智能交通监控技术研究

从涉及智能交通监控技木的4个方面综述了智能交通监控技术的研究内容及发展现状,重点介绍了近年来在运动目标分割和目标跟踪方面所取得的研究成果,并分析了其处理算法的性能和优缺点,最后探讨了目前智能交通监控技术亟待解决的问题,并展望了其未来发展方向。     

高速公路ETC客户细分方法研究

应用大数据技术,提出一种基于车辆通行特征的ETC客户细分方法.构建了ETC客户细分指标体系并利用ETC收费数据提取了最近消费间隔、年通行频次和年消费金额等细分指标;为克服大数据聚类的失效问题,结合CLARA算法完成了ETC客户全样本数据聚类分析;建立了ETC客户细分决策树并提取出细分规则,最终实现了ETC客户星级评定.分析结果表明,本文提出的ETC客户细分方法能够解析各类客户通行特征、当前价值和增值潜能,可为高速公路运营管理单位探索ETC客户精准营销和分级费率优惠提供创新思路,同时可为进一步提高ETC客户规模和支付比例、提升ETC管理决策水平提供理论支持.     

Impact of vehicle usage on consumer choice of hybrid electric vehicles

We analyze the vehicle usage and consumer profile attributes extracted from both National Household Travel Survey and Vehicle Quality Survey data to understand the impact of vehicle usage upon consumers’ choices of hybrid electric vehicles in the US. In addition, the key characteristics of hybrid vehicle drivers are identified to determine the market segmentations of hybrid electric vehicles and the critical attributes to include in the choice model. After a compatibility test of two datasets, a pooled choice model combining both data sources illustrates the significant influences of vehicle usage upon consumers’ choices of hybrid electric vehicles. Even though the data-bases have in the past been used independently to study travel behavior and vehicle quality ratings, here we use them together.     

基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法

在分析直升机在天空飞行序列图像特点的基础上,提出了基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法。该方法通过对图像进行高通滤波预处理,获得运动目标的特征图像,用特征图像来求解运动目标的光流,用光流对运动区域进行分割,获得运动区域的中心和半径,以该中心和半径的圆作为初始水平集曲线,以光流速度作为曲线演化的外力修改Chan and Vese模型,用改进后的模型对图像进行分割。实验证明,用本文方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标。     

肿瘤图像病理诊断系统的设计

计算机辅助的肿瘤病理诊断与分析是提高病理医生工作效率的主要手段.提出了肿瘤病理诊断系统的软硬件结构,针对图像分割、图像边界跟踪和图像特征提取等功能进行了详细设计.实验结果表明,系统很好地完成了细胞图像的分割、细胞边界跟踪和重要细胞特征参数的提取,为病理医生识别病灶提供了客观依据.     

车牌识别技术实现方法初探

现代智能交通系统把计算机视觉和模式识别技术应用到车牌识别技术领域中,车牌识别是指对已知车辆数字图像进行预处理、车牌定位、字符分割、字符识别的过程。车牌识别系统中的关键技术在于车牌区域定位技术和字符分割与字符识别技术,探讨了车牌识别过程中的常用方法。     

基于ANSYS对罐体垂向载荷施加方法研究

利用ANSYS有限元分析软件,采用等效分割与耦合自由度法两种方法对某罐车罐体垂向载荷施加方法进行分析,并就两种方法的计算结果作了详细的比较。通过对比分析表明,两种方法的计算结果很接近,并且等效分割法随着分割份数的增加,其分析结果收敛于耦合自由度法的结果,基本能满足工程设计要求。     

基于DR图像多重快速分割的铁路货车铸件缺陷提取方法

针对铁路货车铸件DR(Digital Radiography)图像数据量大、背景亮度不均匀以及对DR图像中铸件薄壁区域的缺陷提取效果不理想和基于C-V模型的分割方法存在计算量大的问题,研究基于DR图像多重快速分割的铸件缺陷提取方法.先利用OTSU双阈值分割算法对铸件DR图像进行分割,然后应用区域生长技术得到铸件薄壁区域的图像;对该图像进行剥皮和归一化线性灰度拉伸处理后,再次利用OTSU双阈值分割算法和区域生长技术对图像进行分割,从中提取出含有和可能含有铸件缺陷的局部图像;对可能含有铸件缺陷的亮背景区域图像用C-V模型再次进行分割,最终提取出所有铸件缺陷的图像.     

基于粗糙集聚类算法的铁路通道客运市场细分

对铁路通道内客运市场的细分,是研究铁路通道客流分担、客运产品设计的基础. 根据宝鸡-兰州铁路通道旅客出行方式选择调查数据,结合粗糙集理论,首先,构建了铁路通道旅客出行方式选择决策表,对条件属性进行属性约简,并计算各属性的权重;其次,考虑到避免传统聚类算法的“维数陷阱”,提出了基于粗糙属性重要度的K-means聚类算法,并在UCI数据集上进行仿真实验;最后,运用该算法对调查数据样本进行聚类.结果表明：将铁路通道客运市场细分为6类时,具有最好的聚类效果;经统计分析发现,不同子市场的旅客出行行为有明显的偏好.     

复杂背景下钢材编号提取与字符分割技术

提出了一种复杂背景下多钢块图像编号的提取和分割方法．采用HSV颜色空间，并以饱和度为主区分前景和背景，再综合运用数学形态学运算及边界跟踪技术提取出钢块的有效区域．运用多投影直方图分割法对钢材区的编号进行行、列分割，并解决了干扰、字符粘连等问题，实现了编号的精确定位分割．实践表明泼方法的分割效果是良好的．