夜间复杂交通场景中的车辆检测和跟踪

为提高夜间车辆视频检测和跟踪的准确率,提出一种夜间车辆检测和跟踪算 法.本算法通过亮斑分割和连通组件匹配来检测和定位车辆前灯,并利用区域跟踪算法对 前灯进行跟踪以提高检测准确率.考虑到夜间行车时车辆前灯的显著特征,通过改进Otsu 方法以自适应地分割明亮区域,并根据前灯的几何形状、尺寸及位置信息滤除非车灯部 分的车辆信息.然后利用前灯的对称性进行前灯的配对和归类;最后采用区域跟踪算法对 前灯进行定位和跟踪.实验结果表明,本算法车辆检测平均准确率大于97%,处理速度比 已有方法提高15.8%以上.     

加装风帆对VLCC直升机甲板气流场的影响研究

船舶加装翼型风帆在显著降低主机功率,节省燃油消耗和温室气体排放的同时,也改变了船上直升机甲板上方的气流场,因此,非常有必要开展加装风帆对船舶直升机甲板气流场的影响评估。采用风洞中的热线风速仪测量技术,以30万吨级超大型油船(VLCC)为对象,计及风向角、垂向高度等影响因素,定量评估了加装风帆对船舶直升机甲板气流场的影响；在此基础上,根据标准CAP437推荐的判定准则,获得了VLCC有、无风帆的直升机飞行包络线。研究结果可为加装风帆的VLCC直升机安全起降作业提供帮助,也可为后续加装风帆的船型甲板布局设计提供参考。     

Modeling traffic's flow-density relation: Accommodation of multiple flow regimes and traveler types

This research investigates freeway-flow impacts of different traveler types by specifying and applying a latent-segmentation model of congested and uncongested driving behaviors. Drivers in uncongested conditions are assumed to drive at self-chosen speeds, while drivers in congested conditions are assumed to take speed as given and choose a spacing (between their vehicle and the previous vehicle). Several classes of driver-vehicle combinations are distinguished in a data set based on double-loop-detector pulses and a household travel survey. These classifications are made on the basis of vehicle type and gender, leading to class estimates of speeds and spacings. The segmentation model is specified as a logit function of density, weather, and vehicle type, leading to estimates of congested-condition probabilities. Unobserved heterogeneity is incorporated in all models via common error assumptions.Results indicate that segmentation models are promising tools for traffic data analysis and that information on travelers, their vehicles, and weather conditions explains significant variation in flow data. By clarifying a greater understanding of traffic conditions and traveler behavior explains much scatter in the fundamental relation between flow, speed, and density, can assist regions in their traffic-management efforts and engineers in their design of roadway facilities. Ultimately, such improvements to travel networks should enhance quality of life.     

利用MAS实现车辆动态识别与智能跟踪

针对视频图像车辆智能跟踪问题,提出了利用帧间差异积累动态矩阵进行自适应背景建模算法,采用背景差提取运动目标区域,设计了一种基于知识的多Agent智能系统进行目标分割、轮廓提取和空域滤波,增强了抗背景干扰能力,使获得的目标区域具有更好的空域连通特性;通过自适应核窗宽改进了MeanShift算法的收敛速度,利用SSD算法实现了快速初始定位。实验结果表明,该方法自治能力强,跟踪目标快速准确,实时有效。     

基于局部模糊熵的图像过渡区提取算法

为了提高图像过渡区提取算法的抗噪声性能，对基于局部熵的图像过渡区算法加以改进，提出了基于局部模糊熵的图像过渡区算法．该算法充分利用局部模糊熵区分过渡区与目标区（或背景区）性质的差异，更为有效地提取出图像中的过渡区．仿真实验结果表明，这两种算法在图像含有椒盐噪声的情况下都能有效提取过渡区，但在图像含有高斯噪声的情况下，采用本文算法比采用基于局部熵的图像过渡区算法提取的过渡区更为准确．     

基于乘员伤害分析的路侧行道树事故严重度评价

为了定量评估公路路侧行道树事故严重度,有针对性地提出安全改善措施,以减少车辆与路侧行道树碰撞的事故损失,分别引入加速度严重性指数(Acceleration Severity Index,ASI)、头部损伤判据(Head Injury Criteria,HIC)和胸部合成加速度(Chest Resultant Accel...     

基于深度相机的船舶小构件打磨装置视觉识别算法设计

基于深度相机,针对船舶小构件智能打磨装置的视觉识别系统进行算法模块设计,确定视觉识别系统的模块框架与模块功能,并基于OpenCV库与PCL库,利用C++程序语言对模块功能进行算法实现。同时搭建算法试验平台,对模块算法进行验证,完成包括相机位姿估计与坐标变换、工件点云分割、工件质心提取、工件边缘提取在内的算法功能实现,为船舶小构件智能打磨装备提供准确全面的视觉数据,保证智能打磨装备的上料及打磨作业顺利执行。     

航空货运客户细分与客户价值分析方法

为了航空货运企业保留和争取有价值客户,根据航空货运主要客户是货运代理的特点,采用价值与忠诚度2个维度,将航空货运客户细分为8类,提出了对8类货运代理客户的相关营销策略;在现有客户价值计算公式中加入了航班载运率的影响项,使之适合于航空货运业,为航空货运客户细分提供依据。计算结果表明：考虑和不考虑航班载运率的影响使客户价值相差近1／3,因此引进航班载运率的影响可更加正确地计算客户价值和正确地划分客户类型。     

基于潜在类别模型的高铁旅客市场细分

对高速铁路旅客市场进行细分是应用收益管理理论的重要环节.基于京沪高铁的客票数据,选取年龄、性别、出行日期、出行距离、购票方式和提前购票时间6类外显变量作为分类指标,采用潜在类别模型进行高速铁路旅客市场的细分.首先将外显变量概率参数化后代入模型进行建模并利用Mplus软件进行模型求解,模型拟合的AIC和BIC等指标表明,当潜在类别为3类时模型具有较好的效果.然后根据模型参数估计结果对所有数据进行潜在聚类分析,分类正确率达到93%左右,表明分类结果合理,3种类别的旅客在提前购票时间、出行距离等方面具有明显的差异.潜在类别模型的引入可以为我国高速铁路收益管理理论研究和实践应用提供参考借鉴.