基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型

为了客观、有效的评价交通拥堵的程度,采用速度指标作为反映交通流状态特征的关键变量,针对交通流速度变量存在混合分布的特点,建立了基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型,并将EM算法运用于模型求解,通过对速度变量的聚类分析,以判别交通状态,评价交通拥堵程度.上海市快速高架路实测数据应用模型分析的结果表明:模型可以客观分析交通流...     

交通网络两个相邻结点之间有流量约束的最大流分配算法

交通网络最大流的分配是基于容量限制条件和流量守恒条件进行的,但在实际应用中,往往对交通网络中两个相邻结点之间的流量有具体的要求和约束限制。本文对交通网络中两个相邻结点之间的流量约束问题进行了分析,基于寻找增流链的算法,构造了带有上限或下限三种流量约束限制条件下的最大流分配算法,这些算法可以为解决实际的交通问题提供一定的应用基础．     

基于三维高斯混合码本模型的运动目标检测算法

为解决智能视觉监控中码本模型参数调节困难和高斯混合模型概率分布计算的复杂性,提出了一种基于三维高斯混合码本模型的运动目标检测算法.该算法基于RGB空间建立码本模型,然后基于码字中的R、G、B分量建立三维高斯模型,从而使整个码本具有三维高斯混合模型的特征.实验结果表明:该算法具有较高的实时性(该算法的平均帧率约23.0帧/s,而iGMM(improved Gaussian mixture model)算法约9.0帧/s,BM(Bayesmodel)算法约6.2帧/s,CBM(codebook model)算法约10.7帧/s),且具有良好的检测质量.     

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。     

基于计算机扫描技术的沥青混合料集料质量均匀性评价

运用 CT（Computer Technology）获得沥青混合料的内部微观结构已成为现阶段研究热点之一,但是现阶段结合沥青混合料的 CT扫描断面图具有的特点进行数字图像系统处理的研究相对较少,而且将其用于区分内部材质的技术目前比较粗糙,无法有效将数字图像处理和混合料无损检测技术结合起来。基于混合高斯模型（GMM）E M算法的基础上,对沥青混合料的集料特性进行分割,进而对细观结构的质量均匀性分析进行判断,最后通过试验深层次探索内部体积组成结构情况。研究结果表明本文采用的混合高斯模型能较好的对 CT扫描断层图片进行处理,通过扇形扫描方法可对沥青混合料集料的分布情况进行判断,进而通过对集料颗粒的面积比进行统计分析,进而评价沥青混合料的集料分布均匀性,本文研究结果可为沥青混合料微观领域研究提供借鉴和参考意义。     

超短脉冲椭圆高斯光束的自由传输

基于傅里叶变换的方法,得到了超短脉冲椭圆高斯光束在自由空间中的解析表达式．并通过例子研究了超短脉冲椭圆高斯光束的传输性质．结果表明：在传输过程中,由于横向衍射效应和时空耦合效应,导致了光束边沿的脉冲延迟、椭圆长短轴的交换,及脉冲不同位置处的图样差异等效应．     

��������ͼ�ı����е�·��ͨ״������ָ����о�

各种仪器设备采集了大量的城市道路交通实时信息数据,但目前所能利用的信息仍较为稀少。研究如何利用这些丰富的信息数据资源极具意义,也十分必要。本文基于对北京市快速干道实时采集的RTMS数据的分析,以交通流理论为基础,结合统计分析方法提出一种基于特征图的道路交通状况量化评价指标模型。具体将模型应用于北京市二、三、四环的交通状况分析,取得了具有一定实际应用意义的量化评价指标。最后,应用多成份Gauss混合模型对交通流参数的分布实施拟合,并采用EM算法进行参数估计,就指标的合理性和可信性做出了进一步的评价分析。     

����Kalman�˲������˸��ٷ����о�

应用视频处理技术对行人交通进行研究和分析受到广泛的重视和发展,已成为智能交通领域的研究热点之一,而行人跟踪是行人交通采集系统的基础,是后续交通参数提取,行为分析的前提.本文提出一种基于Kalman滤波的行人跟踪方法.首先,利用改进的混合高斯模型提取背景,并采用HSV颜色空间模型和目标重构方法得到消除阴影后的前景图像.其次,进行行人的特征提取,得到融合行人位置特征和形状特征的运动模板.最后,采用Kalman滤波对行人的运动轨迹进行预测,将检测到的目标与预测结果匹配,得到行人的跟踪匹配矩阵,根据匹配矩阵判断合并和分离的发生.试验结果表明,该方法不仅可以准确跟踪多目标,而且可以有效解决遮挡问题,具有很好的适应性和鲁棒性.     

浅谈装配流水线的生产优化与均衡率提高

流水线生产的节奏不均衡致使生产效率不高,通过改进装配过程的硬件和对每一个装配动作的分解,合理地优化,既可使流水线装配均衡率大幅度提高,又可极大地提高生产率和一次装配合格率。     

AN FFT-BASED SELF-SIMILAR TRAFFIC GENERATOR

IntroductionWhen modeling network traffic,packet ar-rivals are often assumed to be Poisson processes,because such processes have attractive theoreticalproperties. Recenet work,however,argues con-vincingly that local- area network traffic is muchbetter modeled using statistically self- similar pro-cesses[1] ,which have more different theoreticalproperties than Poisson processes. A subsequentinvestigation suggests that the same holds forwide- area network traffic[2 ,3 ] .The theory of self- sim…