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。     

过零极性相关算法在管道测漏中的应用

由于传统相关测漏仪采用直接相关法,对硬件要求高,价格较贵,提出将过零极性相关算法应用于相关测漏,并设计出硬件结构,进行了实验仿真,验证了其可行性。     

基于手机信息的居民出行调查

居民出行数据是交通规划中最重要的基础资料之一,但在传统居民出行调查中该数据的获取耗时长、成本高、自动化程度低,完全不能满足现行中国蓬勃的城市建设、规划的需要。该文提出了“person as sensor”的概念,也就是把居民日常使用的通讯工具——手机作为检测器,利用手机在居民使用过程中产生的大量位置和时间信息进行居民用户调查。该方法对现有的无线网络和手机都不需要进行任何修改,并且一旦实施将能够获取居民出行的实时数据。     

基于检测器脉冲数据的高速公路事件自动检测算法研究

提出了一种全新的高速公路事件自动检测算法,直接利用车辆检测器输出的脉冲宽度和脉冲间隔作为参数,运用LVQ神经网络对获得的脉冲宽度数据和脉冲间隔数据进行处理来判断是否有事件发生,从而大大减少了检测时间,为交通事件的快速处理提供了可靠的依据。此外,该算法利用神经网络的自学习能力,可以很好地确定各条道路发生交通事件的门限值。仿真结果表明:该算法具有较高的事件检测率(约为97%)、较短的检测时间和较低的误警率(约为0 41%),具有很好的应用前景。     

红外探测技术在隧道超前地质预报中优、缺点探讨

红外探测技术在隧道超前地质预报中发挥着重要作用,通过实践对仪器的性能和适用范围进行探讨和研究,可以对红外探测仪器的改进起到指导作用。详细阐述红外探水的基本原理、特点、测线布置方式和预报判读依据,结合沪昆客运专线贵州段玉屏至凯里段隧道工程实例,多次准确预报出掌子面前方存在的隐伏含水构造,从而成功避免了隐伏含水构造对隧道施工带来的安全隐患,同时对红外探测技术在隧道超前地质预报中的优、缺点进行分析、探讨。     

地铁车辆车轴新型超声波探伤仪的研究

介绍了微电脑车轴超声波探伤仪的工作原理.给出了超声波发射电路、超声波接收放大电路、衰减量显示电路、AD9850和AD603芯片的基本工作原理及应用.该超声探伤仪引入了直接数字合成技术,可以使超声回波图更清晰、更准确,具有集成度高、响应速度快、探测精度高、分辨率高,图象清晰等特点.高速数据采集和现场可编程门阵列技术的运用解决了以前超声波设备采样频率与计算机通信的瓶颈,可以提高测量精度,在不退轮的情况下能够准确判断车轴的缺陷,减少误判和漏判的概率.     

自适应控制技术在MCT红外线轴温探测系统中的应用

MCT光子器件工作在自然环境下,环境温度变化幅度大,导致MCT光子器件的输入输出特性不稳定,严重影响MCT轴温探测器探测铁道车辆轴温的精度。为此,根据自适应控制理论,在MCT红外线轴温探测系统中建立自适应控制系统,它由自适应探测子系统和自适应标定子系统构成,利用传感器和系统辨识技术不断量测被控对象变化,及时调整控制器参数,使控制量的变化自动适应对象的变化,以保持MCT轴温探测器的探测精度。通过采用二次牛顿插值原理对热靶输入输出特性曲线进行拟合,从而得到了特殊情况下热靶输入输出特性曲线的高端部分。     

基于巨磁电阻的车位检测技术研究

在户外进行停车场车位检测容易受到不同外界因素的干扰,从而造成不必要的车位信息错误,给停车场的管理和停车用户带来诸多不便。针对这类户外停车场车位检测的实际要求以及对相关车位检测技术的研究,提出以基于巨磁电阻的车位检测技术作为核心检测技术,即汽车在停放或离开车位时使得地磁场与巨磁电阻之间磁场关系发生的变化来判断车位上车辆的变化,并且配套的设计了基于巨磁电阻检测的硬件系统和软件系统,分别用于停车位的车位检测和车位的显示,同时通过对巨磁电阻灵敏度的调节来更加灵活和准确地进行检测。试验结果表明,相比于其他车位检测技术该车位检测技术拥有更高精度和更强稳定性。      

Increasing the accuracy of loop detector counts using adaptive neural fuzzy inference system and genetic programming

Loop detectors are devices that are most commonly used for obtaining data at intersections. Multiple detectors are usually required to monitor a location, and this reduces the accuracy of detectors for collecting traffic volumes. The purpose of this paper is to increase the accuracy of loop detector counts using Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) and Genetic Programming (GP) based on detector volume and occupancy. These methods do not need microscopic analysis and are easy to employ. Four approaches for one intersection are used in a case study. Results show that the models can improve intersection detector counts significantly. Results also show that ANFIS produces more accurate counts compared to regression and GP.     

地铁隧道火灾自动报警系统的设计

地铁隧道的特殊环境给火灾探测装置选型带来很多困难,光纤测温系统的出现为解决地铁隧道火灾探测器的设置问题提供了一个很好的选择.分析地铁隧道火灾的原因、特点,针对地铁隧道的环境特点,对火灾探测器的功能、作用和选型进行分析,给出地铁隧道中的火灾自动报警系统的设置方案.