车牌定位及车辆特征识别研究

车牌定位及车辆识别是智能交通管理的主要研究问题.车牌定位识别,通过对图像进行预处理并结合形态学能粗略获取候选车牌位置,对符合特征的候选车牌进行筛选,精确获取车牌位置,最后采用神经网络完成字符识别过程.车辆识别采用迁移学习,采用AlexNet卷积神经网络构造出深度特征向量.形态学能够应对灰度底质量差的情形,为字符识别提供保障.车辆识别时对比直接分类图片特征,迁移学习构造的深度特征分类精度为85.13%,提高了38%,验证了迁移学习的有效性,通过KNN算法表明深度特征能够表征图片属性.针对新数据集重新提取特征、训练样本将消耗大量时间,对比迁移学习和AlexNet框架发现分类精度持平,表明了迁移学习的鲁棒性.     

上海典型停车换乘选择行为研究

针对上海6处停车换乘(P+R )点位使用率有高有低的情况,展开P+R用户选择行为调查。初步调查发现出行时间是最重要的影响因素,其次是出行费用。为研究结论普适性,采用网络观测辅以实际行程时间调查的方法,对高峰时段6个换乘点位的典型通勤路径的自驾、P+ R方式的出行成本进行了调查。分析发现,上海P+R设施应分为城区内和城郊设施2种类型;P+ R用户并非全部由自驾出行人员转换而来,也转自于公交+地铁或出租+地铁等其他出行方式人员;其中,自驾出行人员对时间节省最关注,道路通畅时其时间价值要低于交通拥堵时;公共交通出行人员由于出行时间节省而选择P+R;出租+地铁及普通停车换乘用户更关注出行费用;P+R有助于促进多模式交通出行,公交配套不完善地区P+R需求更大。     

基于遗传算法的高速公路应急站点选址模型及应用

合理的高速公路应急站点布局对提升应急处置水平具有重要意义.以高速公路应急时间、应急站点建设与运营成本、服务水平为多决策变量,对高速公路应急站点的数量及选址进行建模.利用随机模拟的遗传算法对该模型进行求解,通过种群评价、选择、交叉、变异的遗传择优过程搜索最优解,进而获取最佳应急站点的分配矩阵.仿真结果表明,通过该模型及求解算法确定的应急站点能满足高速公路应急管理需求,并能以不低于91%的概率向应急需求点提供应急服务,具有较好的普适性.     

铁路救援基地层级规划选址模型

基于中国铁路组织机构的特点和应急救援现状, 提出了铁路救援基地的层级网络建设理念。分析了现有铁路救援基地多目标规划选址模型的不足, 将铁路救援基地分为枢纽救援基地和快速救援基地。以最小救援基地总成本和最短救援响应时间为双目标函数, 以最大服务距离为约束条件, 建立了铁路救援基地多目标层级规划选址模型。采用层次分析法、灰色关联分析与线性参考技术等方法抽象模型参数, 采用蚁群算法求解模型, 并将计算结果与现有的救援决策方案进行对比。研究结果表明: 应用提出的模型, 通过抽象模型参数, 可得到26个救援基地备选点、61个服务需求点与188条路径; 在完全覆盖事故风险的情况下, 救援基地数量减少3个, 节约成本约240万元, 总救援响应时间、最大平均救援响应时间和最小平均救援响应时间分别降低0.04、0.46、0.29 h。     

基于主动学习AdaBoost算法与颜色特征的车牌定位

人工选取少量的车牌区域和非车牌区域, 采用积分图法快速提取Haar-like扩展特征, 构成初始训练样本。使用AdaBoost算法训练样本产生一个初始分类器, 经过主动学习过程, 产生一个用于车牌检测的强分类器。利用Cascade结构检测法进行车牌的粗定位, 通过提取边缘颜色对, 对候选区域进行验证, 实现车牌区域的精确定位。对不同光照条件及车牌污损等复杂情况下的车牌图像进行了定位测试。测试结果表明: 车牌的粗定位率和精确定位率分别为98.3%、97.1%, 平均定位时间小于0.1 s, 因此, 该方法有较好的车牌定位效果和定位准确率。     

某高校公交服务质量满意度研究

为改善高校周边的城市公交服务质量,文章以滁州市某高校在校学生为调查对象,开展了公交服务质量满意度调查,收回有效调查问卷 341 份。建立了考虑公交服务质量总体满意度、服务质量期望值、服务质量感知值、乘客忠诚度等方面的结构方程模型,用安全、可靠、便捷、舒适、经济五个维度衡量乘客对于公交服务质量的实际感受。研究结果表明,服务质量总体满意度对于乘客忠诚度有显著的正向影响关系,舒适是对服务质量感知影响最大的因素。基于研究结果,建议公交运营单位在对驾驶员的培训和考核中注重提升车辆行驶平稳度,在运营管理中注重优化公交候车时间、车辆运行间隔。     

基于技术接受模型和感知风险理论的西北地区民众对新能源汽车接受度研究

为了提高民众对新能源汽车接受度,结合技术接受模型和感知风险理论,考虑新能源汽车特性和地区特征,构建了消费者新能源汽车购买意愿的结构方程模型。利用 SPSS 和AMOS 对收集的数据进行统计和拟合处理,深入分析并总结民众新能源汽车购买意愿的影响因素。研究结果表明,感知风险、感知成本对购车意愿有显著影响,同时民众的新能源汽车知识基础对其感知风险和感知成本有显著负向影响。最后基于以上结论提出相应的政策和策略建议,以期为地区推广新能源汽车提供理论基础。     

复杂山区陡立山体崩塌灾害及应急抢险处置

某高速公路特大桥右侧山体发生大规模花岗岩拉裂式崩塌灾害,在坡面高位残留危岩体等多种不利条件干扰下,需短时间内抢通并确保左线高速道路双向通行。详细介绍应急抢险全过程,在对灾害现场和崩塌危岩进行地质调查分析的基础上,制定“全方位监控量测预警预报,落石路径拦截引导+既有工程结构物保护,分层、多次定向小剂量爆破、清除崩塌体”的综合应急抢险方案和恢复重建步骤。仅6天时间即成功完成应急抢险工作,为桥梁恢复重建施工作业安全提供了有力保障。     

Substantial Changes and Their Impact on Mobility: A Typology and an Overview of the Literature

During the past 40 years, mobility patterns have enduringly changed several times as a result of the occurrence of a number “substantial changes”. Examples of such substantial changes are the rapid emergence of affordable air travel, the oil crises, and profound ICT developments. To most researchers and policy-makers in transportation, it seems more than likely that the next 40 years will also witness a number of substantial changes, some of which might even have larger impacts on mobility than the ones described above. However, literature on substantial changes and their impact on mobility are difficult to access as it is spread across different research fields and suffers from ambiguous use of terminology. As a result, overview of the literature on substantial changes and their findings is missing and discussions on the impacts on future mobility of potential substantial changes are hampered. To overcome these problems, this paper (1) proposes a typology of substantial changes and (2) ties together and reviews the scholarly literature that has focused on identifying the impacts of past substantial changes on mobility patterns. In this paper, we show how the proposed typology on substantial changes can be applied to contemplate on substantial changes and on their impacts.