Using automated walking gait analysis for the identification of pedestrian attributes

Collecting microscopic pedestrian behavior and characteristics data is important for optimizing the design of pedestrian facilities for safety, efficiency, and comfortability. This paper provides a framework for the automated classification of pedestrian attributes such as age and gender based on information extracted from their walking gait behavior. The framework extends earlier work on the automated analysis of gait parameters to include analysis of the gait acceleration data which can enable the quantification of the variability, rhythmic pattern and stability of pedestrian’s gait. In this framework, computer vision techniques are used for the automatic detection and tracking of pedestrians in an open environment resulting in pedestrian trajectories and the speed and acceleration dynamic profiles. A collection of gait features are then derived from those dynamic profiles and used for the classification of pedestrian attributes. The gait features include conventional gait parameters such as gait length and frequency and dynamic parameters related to gait variations and stability measures. Two different techniques are used for the classification: a supervised k-Nearest Neighbors (k-NN) algorithm and a newly developed semi-supervised spectral clustering. The classification framework is demonstrated with two case studies from Vancouver, British Columbia and Oakland, California. The results show the superiority of features sets including gait variations and stability measures over features relying only on conventional gait parameters. For gender, correct classification rates (CCR) of 80% and 94% were achieved for the Vancouver and Oakland case studies, respectively. The classification accuracy for gender was higher in the Oakland case which only considered pedestrians walking alone. Pedestrian age classification resulted in a CCR of 90% for the Oakland case study.     

江阴大桥结构健康监测系统升级改造及初步数据分析

江阴大桥结构安全监测系统建于1999年,由于种种原因系统需要进行升级改造,以江阴大桥结构健康监测系统升级改造工程为背景,剖析了原系统的故障成因及新系统的解决方案,介绍了升级改造后的系统构成、传感器布置及系统软件功能等,并对系统试运行期间的部分数据进行了分析。     

主曲线方法在交通安全数据分析中的应用

针对交通安全数据的非参数性,将主曲线方法应用于交通安全数据分析.通过未知分布数据集的HS主曲线算法对交通安全数据进行分析后,得到一条通过数据集合中间的曲线,来描述该数据集合的特征,以此作为执行管理标准的依据.研究表明,交通安全数据集的主曲线能够较好的描述出数据本身所具有的非线性关系,可以作为执行管理标准的依据.     

公路建设项目中降雨因子对土壤流失量的影响分析

降雨因子对水土流失量起着决定性的作用。通过在汉十高速公路上设置实验小区，用径流小区法进行了水土流失监测，并根据数理统计原理，对水土流失量及降雨量的数据进行分析，建立回归方程，研究了降雨因子与水土流失量之间的关系，并对其结果从溅蚀和径流冲刷两个方面进行了理论分析。     

桥梁结构状态健康监测系统差错控制研究

数据可靠度问题是制约桥梁结构健康监测系统进一步发展的瓶颈。而数据通信领域利用差错控制思想来保证数据的可靠性,已获得成功应用。目前的桥梁结构健康监测系统尚无数据差错控制的思想,也无相关的理论和模型。从系统的角度提出桥梁结构健康监测系统差错控制的基本思想和模型,以及针对信息获取环节、数据传输环节、安全评价环节的差错控制机制,从而彻底解决桥梁结构健康监测系统的数据失真问题,提高系统的可靠性,有效降低虚/漏报警率,并在具体实践中得以成功运用。     

小样本条件下混凝土强度代表值的确定

针对小样本混凝土强度代表值确定时不能利用数理统计模型的问题,引入了信息扩散原理,提出了小样本条件下混凝土强度代表值确定的实用计算模型。2个混凝土强度检测案例的计算结果表明,利用《公路工程质量检验评定标准》(JTJ071-98)进行灌注桩芯样混凝土强度代表值确定,得到的代表值保证率在95%左右波动,具有不确定性;利用《超声回弹综合法检测混凝土强度技术规程》(CECS 02:88)进行单一构件混凝土强度推定,推定值的保证率小于95%,对结构的可靠性鉴定而言是偏于不安全的,应引起试验检测人员的充分重视。     

江阴大桥原结构安全监测系统设计分析

在对江阴大桥结构受力特点进行简要分析的基础上，从大跨桥梁结构健康监测的监测思想、测点布置、测试技术的应用等方面，对江阴大桥原安全监测系统及存在的主要问题进行了分析研究。并从项目选择、传感器布设、网络结构、监测设备的选用、数据采集与监测运行模式、数据存储模式、应用软件设计等方面对江阴大桥原结构安全监测系统进行了比较详细的分析，阐述了江阴大桥健康监测系统升级改造的目标需求，为升级改造工程设计与实施提供了依据。     

数据融合技术在公路隧道火灾探测系统中的应用

介绍了几种常用公路隧道火灾探测器,如温度探测器、烟雾探测器、火焰探测器等。针对其各自在隧道火灾探测系统中应用时容易产生反应延迟、漏报和误报等缺点,提出了在隧道火灾探测系统中采用经典的自适应加权融合估计算法进行多探测器系统的数据融合。并分别对单传感器、多传感器和异类传感器火灾探测系统的数据融合进行了可信度分配。结果表明,与采用单一类型火灾探测器系统相比,多探测器系统的数据融合结果具有更高的准确度和可信度。     

桩基施工中的常见问题解析

该文分析了施工中常见的两种桩基易出现的问题及原因,并结合广州西二环高速公路某特大桥桩基工程实例,从混凝土质量、夹泥断桩、导管进水等方面进行了分析总结。     

面向对象的交通网络分布式仿真并行数据结构

采用面向对象设计思想和交通并行仿真建模理论，对交通网络分布并行仿真系统数据结构进行分析。通过C＋＋语言环境下类定义的方式建立交通网络各元素的对象，并分别对其成员变量与成员函数进行描述，准确表达交通网络节点与路段之间的关系。根据标准模板库函数建立交通网络仿真的共享并行数据结构，并利用SQL数据库技术进行并行数据结构的存取，以减少对内存资源的占用，方便各仿真单元对网络数据的同步访问。最后以24个交叉口组成的交通网络为例进行仿真，仿真结果表明，其速度提高了3．5倍。