数量化在线动态调度——城市公交运营调度管理模式的大变革

近些年来，很多大中城市的公交企业引进和使用了智能调度设备，使得城市公交运营调度管理条件有了质的改善。智能调度设备每天都会产生并储存大量的公交数据（图像），为统计和挖掘公交运营方面知识，寻找客流特征或规律提供了大平台；智能调度设备可在线监控车辆运行状态，可适时实施动态调整调度，这些都与传统的城市公交运营调度管理有着质的区别。这种大平台和质的区别对城市公交的运营调度管理产生了深刻影响，使运营调度管理模式发生着巨大变革。     

智能网联汽车网络架构方案研究

对传统汽车网络总线类型及网络架构特点进行分析,结合智能网联汽车特点智能化和网联化、以及智能网联汽车对传统汽车网络架构的挑战,提出基于以太网的汽车网络架构解决方法、并阐述了应用以太网网络架构的应用推进过程、介绍了汽车以太网应用协议的分类,解决了汽车大数据传输问题。     

智能混凝土在城市桥梁工程中的应用前景研究

智能混凝土是通过在普通混凝土中复合特殊材料而形成特殊功能的新型混凝土,能显著提高混凝土工程的性能。相比于普通混凝土智能混凝土具有自感知、自修复、自调节、高阻尼能特性。结合城市桥梁工程的结构特点,综合智能混凝土自身特征探讨智能混凝土在城市桥梁工程中的发展前景。     

浅谈智能交通体系中电子警察系统功能与设计

随着城市的快速发展,城市空间的不断扩大,交通管理工作日渐繁忙,因此大量城市使用电子警察监管的方式维护道路交通环境。首先,研究了电子警察发展历程,分析传统电子警察存在的问题;其次,结合近几年的设计成果,介绍电子警察系统的组成、工作原理、功能模块、总体功能与特点;最后,阐述了电子警察设计流程,并从电子警察点位设计、电子警察抓拍一体机设计、电子警察杆和基础设计、电子警察管线及手孔井设计等方面详细介绍电子警察的具体设计要点。     

基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车流量检测

针对夜间环境下基于摄像机的车辆检测方法存在精度低、稳定性差以及无法对车型进行有效识别等问题,提出一种基于Kinect深度虚拟线圈的夜间车辆检测与计数算法.首先对Kinect深度图像进行预处理,分别获得运动目标深度图(MDM)与空洞深度图(HDM).然后在MDM与HDM上设置虚拟线圈,利用积分图像分别生成对应的一维运动信号,对其进行加权合成获得对车辆运动特征的表达,并在合成的运动信号范围内检测出车辆目标,并计算出车辆目标的几何特征,通过SVM对车型进行有效识别.实验结果表明,该算法对于单双车道的车辆计数正确率分别高达99.75%与99.25%,大小车型分类正确率可达99.80%,处理单张图片的平均时间仅为7 ms.      

基于瞬时阻抗的路径规划策略仿真性能评估

根据对实时路况的数据处理方式,常见的动态路径规划策略可分为瞬时阻抗T-SPF和平均阻抗A-SPF两种方式.如何验证这些策略的个体效益及其对城市路网的中长期影响一直是相关系统部署的核心问题.针对这一问题,通过Vissim的Car2X模块与自定义程序实现了仿真中的动态转向,并以现实路网为蓝本,对T-SPF和A-SPF在不同程度的市场占有率情况下的运行性能进行了测试.测试结果表明2种现有策略都存在各自的问题;当市场占有率达到15%以上时,T-SPF 策略可能令路网的通行容量处于振荡状态,而实施了 A-SPF 的路网的平均延误和通行量表现稳定,但在个体效益方面表现还不如静态策略.建议为城市路网实施路径规划时设计新的策略以及与之匹配的信号优化机制.      

“智慧江南”的战略转型之路——江南公交智能信息化建设发展综述

江南公交通过智能信息化建设实现了公交运营的规范化、严格化和科学化;实现了生产过程的精准控制、生产数据的完整分析;实现了对物流、生产流、资金流的全掌握;实现了“智慧江南”的战略转型之路。     

让市民感受“互联网+绿色公交”出行体验——徐州公交全力打造智能公交、绿色公交

近几年,徐州公交贯彻科学发展观,积极推进资源节约型、环境友好型社会建设,克服诸多困难,大力推广新能源汽车,大批购置更新低碳环保、舒适度高的LNG、油电混动、纯电等各类新能源车辆,努力改善乘客乘车环境,做低碳出行的倡导者、先行者。     

智能装备,让银隆钛驶向超车道

3月4日,银隆新能源参与了主题为《创新改变未来》的格力智能装备全球首发暨高峰论坛。智能装备是制造业供给侧改革的“新动能”,“中国制造2025”战略将智能制造作为制造业发展的主攻方向。     

公交通行能力约束的智能调度优化模型

公交通行能力是解决城市交通拥堵问题、促进城市公共交通系统高效运行的要素之一。介绍了公交通行能力的计算要素,并针对目前我国城市由于盲目调度造成的公交系统运营效率、服务水平下降的问题,提出将公交通行能力作为约束条件对公交调度进行优化。鉴于公交企业制订调度方案时需兼顾公交服务水平和企业效益,将智能调度的目标确定为候车时间满意度、候车空间满意度、车内舒适满意度和企业满意度加权平均值最大,并给出了相应的计算方法。最后讨论了利用遗传算法对模型进行求解的过程。