基于出行特征的城市主干路横断面优化设计研究

为缓解城市道路拥堵现象,文章基于行为学理论调研了出租车、私家车、公共汽车、电瓶车、自行车及步行等多种出行模式的特征,并结合车辆行驶理论,提出了包含专属存放区、休闲人行步道、交通人行步道及港湾换乘区等元素在内的城市主干路横断面优化设计方案,研究了专属存放区和港湾换乘区布置于机非隔离带、交通人行步道置于公交专用道外侧等措施。     

国外轨道交通发展 对我国城市群轨道交通一体化的启示

目前,我国轨道交通一体化发展处于起步阶段,各制式轨道交通之间相对独立,轨道交通一体化程度较低.本文立足于我国轨道交通一体化现状,从政策、法律、规划等方面对国外轨道交通发展经验进行了总结,并对其借鉴意义进行了分析.同时分析了我国城市群轨道交通发展情况,发现我国轨道交通一体化存在法律体系不完善、运营主体不统一等问题.最后针...     

基于改进ORB算法的特征点匹配研究

针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法不具有尺度不变性的缺陷,结合多尺度Shi-Tomasi算法提出了改进的ORB算法:STORB(Shi-Tomasi-ORB)算法.首先在多尺度空间中通过快速预筛选后检测Shi-Tomasi特征点,然后使用ORB算法生成具有方向信息和尺度信息...     

船舶机舱区域单元模块化设计的探讨

机舱区域实行单元模块化预装是造船企业提高生产效率,缩短造船周期,推进现代化造船模式的重要手段之一,本文对机舱单元模块化的设计进行了详细的介绍和探讨。     

基于ETC门架数据的高速公路车辆行驶特征画像方法

为合理评估高速公路车辆驾驶行为风险和通行费稽查状态异常程度,进而对风险车辆进行提前预警,提出了一种基于ETC门架数据的车辆行驶特征画像方法。首先,通过分析车辆风险驾驶行为和通行费稽查状态,构建了以超速驾驶行为、疲劳驾驶行为、门架状态异常情况、收费状态异常情况、路径状态异常情况为指标的车辆行驶特征画像指标体系;然后,利用熵权-TOPSIS法和熵权-灰色关联分析建立综合熵权法确定各指标权重;最后,选取8辆车作为实验对象生成车辆行驶特征雷达图来验证该方法的有效性。研究结果表明：在4辆1类客车中,有3辆存在超速驾驶行为,其超速驾驶指数趋于0.8,其余的行驶特征指数均趋于0;在4辆6类货车中,有2辆在疲劳驾驶指数上表现异常,其疲劳驾驶指数趋于0.4,还有1辆的收费状态异常指数趋于0.4,可能存在偷逃费风险。可以看出,该方法能有效区分不同车型的风险类型,在高速公路管理中可用于有针对性的风险决策制定。     

顾及地球曲率的面积计算问题

讨论了高斯投影变形引起的面积测算误差,计算分析了变形的量级、性质,并对消除或削弱变形的方法作了研究,给出了明确的结论.     

中国城市交通问题剖析及改善对策

针对目前我国城市交通发展过程中面临的典型问题,从城市规划、交通结构、供需关系、交通系统结构、基础设施建设、信息化建设、区域一体化交通等方面深入分析总结了城市交通根本症结所在,并针对这些问题提出了城市空间结构布局与产业布局和配套功能设施布局同步调整、把握我国交通结构高弹性调整时机、合理制定公共交通发展目标和政策、差别化供给方式、挖掘既有交通基础设施、注重城市交通体系功能级配和资源配置、建立区域交通网络等对策建议。     

2009—2018年西北太平洋台风特征统计分析

利用2009—2018年的热带气旋资料,分析了近10 a西北太平洋台风生成和登陆的频数分布和强度变化特征.研究表明:2013年是近10 a出现台风最多的年份,其次为2018年,2010年最少.从登陆来看,2018年登陆我国的台风最多,2014年最少,登陆地点主要集中在广东、福建、海南和台湾地区,但二次登陆比较多的是在福...     

多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法

轨迹聚类在船舶行为分析与海事监管等领域发挥着重要作用。船舶轨迹存在长度与采样率不一致、结构差异明显等特点,在大范围水域难以实现大量船舶轨迹的高精度与快速聚类。针对该问题,在利用船舶自动识别系统获取海量船舶历史航行数据的基础上,提取与船舶航行行为、船舶交通密度相关的位置特征点,进而提出了多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法。针对船舶航行时在大多数情形下具有保向、保速的特点,采用数据压缩的方法捕获船舶航行状态以及船舶航向发生显著变化的轨迹点,作为船舶轨迹结构特征点;针对目标水域中某些特定区域常存在船舶交叉会遇的情形,利用概率密度估计法分析船舶交通流的空间分布特点,并提取船舶会遇局面下的轨迹点,作为船舶交通流特征点;为剔除2类特征点中的异常值,采用密度聚类算法对特征点进行聚类,进一步提高特征点提取的可靠性,并将聚类结果中每类特征点的中心作为代表性特征点;统计途经代表性特征点的船舶轨迹分布情况,将具有相似分布的船舶轨迹视为同一类。实验结果表明：相比于常用的K-medoids聚类、层次聚类、谱聚类和DBSCAN等方法,提出的轨迹聚类方法在成山头水域、长江口南槽水域及舟山水域等典型区域均可获得优异的聚类...     

融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法

针对小尺度行人检测中存在的过拟合、特征不易对齐,以及易忽略多尺度特征等问题,研究了1种融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法。考虑到原始残差网络在检测小尺度行人时过于依赖训练集而出现过拟合问题,构建带有丢弃层的残差块代替残差网络结构中的标准残差块来解决这一局限,同时利用丢弃层的正则作用降低计算过程的复杂程度。通过在特征金字塔网络的侧向连接部分嵌入特征选择模块和特征对齐模块,对输入图像中重要的行人特征加强和对齐,提升算法对行人的多尺度特征学习能力,弥补特征金字塔网络出现特征不易对齐和易忽略多尺度特征的缺陷,提高小尺度行人的检测精度。在Caltech Pedestrian数据集上对模型进行训练、测试和验证,实验结果表明：小尺度行人检测精度为73.6%,AP₅₀检测精度为95.6%。在同为50层残差网络和特征金字塔网络下,改进后的模型可以使AP值提高17.2%,AP₅₀提高7.8%,小尺度行人检测精度提高了21.6%;在同为101层残差网络和特征金字塔网络下,可以使AP值提高24.5%,AP₅₀提高8.2%,小尺度行人检...