不改处理方式 昌河事件或出现反复

这未必是一场必须的闹剧。在长安集团与昌河因重组触礁,而发生工人抗议事件之后,长安集团董事长徐留平与总裁邹文超首先就此发声。在他们看来,发生工人集体抗议事件是双方重组过程中的必选项。但从事情本身以及事后各方或明或暗的表态判断,此事本来可以避免。就目前态势来看,事情接下来可能会更糟。对于发生工人集体抗议事件,长安集团总裁邹文超给出了他的观点:"显然有人从中煽风点火"。按照中国     

城市道路交叉口自动事件监测系统

提出一种基于事件特征来检测交通事件的监测系统.系统选取3个特征值,交通流、车辆角度和车辆加速度.从CCD摄像头获取图像序列之后做车辆检测,提取车辆移动方向、交通流和车辆加速度来获得检测结果.该方法通过计算得到正确率97.8%,误报率1.02%,检测时间只要30 s.结果表明,该方法比检测效果更好.     

基于双视角学习原理的交通视频车辆事件鲁棒检测

提出了1种基于双视角学习原理的高速公路交通视频车辆事件鲁棒检测算法.针对道路交通结构化特点提出了分车道外极面图(Epipolar Plane Image,简称 EPI),以此反映交通断面车流整体特征.基于双视角学习原理,融合现有广泛应用的反映车辆独立行为的行驶轨迹特征,实现高速公路车辆事件鲁棒检测.针对多种典型车辆事件(包括交通拥堵,车辆逆行,车辆违规停车,交通事故等),本文算法总体检测率为94.09%,误检率为4.51%,漏检率为1.40%,其性能与传统单视角方法比较有较大的提高.      

BP事件的启示

今年4月以来,BP公司墨西哥湾漏油事件引起各方高度关注,目前该公司业绩、相关地区经济发展以及环境状况均受到严重影响。该事件揭示出以石油作为传统主导能源的安全和可持续性受到严峻挑战,引发对传统能源依赖为主的经济发展模式的进一步思考。纵观事件．亦为全球新能源发展和中国的能源战略问题提供了一定的借鉴与启示。     

基于数据融合的交通事件检测方法

针对传统交通事件检测方法的不足,文章提出一种基于数据融合的交通事件检测方法,该方法结合了直接检测与间接检测的优势,有效提高了交通事件自动检测的效率,对于提高高速公路的安全运营和自动化管理具有重要意义。     

高速公路应急决策技术

针对有的高速公路管理部门不能果断妥善处理突发事件问题,分析了交通事件的分类,介绍了高速公路应急交通指挥决策系统主要内容和支持技术,在此基础上提出了主要保障技术,最后结合高速公路管理体制,提出了高速公路应急交通指挥决策程序。     

高速公路出入口危险行车事件监控与预警研究

危险行车事件的监控与预警是预防高速公路交通事故发生的有效措施。围绕着高速公路出入口区域事故预防问题,针对车辆违法变换车道、违法停车2种主要行车危险事件进行监控与预警。结合实例分析,以减少交通冲突风险和行车延误为评价指标,对高速公路出入口区域危险行车事件监控与预警系统进行效果评价。结果表明,此监控与预警系统能够明显地减少事件发生次数和危害程度,有利于事件的快速处理和执法管控。     

基于OGS-DTW算法的交通事件自动检测方法

为提高交通事件检测方法的综合性能,使用动态背景更新和改进的运动估计,将动态图像序列转化为车辆标号场,实现对车辆的跟踪;构造轨迹建模和编码,提取车辆的运动轨迹,并建立自组织神经网络进行行为模式学习;最后,使用OGS-DTW算法对轨迹数据进行预处理,并对距离函数进行求解,从而实现待测事件序列的轨迹与典型轨迹数据模式的匹配。分别以U形转、违章左拐和违章变道3种事件为对象进行了多组对比,检测成功率均在80%以上。试验还进行3种检测方法指标的对比,在平均耗时方面,一般的DTW算法、改进的DTW算法及基于OGS改进的DTW算法分别是126.5、62.5、69.8 s;而它们的事件检测成功率分别是84.6%、68.8%和88.3%。结果表明:基于OGS-DTW算法的交通事件检测方法稳定且可靠,在显著降低计算量的同时,仍然保证了较高的匹配准确性,成功率高、实时性好。     

Unusual event detection and prediction in real-life scenes

In this paper,we consider unusual event detection problem in a novel viewpoint and provide an algorithm to solve the problem.The actions or events in the scene is usual or not will eventually be reflected on the changes of some basic features.We summarize these basic event features and propose special representation for each of them.Thus we can model these features in a uniform mode using adaptive Gaussian mixture model.Supervised and unsupervised unusual event detection algorithm can be designed to fit var...     

基于分类数据样本的交通事件检测

针对当前智能交通方向研究的热点—交通事件检测算法不能达到很好的检测效果提出了将交通数据分成3类,分别是入口处数据、出口处数据和直行路段数据。在进行检测时根据需要检测数据的位置调用相对应的数据库,从而避免了交叉路口数据与直行路段数据之间的干扰,从而提高了事件检测率和降低了事件误报率,而检测时间并没有明显变动。应用朴素贝叶斯算法验证了这种方法是有效的。