磁屏蔽对机车信号环线测试的影响及改进方案

针对传统的机车信号测试环线安装在钢轨内侧轨腰,存在磁屏蔽、安装成本高、施工和维护困难等缺点,在分析了磁屏蔽产生的原因后,设计并实现了一种综合成本低廉、安装方便,避免构成磁屏蔽的机车信号环线测试的技术方案。该技术方案在钢轨上或者水泥地面上通过尼龙支架固定测试环线。实践证明,使用尼龙支架固定测试环线的安装方式效果良好、设计合理,能满足机车信号的正常检测,达到了优化的预期目标。     

交叉口协调感应信号控制

介绍了传统的感应控制方法,着重对协调感应信号控制的基本原理,控制过程等进行了分析,并提出了解决问题的方法。分析了定时信号控制和感应信号控制的优缺点,对感应信号控制的进一步研究提出了几点看法。     

信号采样理论在交通流检测点布设中的应用

在对交通流检测点布设领域研究应用现状进行分析与抽象的基础上,提出交通流检测点布设本质上属于空间交通流信号采样问题。依据信号采样理论,建立了确定检测点间距或密度的方法与流程,该流程包括空间交通流信号产生、离散傅里叶变换、频谱分析、间距确定、误差分析5个步骤。对高速公路拥挤状态下的仿真分析表明:100 m的检测点间距可以满足对拥挤交通流状态的真实检测,该数值接近于实际应用中的最小值(125 m),说明该理论方法具有较好的实用性。     

面向交通安全的车辆间距测试技术研究

基于数字图像处理理论,提出了一种车间距离测试的方法,介绍了边缘增强与形态学处理相结合的图像预处理算法、阈值分割与判定树结合的障碍物检测方法以及反转透视测距计算模型,利用VC 平台编写了测距实验程序并组织了测距试验.试验结果表明,该测距方法简洁有效,能满足智能车辆测距工程需要,是一种可行的前方车辆距离测量方法.     

土密实度瞬态振动测试信号的信息熵分析

在室内试验的基础上,提出了土密实度瞬态振动测试信号的信息熵分析方法以及时域和频域信息熵谱的计算方法,并给出了用信息熵对土密实度进行定量分析的半经验模型(拟合公式)。对信息熵的分析结果表明:在含水量一致的情况下,随着试样的干密度的增大,信号的主峰频率呈增大的趋势;在干密度基本一致的情况下,随着试样含水量的增大,信号的主峰频率呈减小的趋势,证明了将信号的信息熵作为土密实度的特征参量是合适的。     

城市交通信号控制系统ACTRA的建设和应用

对新一代的交通信号控制系统(ACTRA)进行了简要介绍,对国内应用现状进行了分析,指出该系统的工作模式和模块化设计的结构特点,重点对系统的控制优化算法进行了研究,对Sy nchro仿真软件在ACTRA系统中的应用进行了探讨.     

多尺度图像边缘检测技术在车辆识别中的应用

指出了图像边缘检测的定义及现有算法的不足,并对Canny边缘检测离散准则及该准则下的最优线性滤波器进行了论述。根据边缘检测离散准则,利用数值方法求出该准则下边缘检测的最优线性滤波器及对应的平滑算子,将其与Canny边缘检测技术相结合进行边缘检测,检测出不同尺度下多幅边缘图像,并根据小尺度下图像边缘细节信息丰富、边缘定位精度高,大尺度下图像边缘稳定、抗噪性好等特点,将检测到的多尺度边缘进行融合,得到抗噪性好的精确的单像素宽边缘;同时将该方法应用于汽车特征提取,检测到完整连续的汽车边缘图像,为车型识别提供条件。试验结果表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,是边缘检测的实用方法。     

混凝土泵车臂架开裂的修复方法

在混凝土泵车臂架修复的意义和类型的基础上,针对一台大修的混凝土泵车臂架断裂的具体部位和外貌特征,经过拆分、检查、测量、连杆机构分析、出图、调试等修理过程,找出臂架开裂的原因,进行修复,并对原有结构中可能再次损坏的薄弱部位进行预加强,以达到与其他结构等寿命的目的。     

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。     

基于子波能量和神经网络分类器的机动车车型识别

为了使交通管理系统能进行可靠的机动车分类,研究了轿车、轻型越野车和货车3种机动车目标的声信号,提出了一种采用子波分解后不同尺度上声信号能量作为特征向量的特征提取算法,并设计了kNN(k近邻)分类器和改进BP神经网络分类器用于目标分类。目标识别和分类试验结果表明:所提出的特征提取算法能够很好地体现不同类型目标之间的差异,提取的特征向量稳健;设计的改进BP神经网络分类器的分类精度可达92.6%,且分类效果优于kNN分类器。