城市停车管理措施对市民出行方式选择的影响

为研究城市市民以通勤为目的的出行行为及其关键影响因素,设计 SP( stated preference)出行意向问卷调 查表,通过细致的调查获取不同出行情境下市民的出行方式选择数据。 建立出行方式选择的无序多分类 logistic 回归模型,解析城市停车管理措施对市民出行方式选择的影响程度。 结果表明,工作单位是否配备停车位和停车 费对市民出行方式选择的影响显著。 与工作单位未配备停车位的情况相比,工作单位配备停车位时市民更倾向于 选择私家车出行;而随着停车费的提高,市民选择私家车出行的比例逐渐减少,选择地铁和公交出行的比例逐渐增 加。 研究结论可为城市停车管理措施制订提供理论支持,也可应用于城市停车规划与管理、停车收费定价及效果 评价上     

运动车辆检测与跟踪方法

为提高城市智能交通综合管理能力,提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中,根据运动目标与道路背景统计特性的差异,基于贝叶斯概率准则,提出一个自适应背景更新算法,检测分离运动车辆目标前景,采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪,并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明:该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频,平均检测准确率为94%,具有较好的实时性与鲁棒性,能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。     

人的可靠性分析方法及其在军事活动中的应用

回顾了人的可靠性分析发展的历史和现状,重点对现在已存在的人的可靠性分析方法进行了介绍分析,提出并简要介绍了两种在军事活动中适用的人的可靠性评估方法的基本原理：基于粗糙集的人的可靠性评估法和基于贝叶斯的人的可靠性评估法,最后分析了人的可靠性研究中存在的问题。     

模糊聚类在舰船目标识别标准模型库的应用

对于给定特征的海上舰船目标,使用了模糊聚类的方法(包括三种解算方法),获得目标的分类并形成标准模型库.同时引入了聚类分析有效性评价的F统计量,实现了模糊聚类的自适应性,避免了聚类数目选择上存在的主观性.聚类结果表明:对于复杂的战场环境,此方法设计可行有效,建立了标准模型库就可以对获得目标特征样本在标准模型库中进行匹配,进而完成目标识别,具有一定的应用前景.     

基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。     

安防和乘客异动在途监测系统设计

针对城市轨道交通视频监控的重要性与传统的视频监控的局限性,提出利用前端图像处理模块实现动态背景建模、目标检测和跟踪,对正常的群体行为进行建模、识别乘客异动。设计采用贝叶斯分类器将目标和背景进行分类,实现目标检测,并利用乘客特征的先验知识制成模板,将运动区域与目标模型匹配实现跟踪的过程,并将乘客行为抽象成为时空变化的数据分类问题。本系统的设计旨在保证地铁列车的安全运行,建设与轨道交通相适应的车载视频监控系统。     

公路工程地方技术标准修编时序模型研究

为了提高公路工程相关技术标准编制规划过程中的针对性和实用性,通过对现有国家行业 标准的梳理与实地调研,首先运用灰色关联的TOPSIS 法对调查结果进行排序分类,得到初步修 编计划;再通过贝叶斯判别法建立预测模型,借助统计分析软件SPSS 进行分析,得到判别函数 的影响因子及其系数,构建广义的公路工程地方标准编制时序判别模型;最后,以山西省公路桥 梁现状为例,统计其近年来由超限引起的桥梁事故,并将所建模型应用于当地《桥梁承载能力设 计细则》修编计划中加以验证。计算结果表明,该项标准的修编计划为“近期”,从而验证了模 型的适用性。     

基于朴素贝叶斯算法的船舶异常行为监测

随着海事事故与海上违法行为的不断增多,智能的监控方法成为降低海事事故,打击海上违法行为的有效手段.同时,船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的普及及船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service,VTS)的扩建,又为智能监控提供了数据支持.鉴于此,利用船舶自动识别系统提供的数据,分析通航水域船舶信息的分布情况,根据其概率分布采用朴素贝叶斯算法,从船舶航速、航向及距航道边界距离3个方面,构建船舶异常行为检测模型.最后,以成山角通航水域为例,检验模型的有效性.实验结果表明,构建的模型能够有效地完成异常行为监测,减少海事监管人员的工作强度,同时根据实验结果分析了成山角水域船舶航行的特点,并对成山角定线制提出合理化建议.     

动态权重的数字化刻面分类模式研究

构件的分类与描述是构件库管理系统的核心。文章在研究经典刻面分类模式的基础上,提出了一种基于动态权重的数字化刻面分类模式。该模式通过原子术语数字化、动态权重的引入以及构件间相关度的定义,将构件的检索过程转化为n维空间中向量与矩阵的乘法。改进后的分类模式有效提高了构件检索时的查准率与检索效率。     

基于贝叶斯网的反潜直升机对潜艇的识别模型

快速准确地对潜艇进行的识别在航空反潜作战中是进行战场态势评估和战场决策的基础。通过搜索潜艇中提取搜索的特征信息,结合贝叶斯网络,使用了“两步”对潜艇目标进行识别,在此基础上进行了实例验证,其结果与事实相一致,显示了该方法的正确性和有效性。