驾驶员对夜间红绿障碍物空间距离判识差异

分析距离判识差异变化规律,选用32名驾驶员在不同深度距离和车速条件下,进行实际道路试验。统计检验全部被试判识结果,获得距离判识差异特征值。运用BP神经网络,模拟判识差异变化趋势。结果表明:在夜间地面动态环境中,随着深度距离增加,绝对距离判识差异增大,相对距离判识差异减小;随着速度增加,在较远深度距离下,绝对距离判识差异先减小后增加再减小,在中等深度距离以下时,差异逐渐减小;相对距离判识差异随速度增加而减小。     

Real-time follow-up head tracking in dynamic complex environments

In the modes of both object motion and camera motion, an enhanced Camshift algorithm, which is based on suppressing similar color features of background and on joint color probability density distribution image, is proposed to real-time track head in dynamic complex environment. The system consists of face detection module, head tracking module and camera control module. When tracking fails, a self-recovery mechanism is introduced. At first the Adaboost face detector based on Haar-like features is implemented to find frontal faces, the false positive is filtered according to the skin color criterion, and the true face is used to initialize the tracking module. In hue saturation value (HSV) colorspace, the hue-saturation (H-S) histogram of face skin and the saturation-value (S-V) histogram of hair are built to produce the joint color probability density distribution image, and this is intended to realize the head tracking with arbitrary pose. During tracking, region of interest (ROI) is introduced, and the color probability density distribution of a specified background area outside the ROI is learned, similar color features in the head are suppressed according to the learning result. The background suppression step is intended to resolve the problem that the tracker maybe fails when the head is distracted by backgrounds having similar colors with the head. A closed loop control model based on speed regulation is applied to drive an active camera to center the head. Once tracking drift or failure is detected, the system stops tracking and returns to the face detection module. Our experimental results show that the presented system is well suitable for tracking head with arbitrary pose in dynamic complex environments, also the active camera can track moving head smoothly and stably. The system is computationally efficient and can run in real-time completely.     

基于主元分析和色调的彩色图像分割

提出一种基于主元分析和色调的彩色图像分割方法.首先应用主元分析法确定分类数,将彩色图像分成几个区域,然后基于色调特征将区域再划分为若干个子区域,最后根据CIE(L*α,b*)空间的颜色差异合并具有相似颜色的子区域,得到最终的精确分割结果.     

设计时速与直行车道数对饱和流率的影响分析

信号交叉口作为城市道路的重要组成部分,其饱和流率受众多因素的影响。以美国通行能力手册中饱和流率模型为基础,通过对北京市典型信号交叉口车头时距的现场测定,对设计时速与直行车道数对饱和流率的影响进行研究,可完善饱和流率修正模型。     

基于数字图像处理技术的VCAmix量测方法

沥青混合料试件粗集料骨架间隙率（VCAmix）是沥青混合料试件的重要体积参数之一。长期以来,VCAmix的量测主要依赖于利用密度将重量换算为体积的计算法。由于转换过程的误差,加之吸附沥青的影响。导致计算值与实际值存有一定偏差。本文介绍了一种利用数字图像处理技术直接量测VCAmix的方法。该方法使用彩色石料区分粗、细集料,并利用彩色阀值直接分割图像。结果证明该方法准确性好。     

基于色彩聚类的肤色分割方法的研究

利用色彩聚类的原理,建立了HSV,Fussy HSCC及YCbCr变形颜色空间肤色模型,并对这3种方法进行了比较。     

基于信号交叉口车头时距分布的VISSIM仿真参数校核研究

为了提高微观交通仿真评价分析的精度和可信度,需要根据实际交通情况对微观交通模型 关键参数进行校核。校核分析了VISSIM 微观交通仿真模型中关键驾驶行为参数和车辆动力性能 等参数,选取信号交叉口车头时距作为仿真校核目标参数,提出了信号交叉口仿真参数校核流 程。通过实际调查重庆市多个信号交叉口,统计得到车头时距分布关系,对仿真校核流程进行了 实例验证。实例验证结果表明,经过参数校核后构建的仿真场景与实际交通运行状态相吻合,以 此进行仿真评价分析具有较高的可信度。     

面漆桔皮分析与对策

利用BYK桔皮仪和NAP仪对轿车车身的长短波桔皮以及鲜映性分别按照不同颜色、不同部位进行了检测、对比和分析,同时对施工材料和现场一些重要参数的变化对桔皮及鲜映性的影响作了对比,为减小桔皮、提高鲜映性和涂装管理提供一些可以借鉴的思路。     

谈中国传统绘画的装饰性

艺术的真实包括客观的真实和主观的真实,中国绘画可以说是一种不拘于客观表现的艺术,更多的是在表现现实的基础上,按照关的原则,强调造型中的某些因素,将形式关抽象出来加以强调突出,使之条理化、程式化、符号化、图案化,富有装饰性．这在中国绘画中的构图、造型、色彩几个方面尤为明显,并显示出极强的艺术感染力．     

上海轨道交通网络线路标志色方案研究

上海轨道交通网络线路采用国际惯用的色彩引导识别方法,随着网络规划和建设的推进,需系统研究网络线路标志色彩方案,确定各条线路标志色,以利增强线路的识别性,为车站环境艺术及导向标志等系统实施提供基础。介绍了国外城市的轨道交通线路标志色的取色规律、上海轨道交通已建成的13条线路的取色规律,分析了上海轨道交通网络标志色方案的难点及相应的对策。上海轨道交通网络线路标志色方案研究的方法及原则,以及网络线路标志色与城市文化的关系研究、与既有网络的有序衔接及方案落地运用的程序研究等值得其他城市借鉴。