高速公路交通事件发生概率的短期预测

通过分析由两个相邻的交通检测器观检测得到的实时交通流数据,建立一个可以估计交通事件发生概率的模型。该模型表明,交通事件发生的概率与稳定交通流中上游交通流密度所占的比例和上游、下游交通流的速度差这两个因素具有较大的相关性。该模型只需要利用基本的交通数据便可估算交通事件的发生概率,在高速公路的管理中有较大的应用价值。     

基于MNL模型的私人小汽车出行时间选择研究

应用MNL模型和方法,引入影响出行者出发时间选择行为的个人、家庭和社会经济属性、出行特征等因素,构造私人小汽车使用者出发时间选择模型,着力挖掘影响私人小汽车使用者出发时间选择的关键因素,可为制定有效的管理措施提供理论依据和数据支持。     

高速公路交通事件视频车辆检测技术

交通事件自动检测技术概述 交通事件自动检测(AID)技术可分为"间接检测方法"和"直接检测方法"两大类.绝大多数的AID方法都属于前一种,其原理是根据交通流的变化来间接地判断交通事件的存在.实时交通流参数可用多种手段获得,最普通最常用的做法是通过设置在路上的交通检测器(环型检测器或超声波检测器)动态采集各路段的交通数据,由此推断可能发生的交通事件.交通检测器需要埋设在车道下面,使用过程中可能会损坏,属于有损检测器.由于数据误差及交通情况的复杂性,这类系统事件的检测与鉴别时间较长,误报率高,而且不适合在交通量较低的情况下使用."直接检测方法"是指使用图像处理技术来发现车辆行驶异常的一类方法.这类方法实际上是"看到"发生了交通事件而不是通过交通事件的影响来检测到它的存在.在潜在的意义上看,在检测速度方面远远胜于"间接检测方法",在交通量较低的情况下也能有良好的检测效果.另外,"间接检测方法"一般只能判断有没有事件,而不能对事件的类型进行鉴别,还需要人工对事件进行鉴别;而"直接检测方法"则既能检测事件,又能对事件的类型作出判断,这有利于减少事件的响应时间,减少事件延误.     

新闻(事件)营销的现状与对策

阐述了新闻(事件)营销的含义及特征,分析了当前事件营销运作现状,并提出了提高新闻(事件)营销效果的对策.     

城市轨道交通运营安全管理实践与思考

城市轨道交通系统一般都处在地下或高架桥上的半封闭空间里,空间狭小,通风照明条件差,人员高度集中,设备高度密集,疏散难度大,一旦发生火灾等突发性事件,将产生巨大的人身和财产损失.正是由于城市轨道交通灾害的特殊性,重视城市轨道交通安全保障体系建设,已成为轨道交通建设和运营安全管理的核心内容.     

浅析世博大客流背景下快速路交通事件变化特征

世博运行期间,中心城快速路交通事件呈现明显上升趋势,为我们在大客流背景下研究城市快速路网交通事件的总量、类型、时间及空间分布等交通事件,特别是极端大客流情况下快速路事件的特征变化和研判觅得难遇良机.同时,为思考后世博时代城市交通管理与规划,以及快速路网运行管理提供了有益的经验和依据.     

基于图像识别与追踪技术的高速公路交通事件有效检测范围

针对视频交通事件检测器的有效检测范围目前在行业内产生的广泛争议,结合摄像机安装高度、安装角度、摄像机性能指标,通过理论计算和试验验证,得到视频交通事件检测系统对相关交通事件的合理检测范围,从而为高速公路全程视频监控系统外场监控摄像机的布设间距、布设方式提供数据支持,实现高速公路全程无盲区智能化监控识别。计算结果表明,对于小汽车停驶等交通事件,其有效检测距离大于1 000 m的传统说法是不准确的,目前的技术水平很难达到,其合理检测距离应该在500 m左右,试验数据验证了这一说法,但视频交通事件检测系统的有效检测距离后续会随着摄像机性能的不断增强而有所提高,从而满足高速公路监控系统不断提高的监控需求。     

高速公路突发公共事件分析及应急处置对策

分析了高速公路突发公共事件的主要特征和构建高速公路突发公共事件应急处置系统的必要性,提出通过成立高速公路突发公共事件应急处置联合领导机构、制定高速公路突发公共事件应急处置预案、建立高速公路突发公共事件应急处置信息发布制度、寻求高速公路突发公共事件应急处置的法律和经费保障支持等措施构建高速公路突发公共事件应急处置系统.     

肥胖成为安全的一大隐患

肥胖和人口老龄化是对日益加大的汽车安全问题的最新威胁。研究人员试图慎重地对待这一问题,但随着美国人口老龄化和肥胖症的快速增多,新型安全系统需要特别设计才能在碰撞中对他们起保护作用。无数的新技术正在研究中或已经启用,将保护驾乘人员和行人免遭各种各样的威胁,但人口结构     

交通事件视频图像自动识别系统的研究

如何有效利用高速公路视频图像信息,实时全天候自动智能检测交通事件,提升交通管理部门应急处置能效,是当前公路视频监控亟需解决的问题．本文基于视频图像处理技术,开展交通事件自动识别算法和系统的研究：采用中值滤波、亮度缩放等图像预处理方法,提取交通视频图像的前景目标边界并抑制噪声;基于灰度阈值化方法,对车辆前景进行二值化分割处理;提出一种二值化场景图像连通区域标定算法,对交通事件前景目标进行特征提取与检测识别,并基于上述算法和识别流程开发了交通事件视频自动识别系统．试验表明,该系统对噪声干扰抑制能力较强,识别准确率较高．