高清视频闯红灯自动记录系统

中兴智能交通根据用户的实际业务需求研发出的新一代复合型高清视频闯红灯自动记录系统,在红灯时自动抓拍闯红灯车辆,绿灯时记录所有通过路口的车辆,并自动识别出车辆的号牌信息。它可以迅速地捕捉肇事、违法及黑名单车辆,规范驾车人的行为,避免和减少交通事故的发生,从而提高交通安全系数并保障通行。     

高清视频闯红灯自动记录系统

中兴智能交通根据用户的实际业务需求研发出的新一代复合型高清视频闯红灯自动记录系统．在红灯时自动抓拍闯红灯车辆,绿灯时记录所有通过路口的车辆,并自动识别出车辆的号牌信息。它可以迅速地捕捉肇事、违法及黑名单车辆,规范驾车人的行为,避免和减少交通事故的发生,从而提高交通安全系数并保障通行。系统集闯红灯、城市卡口、流量监测、实时监控等多功能为一体,执法精准,操作智能,为交通规划、交通管理及道路养护部门提供重要的基础和保障。     

基于航行数据的北极地区船舶排放清单

基于自动识别系统分析了极地船舶航行数据, 考虑冰区船舶受力, 提出了主机功率估算模型; 选取劳氏船级社数据验证了主机功率模型的可行性与可信度; 结合3种不同的航行状态与排放因子、负荷因子建立了动态船舶废气排放模型; 选取中国远洋海运集团有限公司穿越北极地区的“永盛”轮等5艘船舶的航行数据, 使用燃油消耗法对船舶排放估算模型进行验证; 利用排放估算模型计算了北极地区船舶排放清单, 并在ArcGIS上显示排放的时空分布等特征。研究结果表明: 北极地区的各类船舶废气排放中, CO₂的排放量最多, 约为69.7%, NO_x和SO_x次之, 分别为13.3%和12.0%, CH₄最少, 为0.4%;各类船型的排放分担率最大的为集装箱船(29.3%), 其次为破冰船(28.8%), 其中集装箱船和散货船的废气排放量占比达到了50.4%;北极地区船舶废气CH₄、CO₂、CO、HC、NO_x、SO_x、PM的排放量分别为504.85、82 545.63、1 645.90、562.54、15 711.47、14 232.54、3 263.15 t, 与船舶交通流密度相符; 2016年9月散货船、集装箱船、油轮和渔船废气排放量最大, 10、11月逐渐减少, 这与该地区的冰封情况有较大关系; 一天内, 滚装船、渔船和破冰船的废气排放在11:00~18:00出现一段波峰, 这可能是由船舶的工作性质决定的。      

动车组故障轨边图像自动检测系统图像对比算法研究

动车组故障轨边图像自动检测系统(TEDS)采用模块化、小型化的设计理念,运用图像自动识别技术,对异常图像进行分级报警.在图像自动识别技术基础上,设计了整个图像识别框架,针对不同部件,采用逐级细化、图像对比、分级预报算法,提高动车组故障自动识别效果,达到分级报警的要求.     

基于稳定图解析的桥梁模态参数全自动识别

桥梁模态参数识别是桥梁智能监测的重要内容,传统桥梁模态参数识别方法需要人工干预,不适合连续监测,且在传感器较少时可能失效。为解决该问题,提出改进的稳定图解析方法,实现桥梁模态参数全自动识别。首先,提出模态相似指标(Modal Similarity Criterion, MSC)度量模态相似性,解决传统模态置信度指标在传感器较少时可能失效的问题;然后,提出新的稳定图自动清洗方法,剔除稳定图中的大量虚假模态,同时提出改进的层次聚类算法自动解析清洗的稳定图,实现模态参数自动识别;最后,将提出的方法应用于一座斜拉桥和一座具有密集模态的连续梁桥Benchmark,并在极端传感器布置工况下验证所提方法辨别密集模态的可行性。结果表明：即使在发生振型空间混叠时,提出的MSC指标仍能有效辨别不同模态;提出的稳定图自动清洗和自动解析方法不需要任何人工设定的阈值,能够自动剔除虚假模态并得到准确的模态识别结果,同时能够准确识别发生振型空间混叠的密集模态。提出的自动识别方法不受结构刚度和加速度传感器布置位置和数量的限制,能够统一地应用于具有不同刚度和不同传感器布置工况的跨海桥梁集群监测。     

船舶模拟驾驶系统障碍物自动识别方法

本文研究船舶模拟驾驶系统障碍物自动识别方法,满足船舶模拟驾驶系统在未知环境下的避障需求。船舶模拟驾驶系统的电子导航雷达单元,利用激光雷达传感器采集船舶环境信息的激光点云数据;控制中心依据所采集激光点云数据,通过自适应距离阈值聚类法聚类激光点云数据,提取障碍物特征向量。将提取障碍物特征向量作为支持向量机的输入,利用粒子群优化算法确定支持向量机的最优核参数,利用设置最优核参数的支持向量机,输出船舶模拟驾驶系统障碍物自动识别结果。实验结果表明,船舶模拟驾驶系统采用该方法,自动识别模拟驾驶时的静态障碍物以及动态障碍物,满足船舶安全航行需求。     

SOTDMA和AIS的发展

2000年12月,MSC 73届会议最终通过了SOLAS公约新V章.修订后的新五章将于2002年7月1日生效.新五章第20条中规定,航行于国际航线的300总吨以上船舶和公约国航行于国内航线的500总吨以上的船舶,将从2002年7月1日起到2008年7月1日分阶段配备船载自动识别系统(AIS).     

一种优化的AIS与VTS融合算法

针对船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service, VTS)与船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)融合之后存在的特定场景下的数据精度较差、信息推断能力不足和与海事业务系统脱节等问题,提出一种能有效融合AIS、VTS和海事业务信息的算法,实现“海事监管“一船全景”。对AIS与VTS融合之后所得船舶航迹与海事业务数据进行有效关联,得到船舶海事业务全景数据,包括雷达信号、AIS信号、海事行政处罚和国内安检等。实际应用结果表明,该算法能在生产系统上稳定运行,在数据准确性和及时性方面相比以往有很大提升,能为海事交管中心值班人员提供有力支持,为智慧海事提供有力支撑。     

基于弹性模板匹配和并行神经网络的车牌字符识别

研究了现有的字符识别方法．通过算法改进和优化组合．提出了一套分级处理的车牌字符识别方案,将基于弹性穿线的模板匹配和并行BP神经网络识别方法有机的结合起来,在充分发挥神经网络高识别率优势的基础上,极大的提高了识别速度。     

船舶自动识别系统(AIS)存在的问题及治理路径

对国际公约关于船舶AIS相关要求进行梳理,结合海事日常管理实际,对船舶AIS在海事监管中所暴露出来的问题进行剖析.借鉴国内外相关经验,寻求解决船舶AIS问题的路径,基于船舶AIS如何让海事监管更趋智能,提出可行建议.