基于信息量的交通标志信息表达方式比较研究

从信息传递角度详细分析几种不同的公路出口交通标志信息表达方式的特点及实用性,并建立交通标志信息的概念模型,利用信息论的信息度量方法,分别计算出口名标志和出口编号标志传递的信息量,发现出口编号标志传递的信息量大于出口名标志,信息传递效率优于出口名标志,故倡导广泛科学地使用出口编号标志,加快交通标志系统的数字化进程,促进交通标志的信息化和国际化发展。     

面向指路标志系统的非平面路网数据模型及应用

针对目前交通路网中出现的越来越多的非平面路网情况,从构建指路标志系统的需要出发,提出基于复杂结点的面向指路标志系统的非平面路网数据模型,并给出非平面路网拓扑关系的建立方法.将这种数据模型应用于广州市城市路网的指路标志系统中,实现了城市路网中非平面路网上指路标志的自动生成.     

道路交通标志逆反射性能与夜间视认性

为了规范和引导道路交通标志及其逆反射材料的使用,提高道路交通标志的夜间视认效果,对交通标志及其逆反射材料的等级、类别、结构、光度性能、色度性能以及国内外相关标准进行分析,研究交通标志的逆反射性能及与夜间视认性的关系。通过对国内交通标志及其逆反射材料的使用现状分析,认为夜间视认性与逆反射性能的关系较为复杂,应针对逆反射材料的类别、结构,以及在交通标志中的搭配使用等进行深入研究,并将研究成果用于修订现行交通标志的相关标准和规范。     

基于感兴趣区域的CNN-Squeeze 交通标志图像识别

在公路交通中,针对复杂环境下交通标志识别率不高的问题,提出了一种基于 Kmeans对图像聚类,切割图像感兴趣区域(Regions of Interest, ROI),并利用方向梯度直方图特征(Histogram of Oriented Gradient, HOG)与卷积运算,特征加权(CNN-Squeeze)相结合的交通标志识别方法.首先,采用 K-means对交通标志图像进行三角形、圆形图像二聚类,并利用制作的切割模板切割 ROI 并提取 HOG 特征;然后,利用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)对 HOG特征进行过滤、降维,并通过 Squeeze网络对过滤后的二次特征进行重要性标定;最后,训练该网络模型并实现对交通标志的识别.仿真结果表明,与 BP网络、SVM 及CNN对比,本文方法在保证训练时间的同时,识别精度达到98.58%.     

���ڿɱ��鱨�巢�������յ���Ϣ���о�

目前各大城市的交通拥挤都很严重，车流诱导可在一定程度上缓解这种交通状况，因此，许多城市正在大量安装可变情报板，用它来发布动态的车流诱导信息。如何更有效安全地利用可变情报板发布诱导信息，本文从可变情报板显示内容的刷新频率、重要信息的闪烁频率、图形文字的视认性等方面进行了一些定量的研究，并给出了若干比较有效的实施建议，如显式内容的相对固定化、城市路网的概要化、道路区域的色快化，以及显式内容颜色的通用化。     

上海市区管交通标志和标线管理存在的问题与对策

通过深入调研分析上海市区管交通标志和标线的管理现状,梳理了区管交通标志和标线在实际管理中主要存在,人员、技术、资金、机制和管理缺口等五个方面的问题,并针对上述问题提出了,包括建立设施量统计数据库,出台统一的养护技术规范及定额标准,定期开展人员培训等一系列对策和建议,对于提高上海市交通标志和标线运行管理水平、提升城市管理品质具有重要指导意义.     

信息可视化设计在西安地铁导向标志系统中的应用

在分析西安地铁站的空间信息构成与规划的基础上,运用信息可视化设计理念,脱离现有的标志设计理念,对西安地铁空间元素、标志设施进行整合,重构地铁空间的信息系统,提出全站空间信息可视化思路,从而解决西安地铁空间导向标志信息的识别性、文化性的问题,为乘客提供人性化、系统化的信息识别设计。     

出入城市的道路交通指路标志系统设置方法研究

论文通过对指路交通标志设置原则的分析，建立进入和离开城市系统的引导方法，指路系统考虑从进入和离开市区两个方向上进行逐级引导，进出市区主要通过快速路系统。梳理选择市区内的重要地名和主干道名作为引导预告通用地名和路名，按照有远及近的原则，分级指引、逐步引导，以满足驾驶员对引导信息的需求。     

高速公路标志设置的几点问题及建议

针对目前高速公路上标志设置普遍存在的问题进行分析，给出常见情况下视认距离和设置密度的计算公式，并对存在的问题提出改进建议，可为高速公路标志的设置和改造提供参考。     

基于数据包络分析的高速公路指路标志地名数研究

随着路网的复杂化，指路标志信息量过载导致交通事故发生的现象日益显著。为了全面、系统地确定高速公路互通区指路标志的合理地名数，为高速公路指路标志的设置提供相应的改进建议，基于数据包络分析（DEA）方法，从驾驶人角度选取了反映其对指路标志认知反应水平的代表性指标，构建了高速公路互通区指路标志地名数研究的宏观模型。使用眼动仪和脑电仪在相关场景中进行室内驾驶模拟试验，以获取被试在不同地名数指路标志场景下的眼动行为、脑电以及驾驶行为数据。利用模型进行数据分析，得到驾驶人在地名数为4，5，6，7，8，9六种场景下，对指路标志认知反应的综合效率均值分别为0.983，0.956，0.902，0.796，0.699和0.617，再针对不同的指标集，进行指标敏感性分析，获取驾驶人在6种场景下的综合效率指数。通过试验发现：随着地名数的增多，驾驶人对指路标志认知反应的综合效率均值呈现下降趋势，当信息量超过其认知阈值时，系统综合效率值会迅速下降；不同地名数指路标志场景下，导致驾驶人认知反应效率低的原因存在差异，在对指路标志版面设计时应有针对性地予以改进；不同驾驶人对指路标志认知反应效率存在差异，所对应的标志地名数合理阈值也存在轻微差异，但总体上从驾驶人认知反应的角度考虑，高速公路指路标志的地名数阈值为6个。该研究从驾驶人对指路标志认知反应的角度，使用DEA方法构建了全面、系统的指标体系对指路标志的地名数进行了探析，为中国高速公路互通区指路标志的版面设置提供了参考。