相邻交叉口相聚度分析及应用

引入群决策理论中相聚度的概念,通过分析影响相邻交叉口相关性的各种因素,创造性地给出了相邻交叉口相聚度的定义及其计算公式,并对其计算方法和科学合理性进行了阐述,进一步给出了基于相聚度分析的协调控制子区划分策略.算例分析说明,基于相聚度的控制子区划分方法科学合理,具有一定的实用性.     

基于单目视觉的区域交通智能车辆道路边界检测方法研究

基于单目视觉的道路边界检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一。指出图像边缘检测现有算法的不足,采用领域平均法对图像进行平滑处理,根据图像的边缘特征运用Prewitt算子实现边缘增强,以获取精确的边缘信息。使用最大熵算法分割二值化图像进一步减少噪声,从而得到良好的道路特征图像数据。利用道路约束条件,建立视觉系统动态感兴趣区域(DAOI),运用改进的Hough变换最终识别道路边界。试验结果表明:本文所述算法不仅能准确、实时检测出道路板边界,而且能有效地抑制噪声,为区域交通智能车辆的换道和超车提供研究基础。     

论发展基于GIS—PT和GPS的需求响应式公共交通研究

需求响应式公共交通作为一种更加灵活的公共交通方式,其应用有利于提高公共交通的服务水平,改善人们的出行机动性,这一服务方式在欧美等发达国家已经有了长足发展.通过介绍GIS-PT、GPS定位系统在智能公共交通领域的应用,需求响应式公共交通的现状分析,分别从技术层面,需求响应式公交对比常规公交的优势所在及在发展中需考虑的因素等方面出发,探讨了我国发展基于GIS-PT和GPS的需求响应式公共交通的可行性和必要性.     

基于神经网络的城市关联交叉口交通流预测控制方法

为了改善城市路网整体通行效率,针对城市交通流实时变化以及高度非线性的特点,提出一种基于神经网络的城市关联交叉口交通流预测控制方法。以关联交叉口的总体排队长度最小为性能指标,以神经网络作为交叉口的交通流量预测模型,并通过交通流量实测值与预测值之间的误差实现对神经网络的在线训练。结合神经网络预测控制方法,给出了城市关联交叉口信号控制中信号周期、绿信比（或相位时长）以及相位差的确定思路。仿真试验结果表明：以关联交叉口总体排队长度最小为优化指标的交通流预测控制策略,可提高关联交叉口的总体通行效率。     

广州智能公共交通系统发展现状与展望

近年来,作为智能交通系统最重要组成部分之一的智能公共交通系统,在国内有了快速发展。通过介绍广州市目前公共交通存在的问题,提出了通过发展智能公共交通系统来解决问题的设想。结合广州目前已有的公共交通基础设施、智能公共交通子系统以及未来几年公共交通和社会交通模式快速变化的要求,对未来广州智能公共交通系统的发展进行了展望。     

城市智能交通系统发展规划研究

以广州市亚洲运动会ITS（“十一五”）发展规划为背景，提出了既满足亚运交通，又满足广州未来交通发展要求的ITS发展规划方案。在分析广州城市和交通发展对ITS的要求．广州市交通迫切需要解决的问题以及广州市ITS的需求体系的基础上，确定了“便捷亚运，畅通广州”的总体发展目标和相应的发展框架。提出重点建设ITS共用信息平台等8个ITS子系统项目，并对各个项目进行了具体规划。     

封闭式收费道路入口发卡MIS的设计与实现

根据封闭式收费道路的特点，着重分析入口发卡系统的组成、工作流程和管理需求。运用面向对象的系统分析方法提出入口发卡MIS的硬件分布模式、功能需求和开发及运行平台选择方案。     

A*算法在基于电子地图的动态路径诱导中的应用

动态网络中两节点间最短路径问题是目前尚未解决的一个难题．文中提出利用A＊算法来求解电子地图中的这一问题，并利用电子地图中的地理信息来得到网络中两节点间最短距离的下界，运用这些下界来设计有效的A＊算法．以广州市电子地图为基础，随机产生了一个满足先进先出原则的动态网络，利用这个网络对提出的算法进行了试验及性能分析．试验结果证明了该方法的有效性．     

AdaBoost 人脸检测算法在驾驶员疲劳检测系统中的实现

基于AdaBoost算法训练了分类器,并编程实现了一个人脸检测系统,将其应用于驾驶员疲劳检测系统中,对人脸区域进行检测和跟踪.为了提高系统的鲁棒性和检测的速度与精度,依次应用曝光补偿,积分图等方法,使得系统具有较高的高检测精度和较短的检测时间,可以适应驾驶员疲劳检测的需要.     

信号交叉口多目标动态决策模型及其优化方法

以减少机动车在交叉口的延误时间和尾气排放为目标,针对目前交通信号控制模型中普遍采用单一目标进行求解的问题,以非饱和交叉口为研究对象建立了信号交叉口多目标动态决策模型(MODD模型),对信号周期时长、绿信比和相序3个信号配时参数同时进行优化,提出交叉口多目标评价满意度函数,制定交叉口信号控制决策准则并应用混合遗传算法求解最优决策变量.算例的求解结果显示,混合遗传算法能够均匀地逼近Pareto最优前端,多目标优化方法更能减少车辆在交叉口上的停车延误和停车次数,对单交叉口信号配时有理论指导和应用价值.