夏季谨防自燃——从标致307自燃说起

家里有车是件很惬意的事情，上班下班．出游购物，现代人的生活越来越离不开车了。但是，有了车就难免会碰上些大大小小的事故，剐了蹭了磕了碰了还都是小事，可是说到自燃，多少就让人心头一紧，水火无情，这车着了火可是够吓人的。别以为自燃是小概率事件，如果自己平时不注意，也有可能引火上身，特别是烈日炎炎的夏季。     

德国尼奥普兰在中国因产品设计受到侵权事件提出诉讼

2006年10月19日,德国尼奥普兰客车股份有限公司宣布,公司就其产品设计专利受到抄袭并因此蒙受经济损失一事已在北京提起了民事诉讼。此诉讼的被告方是江苏省中大集团,尼奥普兰称,中大A9客车完全抄袭了尼奥普兰旗舰车型“星航线”的原创设计。“星航线”独特的外观设计拥有国际专利,并在中国注册了设计专利。据悉,尼奥普兰“星航线”客车于2004年9月23日在德国召开的国际汽车展(IAA)上首次亮相。一年后,“星航线”获得了一项重要的国际大奖——“2006年度长途客车”奖。尼奥普兰公司在起诉书中要求法庭责令被告停止生产及销售抄袭了其专利…     

基于Fisher判别的城市快速路自动事件检测算法研究

交通事件检测是尽早发现公路运营中的事故隐患,提高运输安全性的重要技术.文章目的在于构建一个高精度并且易于实施的快速路自动事件检测算法.在简述国外自动事件检测算法、分析快速路特点和事件检测系统要求的基础上,研究了快速路检测器布置的原则和优化密度,选择了对事件发生敏感度最大的4个交通参量,建立了基于Fisher判别模型的自动事件检测算法,采用历史数据对模型进行标定,并给出了试验评价结果.试验结果表明,该方法检测率达到85.7%,并且检测速度快.     

基于移动电话的交通事件检测方法研究

对使用移动电话进行交通事件检测的原理、国外研究现状进行了介绍,并结合我国国情,提出了改善交通事件检测效果的对策,最后对综合应用移动电话和常规交通检测器的交通事件检测方法进行了展望.     

基于BDD的车载ATP安全系统可靠性研究

车载ATP安全系统作为信号系统主要组成部分,对列车的安全性起着决定性作用,必须保证其具有高度的可靠性.传统上采用故障树分析方法(FTA)对车载ATP安全系统可靠性进行分析,但是在处理复杂系统时,存在着计算量大、步骤复杂等缺陷.文中在FTA方法的基础上,采用基于迭代法的BDD分析.实验数据表明,在保证计算精度的同时,能够减少分析的复杂度和计算量,并可直接计算出不同重要度,进一步对基本事件排序方法进行了优化.     

基于GSOM神经网络模型的交通行为模式学习方法研究

提出了一种用于基于视频的交通事件自动检测的交通行为模式学习方法。首先为了获取利用神经网络进行车辆行为模式学习所需的训练数据,一种基于运动估算的车辆跟踪算法被建立,将采集到的灰度视频图像序列转化为车辆标号场时空序列。其次,使用轨迹建模和编码的方法,将跟踪结果转化为轨迹数据用于网络训练。在此基础上,建立自组织神经网络,并针对自组织网络的不足使用改进的GSOM模型,选择欧氏范数作为测度,自主开发了试验软件,以U形转事件为对象开展试验,对轨迹数据进行学习。对比试验结果表明改进的GSOM算法能有效提取行为模式。GSOM相比SOM用于行为模式学习更为有效和准确。     

基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测

根据高速公路有交通事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用改进的径向基函数(RBF)神经网络研究高速公路事件检测问题。分析交通流参数在有交通事件发生时的变化规影影响神经网络泛化能力的同时,加入多余节点的删除和合并策略,从而得到精简的网络结构。采用自适应学习方法进行隐含层节点的调整,使网络在不同的训练阶段能够自动选取不同的学习速率。仿真试验表明,该改进算法在高速公路交通事件检测中具有检测率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景。     

第三届全国高速公路联网监控技术研讨会在大连召开

我国的路网建设正逐渐由大规模的建设期向运营管理期调整,而面对飞速增长的跨省域、跨区域的公路运输需求、人民群众日益增长的出行信息服务需求、以及应对各种公路突发公共事件的需求,需要在公路路网日常监测管理以及应对突发公共事件的应急处置能力上予以加强。进一步完善路段管理基础设施与提高服务能力,以联网收费示范功能带动区域高速公路网一体化运行,最终形成全国公路路网管理与应急处置和服务体系是未来的发展目标。     

社会公共事件对交通系统的影响机理分析

社会公共事件的发生直接影响到城市道路交通系统的正常运行,在对社会公共事件科学分类的基础上,分析事件对城市道路交通的影响机理及过程,对于提高城市交通管理水平具有重要的意义。基于自组织理论分析平稳型事件发生后城市交通网络自组织过程和交通平衡状态的变化过程,并给出重点参数,有助于对有效管理交通事件影响下的城市交通提出合理的建议。     

基于统计预测的交通事件检测门槛值研究

为确定基于统计预测的交通事件检测门槛值,利用统计原理,可建立无事件和事件发生情况下,上游和下游交通流占有率的预测误差分布图和相应的密度函数、由此可得到不同置信水平和判定准则下的检测效率变化情况。