An extended generalized filter algorithm for urban expressway traffic time estimation based on heterogeneous data

Travel time estimation and its variation for urban expressways are vital to both the information provision to road users, and the system evaluation and management for traffic administrators. Fruitful research efforts have been made to develop methodologies of reconstructing spatiotemporal traffic states mainly for freeways based on one or multiple data sources. However, few studies specifically focused on urban expressways. There are more intensive merging and diverging traffic due to short distances between ramps, for example, 300–500 m. Based on the empirical analysis of traffic data collected on a typical segment of a congested urban expressway, this study proposes an extended generalized filter algorithm for the urban expressway traffic state estimation based on heterogeneous data. More specifically, the multiple sources of data include both fixed sensor data (e.g., inductive loops or radar data) and global positioning system (GPS) probe vehicle data. This study compares the proposed algorithm and the traditional algorithm for freeways using data collected on the segment of expressway in Beijing, China. Results demonstrate the advantage of the proposed method, as well as its feasibility and effectiveness.     

基于IHS和小波变换的遥感图像融合方法研究

基于IHS变换法和小波变换法,提出一种新的图像融合方法．该方法利用IHS变换法增强空间细节表现能力,利用小波变换法保留TM图像的光谱特性,可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时可提高待融合图像的清晰度和空间分辨率．     

城市公交出行系统中最优路线算法研究

公交出行最优路线算法主要以距离为标准,在得出了换乘方案之后,可以进一步地考虑时间因素．从而找到更具优胜性的换乘方案,但这还有待于进一步的探讨、研究。     

基于UUV动力学模型的实时海流估计方法研究

提出了一种基于UUV模型的海流估计方法。结合UUV的动力学模型,根据实际系统状态与模型系统状态得到UUV航行环境的海流信息,避免了海流估计对开环操纵性试验的依赖。此外,针对模型与各个传感器间的时间、空间异步问题,采用了数据融合理论中常用的插值法进行时空配准。最后,通过多次UUV试验数据验证了该方法的有效性,并与用最小二乘法得到的海流信息作对比。结果表明,该方法具有较强的工程意义。     

模糊信息融合方法在分布式基准系统中的应用

由于舰船导航和武器系统的精度和可靠性等要求的不断提高以及分布式指控系统的发展，建立全舰统一姿态基准系统已成为必然。提出了利用测量结果推算出的甲板挠曲姿态信息作为分布式捷联姿态基准系统（简称分布式捷联基准）的补偿信息，然后利用基于模糊理论的信息融合方法建立全舰统一姿态基准系统。最后通过对简易模型的仿真研究，证明了这种方法是可行的并具有较高的精度。     

基于数据融合的城市轨道交通规划理论研究——BIM与GIS一体化研究综述

大数据与信息化给城市和轨道交通领域带来了更多机会和挑战,不同来源信息数据的整合需要跨尺度理论、综合化技术手段及跨平台分析方法。轨道交通领域需要跨部门、多专业协作,而数据融合技术为城市轨道交通与城市空间协同性差、相关专业之间存在技术壁垒等问题提供解决途径,并为城市轨道交通规划中二维信息向三维信息的转变搭建技术平台。针对当前轨道交通领域信息化趋势及信息集成的需求,通过建立比较框架,探讨在数据融合环境中,打通城市国土空间规划、城市轨道交通线网规划及车站建筑设计等阶段,建筑信息模型(buildinginformationmodeling,BIM)与地理信息系统(geographicinformationsystem,GIS)一体化平台在数据支撑规划设计中的应用。从CAD、GIS以及规划支持系统(planningsupportsystems,PSS)3个不同阶段综述规划信息平台的发展,探讨每个阶段针对轨道交通一体化的技术特征、进步和局限。通过对理论趋势、城市规划与城市轨道交通发展需求和相关技术现状等方面的研究,显示城市规划与城市轨道交通领域的技术平台和数据标准均呈现出整合化特征。针对城市轨道交通领域整合的发展趋势与数据融合需求,提出BIM和GIS软件平台及数据标准的集成,是城市轨道交通科学化、智慧化发展的技术关键,也是大数据时代实现轨道交通与城市协同发展的重要支撑。     

动态光照下驾驶人面部特征识别算法与试验研究

基于机器视觉的驾驶人面部特征识别受光照的影响很大.为克服由于动态光照引起的背景干扰,面部特征弱化的问题,采用一种基于Kalman Filtering的光照自适应AKF算法,通过高斯概率密度函数建立Gt(i,j)算子,实现驾驶室背景的分割;在HSI色彩空间中通过阈值分割算法提取面部肤色区域,最终建立了眼鼻坐标搜索模型;进行了不同的照度与头部姿态下的AKF-HSI算法试验,测试统计前景分割率kfrontground、肤色分割率kskin与眼鼻识别率δ,在2×104～10×104 lx的照度下,眼鼻的平均识别率δ达到82％～92％.结果表明AKF-HSI融合算法对动态光照下眼鼻识别具有较好的鲁棒性,照度E、头部姿态与硬件设备AGC是眼鼻识别的最主要影响因素.     

基于信息融合的道路前方车辆识别研究

将光学传感器与红外传感器进行信息融合以识别道路前方车辆.首先根据光学图像信息进行保守识别以初步确定车辆目标.在对相应的红外图像进行通道处理的基础上,充分利用其温度场信息提取车辆目标特征以构建车辆验证函数.以车辆验证函数值为依据建立基于最小风险的贝叶斯决策分类器,对光学初识别中得到的车辆目标进行验证,从而成功实现了光学图像与红外图像的信息融合.试验表明该方法能够利用红外热图信息在光学图像保守识别的基础上剔除误判目标,最终得到较为准确的识别结果.     

面向对象的道路交通拥挤识别算法表决融合

为了满足不同服务对象对交通检测率和误判率的不同要求,在分析交通参与者与管理者的算法融合需求的基础上,提出对不同服务对象应选择不同的信任级别。利用前向神经网络和概率神经网络分别对不同的服务对象进行算法表决融合,计算结果表明这样可以实现交通参与者对高检测率、交通管理者对低误判率的不同要求。     

增强半虚拟现实座舱技术

为提高半虚拟现实座舱中用户视觉真实感与人-座舱交互性能, 提出了一种增强半虚拟现实座舱技术, 将手图像实时融合到虚拟座舱环境中, 使用户能实时看到自己的真实手。通过肤色检测算法实时分割摄像机采集图像, 应用改进的自适应加权立体匹配算法与视图变形算法对图像进行视点校正, 通过虚实匹配与虚实融合将手图像无缝融合到虚拟环境中, 为用户提供增强虚拟环境中的可视化图像。测试结果表明: 增强半虚拟现实座舱技术方案中触觉与视觉反馈真实, 在头盔式虚拟环境中用户交互能点击到的最小方块边长为8 mm。采用增强半虚拟现实技术方案完成座舱内典型交互动作的时间比传统数据手套方案与半虚拟交互方案平均分别降低约50%与18%, 极大提高了人-座舱交互性能, 可有效增强虚拟现实座舱系统实用性, 并降低开发成本。