局口车号自动识别系统识别率的改进方案

局口车号自劝识别系统(ATIS)必须保证对列车100%识别.本文提出了在现有系统基础上增加数据筛选计算机改进方案,以提高局口ATIS的识别率,资金投入少,效果明显.     

溢油指纹数字化鉴别方法

数字化鉴别法借助于计算机技术具有处理效率高、易于存储等特点,近年来,运用该方法对溢油指纹进行鉴别分析受到越来越多的关注。介绍了聚类分析、主成分分析、判别分析、t检验法、相关分析、重复性限法等数字化鉴别方法的基本概念以及这些方法应用于溢油指纹鉴别的原理、步骤等,对这些数字化鉴别分析方法的适用条件、优缺点等进行分析比较,以期为更好地将数字化鉴别方法应用于油指纹鉴别分析奠定基础。     

Computer simulation of impacts of a chlorine tanker truck accident

The aim of the study was to present the author’s original modelling programs of pollution dispersion in an urban environment. The programs outlined herein are based on a diagnostic model of air velocity field and Langrangian particle model. In both modelling programs author’s elements of mathematical modelling were applied. The models have been validated and verified. Geographic Information System (GIS) Idrisi Andes was applied in the pre-processing stage.The development of author’s original computer program and stages of hazardous material propagation modelling were discussed.The results of computations and analysis of pollution dispersion caused by a chlorine tanker truck collision and chlorine release into atmosphere were presented. It was simulated that the accident took place in the city of Bielsko-Biała, on a bypass in a built-up area causing leakage of 10 t of chlorine. The computer simulations conducted for two wind direction scenarios allow to conclude that the total area affected by the pollutant cloud with concentrations above threshold levels could be over 2 km², with 5000 lethally exposed people.     

基于GMM-CHMM 的城市道路换道行为识别

高级驾驶辅助系统(ADAS)是提高车内乘员安全性的主动安全系统之一,将车载参数和车辆位置参数相结合,提出一种能够应用到ADAS的城市道路换道行为识别模型. 在西安城市道路环境中进行实验,采集18 位驾驶员的9 个车载实时参数数据,以及前后车辆间的相对速度、相对距离、相对角度,提取412 个换道行为单元和824 个车道保持行为单元,共 88 992 条数据. 运用数理统计方法分析表明,方向盘转角、转向角速度、相对安全距离比在换道行为和车道保持行为之间有显著性差异,在这3 个特征参数的基础上,建立混合了高斯混合模型(GMM)和连续型隐马尔可夫模型(CHMM)的识别模型,用部分样本对模型效能评价. 结果表明,混合模型对换道行为的识别精度为93.6%,具有良好的识别效果,可以很好地应用到 ADAS.     

基于集成学习算法的航路网络航段交通拥挤识别方法研究

基于航路网络ADS-B航迹数据定义航路网络航段交通流量、航段交通密度、航段交通饱和度、航段交通接近率4 项交通拥挤状态评价指标;采用模糊C均值聚类算法和航段历史交通拥挤状态评价指标参数划分航段交通拥挤状态等级;结合集成学习算法构建航路网络航段交通拥挤状态识别模型,实现航段交通拥挤状态的识别. 实证分析表明：航路网络交通拥挤状态集成学习识别模型对实验航路网络航段交通拥挤状态识别准确率达到98.34%,采用决策树基学习器优于k 近邻基学习器,且增加的集成学习基学习器数量可提升模型的识别精度;集成学习识别模型的识别性能优于BP神经网络模型,识别方法符合实际且具有应用价值.     

基于网约车数据的城市区域出行时空特征识别与预测研究

针对交通需求特征识别和需求预测问题,构建改进的LDA(Latent Dirichlet Allocation)城市区域内出行需求识别与预测组合模型,快速识别城市区域内出行需求特征并对需求做出预测. 构建城市交通小区尺度内的空间和时间维度下的主要出行需求特征分布挖掘辨识方法,以及数据集在不同时间尺度下时间维度出行特征构建及预测方法. 利用北京市三环内网约车出行订单数据,验证模型的有效性和准确性. 结果表明,模型能够对不同时间窗口下的区域出行需求特征进行辨识和预测,取得较好的结果.     

基于时空相关性的城市交通路网关键路段识别

关键路段通行能力的大小是决定城市道路交通是否畅通的重要因素之一.关键路段的识别为交通规划、居民出行等提供了重要的决策支撑,对缓解交通拥堵具有重要的意义.本文对城市路网关键路段的识别进行了研究.首先建立了适用于交通路网的空间邻接矩阵;其次以时空相关函数表达不同时间延迟下路段与周边相邻路段交通状态之间的影响程度,并将其作为路段重要性的衡量指标,构建了逼近于理想点的路段重要性度量模型,通过排序实现了对关键路段的识别;最后将模型应用于北京市区域路网,结果证明,该方法能够有效地识别路网的关键路段,具有实用性和可行性.     

车牌识别技术实现方法初探

现代智能交通系统把计算机视觉和模式识别技术应用到车牌识别技术领域中,车牌识别是指对已知车辆数字图像进行预处理、车牌定位、字符分割、字符识别的过程。车牌识别系统中的关键技术在于车牌区域定位技术和字符分割与字符识别技术,探讨了车牌识别过程中的常用方法。     

Magic Formula轮胎模型参数辨识的一种混合优化方法

Magic Formula(MF)轮胎模型能够准确描述轮胎的侧偏特性,广泛应用于车辆动力学的研究。由于MF轮胎模型参数多,且高度非线性,从大量的试验数据中准确辨识这些参数相当困难。提出一种基于遗传算法和数值优化算法的混合优化方法,采用由粗到精的辨识过程,先利用遗传算法得出近似最优解,再利用数值优化算法辨识出精确的参数。利用辨识出的参数计算轮胎的侧偏特性,计算结果与试验数据吻合良好,表明该方法是辨识MF轮胎模型参数的有效手段。     

含串补电容电气化铁路馈线故障测距算法

含串联补偿电容的电气化铁路牵引电网线路的电抗一距离关系不是单调的，按常规的电抗查表测距法，每个故障点会对应2个或多个定位点．通过对含串补电容馈线故障模型特性的分析，提出了一个新的判别方法．对不同的故障角和过渡电阻的ATP仿真以及MATLAB程序分析结果验证，该方法能够判断出故障与区间串补电容的相对位置．给出了含2个串补电容的电气化铁路馈线故障分段查表测距算法．