设有行人专用相位的交叉口行人闯红灯行为及应对策略研究

针对主次路相交并设置行人专用相位的交叉口行人闯红灯的普遍现象,提出整个交叉口行人专用相位与几个进口行人可用相位相结合的信号配时方案,通过仿真验证得出,该方法不仅有效的降低了行人闯红灯率,减少了行人的等待时间,而且机动车的延误没有明显的增加。这种配时方案为解决我们城市主次路相交等道路宽度差距较大的交叉口中的行人闯红灯现象提供一个较好的思路。     

基于Matlab分析的Gabor滤波技术和SVM在交通标志识别中的应用研究

本文将现代统计学理论中的支持向量机技术与Gabor滤波技术相结合,提出一种基于支持向量机的交通标志识别方法,并使用MATLAB工具设计出一个简单的实验验证平台。整个系统由图像处理、特征提取、SVM分类器3个模块构成。首先对数码相机采集到的图像进行色彩分割处理,将得到的GRAY图进行Gabor滤波处理,将提取到的特征量与数据库中的基准元素通过使用SVM算法进行分类,最终实现了对交通标志的准确识别。     

悬浇连续梁施工监控及影响因素

以某特大桥为工程背景,研究悬浇连续梁桥施工监控的关键技术,探讨了施工过程中影响梁体线形的主要因素。结果表明:温度和预应力效应对梁体线形影响显著。温差越大,悬臂长度越长,梁体标高变化越大。预应力张拉后梁体实测上拱量较理论预测明显偏小,两者比值主要集中在0.6～0.8;同时,先拆除临时固结后合龙中跨往往会导致中跨线形下挠明显,特殊情况下易出现不可控现象,对主跨100m以上的连续梁线形控制较不利。     

欧日行人保护碰撞测试技术法规的比较研究

在我国每年的交通事故伤害中,汽车对行人的碰撞伤害是最高的,因此对行人保护技术的研究对我国制定行人保护法规非常重要。目前欧洲和日本关于行人保护方面的法规已经开始执行,文中简要对比研究了欧洲和日本法规标准以及欧洲NCAP对行人保护碰撞测试技术法规,总结他们在行人保护法规及试验方面各自不同的条件要求,并对我国制定行人保护法规提出一点建议。     

某既有地铁线人像识别系统部署方案

简述人像识别系统的技术要点和主流方案,对常见的两种部署方案——图像回传和视频流回传进行比选,并给出推荐方案;结合某市轨道交通3号线现状,讨论在既有线建设人像识别系统时需要注意的工程要点,包括前端摄像机的利旧与补充、传输带宽的计算与扩容等.     

行人交通微观仿真研究综述

简述了行人交通微观仿真研究意义、分类、发展现状,介绍了行人交通流的交通特性;以行人微观仿真开发流程为纲,阐述行人运动行为的研究内容以及相应的研究方法,并指出因计算理论和建模技术等各种条件制约下其尚存在的不足或研究空白之处,并对其未来发展的趋势进行了展望．     

基于主成分分析和目标规划法的高速公路施工进度目标规划模型

针对当前施工进度管理方法相对简单等问题,基于风险识别的理论,从硬指标和软指标两个角度设计高速公路项目施工进度指标体系;充分利用主成分分析法和目标规划法在数据处理上的优势,建立高速公路项目施工进度目标规划模型;通过实例分析加以验证.该模型为解决施工进度目标规划数据庞大复杂、不系统等难题给出一条具有可操作性的路径.     

一种多通道联合自适应水声瞬态信号检测方法

从未来潜艇识别的作战需求出发,研究了综合2种检测器的性能优点,提出经改进后的联合检测器;然后研究了将2种检测器通过双通道融合处理来达到联合检测、提高检测性能的目的.通过仿真试验,证明了这2种类型联合检测方法的有效性.在上述的研究基础上提出了一种多通道联合自适应检测器的理论模型.研究表明,多通道联合自适应检测器可以融合多个检测器的优点,可以获得比单一检测器更好的检测性能,有利于克服各检测器自身难以克服的缺陷,且抗干扰能力更强,能够适应更为复杂的探测环境.     

小波神经网络在交通标志识别中的运用研究

小波神经网络 小波自80年代提出以来,理论和应用都得到了巨大的发展．小波分析的出现被认为是傅立叶分析的突破性进展。目前,神经网络的理论研究日趋深入,其重要发展方向之一,就是注重与小波、混沌、模糊集等非线性科学理论相结合。小波变换具有时频局部特性和变焦特性,而神经网络具有自学习、自适应、鲁棒性、容错性和推广能力．如何把两者的优势结合起来．一直是人们关注的问题。     

Probabilistic model-based silhouette refinement for gait recognition

An algorithm to refine and clean gait silhouette noises generated by imperfect motion detection techniques is developed,and a relatively complete and high quality silhouette is obtained.The silhouettes are sequentially refined in two levels according to two different probabilistic models.The first level is within-sequence refinement.Each silhouette in a particular sequence is refined by an individual model trained by the gait images from current sequence.The second level is between-sequence refinement.All t...