉桥缆索的自动无损检测,针对斜拉桥缆索自动无损检测方法进行研究,提出基于蛇形机器人多传感器数据融合的缆索缺陷自动检测方法.通过搭载多传感器的蛇形机器人螺旋攀爬运动,实现在役自动检测;利用数据融合技术对多传感器的数据进行融合实现桥梁缆索缺陷的自动检测,在数据层采用加权平均进行信号融合,在特征层采用支持向量机作为...