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301.
有效的特征提取方法是解决人耳身份识别任务的关键之一。以主分量分析(PCA)为代表的线性子空间方法在特征提取工作中得到了广泛应用。为了更有效地提取人耳图像特征并减少运算量,将基于二维图像矩阵的2D-PCA方法应用于人耳身份识别。针对三个USTB人耳图像库,采用最近邻分类器,研究了选用不同的特征维数、贡献率,及不同的相似性测度时,2D-PCA方法与传统的PCA方法的识别性能。交叉验证的实验结果表明:2D-PCA方法较PCA方法获得了更短的训练时间和更高的识别率,说明基于图像矩阵的2D—PCA方法是一种效率更高,鲁棒性更强的人耳身份识别方法。 相似文献
302.
事故隐患跟踪管理系统主要针对交通运输部门对隐患识别、隐患上报、隐患控制、隐患消除进行全过程的隐患跟踪管理,并以此为依据开发基于B/S实现的交通运输部门隐患跟踪管理系统,以实现交通运输部门不同层级的企事业单位对隐患管理的网络化办公,提高交通行业的安全隐患管理效率,做到防范于未然,把安全隐患消灭在萌芽状态。 相似文献
303.
根据目前国内高速公路联网收费实际和技术条件,结合重庆市电子车牌项目作为省级区域国家级信息化试点的要求,提出了将基于800/900 MHz频段的组合式电子收费车道作为ETC(Electronic Toll Collection,电子不停车收费)快速通行手段的设计方案。该方案与目前MTC(Manual Toll Collection,人工半自动收费)的技术条件和实际环境兼容,并且投资成本低,具有较高的实用性和可操作性。 相似文献
305.
针对车辆在行驶时由于车道线检测方法单一,导致对直道线和弯道线检测效果不一致,从而影响车道偏离识别效果的问题,基于摄像头采集到的图像信息,提出了1种自适应车道偏离识别算法。该算法对车辆在直道行驶时采用偏离判断基准线法,而在弯道行驶时采用基于触线时间阈值法,分别对行驶状态进行车道偏离判断,该算法既保证了计算速度,又保证了结果的准确性。为了验证所提出方法的有效性,采用仿真的方法,使用车道偏离识别算法获取的数据,通过比例-积分-微分(PID)算法对车辆行驶状态进行控制,得到车辆在预期车道内的行驶状况,以此证明了所提出的车道偏离识别算法的有效性。 相似文献
306.
为探究天气和道路等特征,以及交通流、天气、道路及时间等多维动态特征之间的交互作用对实时事故风险预测模型精度的影响,本文基于京哈高速公路北京段的事故数据,以及匹配的交通传感器数据、天气数据和道路特征等,构建4个数据集,分别为只包含交通流变量,包含交通流变量、天气及时间特征变量,包含交通流变量、道路及时间特征变量,包含交通流变量、天气、道路及时间特征变量。从考虑多维动态特征的交互效应出发,基于深度交叉网络,提出一种新的实时事故风险预测模型。结果显示,本文所构建的深度交叉网络模型比其他几种实时事故风险预
测方法显示出更高的精度。模型的AUC值(Area Under Curve)可达0.8562,在0.2的概率阈值下,
可以正确分类84.26%的非事故数据和77.55%事故数据。结论表明,本文采用的多维动态特征交互样本条件下的深度交叉网络模型能够有效地预测高速公路交通事故,可为我国高速公路安全管理部门提供理论与技术支持。 相似文献
307.
行人作为城市慢行交通系统中的弱势群体,探究其过街行为特征,对减少人车冲突,提升行人过街的本质安全具有重要的现实意义。本文针对特定交叉口,设计自由过街及心理临界过街两种场景状态下的行人过街试验。分析过街速度、心理临界时窗及视觉特性等参数之间的耦合关系,选取风险感知因子与临界安全系数作为心理临界过街状态下行人风格的表征指标,构建过街风格识别模型,透析不同风格行人过街行为可靠性。结果表明:年龄对过街速度和心理临界时窗有显著影响;心理临界时窗与过街速度和信号灯区域注视概率呈负相关关系,与车行区域注视概率呈正相关;心理临界过街状态下,依据风格识别结果,男性谨慎程度高于女性,冒险型行人过街失败率为65.22%;冒险型老年人对自身运动机能的评估能力以及视觉搜索特征存在重要缺憾。研究结果可为交叉口基础设施设计与优化,行人过街教育与培训等提供参考。 相似文献
308.
物流业的发展推动了社会经济的发展,成为社会经济发展的重要组成部分,然而物流业在发展过程中也遇到了各种风险,如何防范?就此根据物流企业运营过程中所面临的各种风险进行了分析,并运用风险坐标图方法进行风险评价,确定各物流营运风险管理的优先顺序和策略,提出了各类风险控制和转移的防范措施。 相似文献
309.
简要介绍汽车门禁安全防盗系统的历史沿革,阐述PKE(身份识别卡)的功能原理、主要技术参数、整体设计方案,并对无钥匙进入系统的功能和技术性能优势进行详细介绍。 相似文献
310.
多模态人机交互中基于笔输入的手势识别 总被引:6,自引:0,他引:6
为研究多模态人机交互系统的理想及构造方法,提出了一种快速的,单笔划手势识别方法,该方法通过提取手势轨迹的关键点及各关键点的运移方向,形成特征码,然后与标准手势符号的各种可能的特征码进行匹配,其中方向特征用于预分类,而关键点位置信息用于细分类,实验结果表明该方法速度快,识别率高。 相似文献