高速公路ETC远程监控系统的开发与应用

随着高速公路ETC车道的日益增多,对于无人值守的ETC车道设备、过车情况的有效监测控制已成为高速公路营运单位所关注的重点。为了提高营运中心对ETC收费车道的营运、维修和管理水平,提出了以ETC车道日志为基础,通过对ETC车道数据的综合分析、预测等数据处理手段实现ETC车道远程监控。     

高速公路可变信息标志的应用探讨

分析湖南省高速公路可变信息标志的应用现状,指出存在的问题与误区,并从可变信息发布系统应用功能的角度．对高速公路可变信息标志设备选型、规模确定、布点及显示内容等关键性问题进行了深入的分析和探讨。     

基于IC卡数据的公交线网评价

公共交通是促进城市可持续发展和实现低碳交通的有效措施之一．对公交线网的评价也越来越受到管理和研究人员的重视。为了利用IntegrateCircuit（IC）卡数据获得大量的出行信息,对公交线网的服务水平做出合理的评价．提出了3个指标：流量差异、供需差异、时间差异,用于评价乘客需求和公交线网布局的空间匹配程度。最后,以南宁市为例,将上下班高峰时段的IC卡数据在TransCAD中进行了验证,证明了该方法的科学性和实用性,从而提供了一种从乘客出发的．更加直接的、合理的公交线网评价方法。     

基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计

为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明：基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。     

基于B/S的船舶机务管理系统公共数据服务平台设计

为了改善传统船舶机务管理系统成本高、维护难、效率低的现状及适应当前计算机技术的迅速发展,采用云计算和Web技术,建立基于B/S架构的机务管理系统公共数据服务平台,采用模块化设计思想,在传统机务管理系统的基础上增加权限管理和能源管理模块,不仅提高了机务管理系统的可维护性、可扩展性、易开发性和安全性,也提高了船员的工作效率和船舶的适航能力.     

结合人机工程学的船舶总体设计虚拟验证

对从二维初步设计到三维建模仿真并结合人机工程进行虚拟验证过程中涉及到的一些关键技术的研究现状和可行路线进行探讨。对船舶设计中型线数据提取,CATIA中数据导入提出了切实可行的解决方法;阐述了设备建模和装配布置研究现状,并给出了实例和合理的建议;结合人机工程学,设置虚拟机器人模型参数,进行了姿势的评价与生物力学分析,为“以人为本”的船舶设计提供新的视角,以期望为船舶设计提供有益的借鉴。     

GPS控制测量外业数据质量检核软件及其开发

我国测量规范对GPS测量外业数据质量检验对象是三维坐标分量,而大多用户使用的平差软件（TBC）的检验对象则是水平分量和垂直分量。如何以三维坐标分量方式统计环闭合差并区分同步环及异步环是应用TBC软件必须解决的问题,目前国内尚未发现针对TBC三分量闭合差计算的商业软件。结合港珠澳大桥珠澳口岸人工岛GPS控制网工程实践,给出编制GPS外业观测质量检核软件可行的方法。     

The Role of Spatial Data Management Strategies in ICZM in Ireland

This article explores how a fresh approach to integrated coastal zone management (ICZM) in Ireland might be forged through the identification of a number of key innovative cross-sectoral professional initiatives and interdisciplinary academic thinking in this sector. It includes three interlinked research themes that assess existing cross-sectoral data management issues (to include an assessment of readiness for the INSPIRE and compliance with the Re-use of Public Sector Information European Union Directives), the degree of cross-pollination between the various sectors involved in managing the Irish Coastal Zone (to identify the need (or otherwise) for capacity- building to encourage cross-fertilization of ideas, skills, and knowledge exchange), and cross-professional competencies (to assess the desire/need (if any) for those working in coastal zone management to add to their existing competencies through continuous professional development or lifelong learning opportunities). Indeed, the specific competencies for coastal practitioners are identified here and these further illustrate the need for professional recognition of the role, responsibilities, and therefore the requirement for an appropriately qualified “Coastal Manager” professional, one that is seen not merely as a nicety but rather a necessity—a core enabler in any future innovative and integrative management approach.     

绞吸式挖泥船产量优化研究*

在总结绞吸式挖泥船产量影响因素的基础上,通过分析绞吸式挖泥船实际作业的大量数据,探讨了一种施工经验与施工数据分析相结合的产量优化方法。经过实际工程检验,该方法具有较大的应用价值。     

A fuzzy Delphi-AHP-TOPSIS framework to identify barriers in big data analytics adoption: case of maritime organizations

ABSTRACT

Big data analytics has prospered in recent years and has triggered revolutionary changes in various industries. However, its adoption in maritime organizations is relatively lagged and there is no study addressing this phenomenon so far. This paper develops a fuzzy Delphi-AHP-TOPSIS framework to identify barriers in emerging technology adoption. A case study employs this framework to investigate the hurdles for big data analytics to be adopted in the maritime industry. The case study shows that the framework is useful in identifying and ranking barriers. The results unveil the most serious managerial, cultural, and technical barriers that impede the adoption of big data analytics in maritime organizations.