基于路侧多机视频目标关联与轨迹拼接的车辆连续轨迹构建方法

针对单个相机覆盖区域有限的问题,本文提出了通过路侧多个相机获取车辆连续轨迹数据的方法。在路侧端布置多台固定相机采集视频数据,采用直接线性变换算法解决相机外参造成的画面畸变问题;通过全时域抽帧提取图片训练样本,采用YOLOv5训练车辆检测模型;针对偶发的车辆漏检情形,通过完整性检查可以筛查出此类情况并修复;针对连续多帧漏检或误检导致的目标关联问题,通过异常轨迹核查算法及数据修复工具解决;针对相机斜下方区域的车辆轮廓变形问题,采用车辆检测轮廓修复算法解决车辆在不同路段检测框大小不一的问题;提出了基于车辆质心坐标匹配的方法实现相邻机位间的车辆轨迹拼接。基于上述多机视频目标关联与轨迹拼接方法,在多机位时间同步下构建了覆盖武汉珞狮路高架桥的车辆连续轨迹数据集,轨迹数据集验证结果表明：数据集涵盖从畅通到拥堵的各种交通状态,包含多段分合流区域,数据集连续时长达到3.5 h,覆盖区域1.41 km;车辆检测模型的召回率达到93.23%,准确率达到98.51%,F1分数为95.80%;数据集包含主路及各处匝道汇入的轨迹共25 734条,其中覆盖道路全域的完整长轨迹15 004条。本研究丰富了路侧多机视频...     

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明：相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_rmse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_m...     

灌浆波纹管装配式PC双柱墩双向拟静力试验

为了解双向荷载作用下灌浆波纹管装配式双柱墩的抗震性能,设计和制作了现浇混凝土墩、灌浆波纹管连接和预应力灌浆波纹管混合连接装配式双柱墩构件.开展了装配式双柱墩的双向拟静力试验,研究了破坏模式、滞回特性、骨架曲线、刚度退化、残余位移和接缝张开规律等,并与现浇混凝土双柱墩墩进行比较,重点分析了灌浆波纹管连接装配式预应力混凝土...     

大数据分析下双向通航港口船只调度方法

针对传统方法因缺少自适应蚁群调度优化算法,导致调度资源分析不足的问题。在大数据分析的技术支持下,为更好地提升双向通航港口船只调度的合理性与科学性,提出大数据分析下双向通航港口船只调度方法研究。通过大数据分析技术,对双向通航港口船舶调度数据进行分析计算。接着对港口调度能力进行模型建立,根据获得的数据引入自适应蚁群调度优化算法,完成数据科学调度计算。通过实验对比方式,对提出设计方法的合理性进行证明,对双向通航港口船只调度有科学意义。     

踏雪寻熊

“千里冰封、万里雪飘”的情景不仅仅在文艺作品或是遐想中才能看到,黑龙江这片神奇的土地,雪舞妖娆,良田万顷。这里也有一群特殊的人群,时尚美丽,豪情万种。[编者按]     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

带有最优流量记忆时间差的一类新格子模型

为了分析最优流量记忆时间差对交通流稳定性的影响,本文基于考虑驾驶员估计得到的最优流量信息,同时考虑驾驶员在驾车过程中受到记忆时间的影响,给出了一类新的格子流体动力学模型.首先,基于线性稳定性理论,获得了新模型的稳定性条件;随后,通过非线性分析方法,给出该模型的mKdV方程;然后,基于求解上述方程所得到的扭结-反扭结孤立波可用于描述交通拥挤的转化和传播过程.最后,通过仿真算例验证了上述理论分析的结论,即驾驶员的记忆时间和最优流量记忆时间差能够显著影响交通流的稳定性,同时增大记忆时间步长和强度系数可以有效地增强交通流的稳定性.     

CIM模型在高速公路投资风险评估中的应用

在分析、识别高速公路投资风险的基础上,建立了高速公路投资风险评估指标体系.针对风险因素具有结构多层次、因素多方面、评估模糊性、出现随机性、直接量化困难等特点,基于模糊理论,结合层次分析法,建立了控制区间和记忆(CIM)模型对高速公路投资风险进行评估.通过控制区间和记忆模型在工程实践中的应用,验证了CIM综合评估法在风险评估中的有效性和可操作性.     

公交信号优先控制策略研究综述

公交信号优先是提高公交系统运行速度和可靠性的重要手段。回顾公交信号优先控制40多年的研究成果,以总结该领域的总体研究脉络。对被动优先、主动优先、实时优先以及与不同设施相结合的信号优先控制策略进行了综述分析。研究表明,公交信号优先控制策略的发展历程是：控制的实时性逐步提高,优化要素的考虑逐渐全面,控制对象日益扩大,控制策略逐步系统化、适用性逐步增强。最后指出,公交信号优先控制多目标平衡、控制策略的协调与网络优先控制,以及控制与调度策略的协调优化是后续研究的重点,而公交车辆行程时间预测以及如何应对预测偏差带来的影响仍然是信号优先控制中的关键问题。