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融合顏色分割與形狀特征的交通標(biāo)志檢測(cè)

交通標(biāo)志的顏色特征和形狀特征是其最主要的兩個(gè)特征，為提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性，提出顏色分割和形狀特征相結(jié)合的方法。利用交通標(biāo)志的顏色特征，采用基于HSV空間的顏色分割方法，獲得圖像中可能包含交通標(biāo)志的區(qū)域，并提取該區(qū)域。根據(jù)交通標(biāo)志的形狀特點(diǎn)，利用canny算子獲取提取區(qū)域的輪廓。然后，采用基于標(biāo)記的形狀檢測(cè)算法判定所分割區(qū)域的形狀，利用方向梯度直方圖特征結(jié)合支持向量機(jī)（SVM）方法完成交通標(biāo)志識(shí)別。經(jīng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試，該方法對(duì)圖片視點(diǎn)變換、尺度變換以及亮度變換等情況具有很強(qiáng)的魯棒性。

發(fā)表于：3/20/2016

基于層次分析法的應(yīng)急路徑選擇方法

采用改進(jìn)的層次分析法分析道路狀況的多種因素，得出了當(dāng)?shù)缆钒l(fā)生緊急事故時(shí)，符合時(shí)效性、安全性、經(jīng)濟(jì)性的路段權(quán)值。然后根據(jù)實(shí)時(shí)交通信息，利用改進(jìn)的Dijkstra算法，探索了路徑權(quán)重計(jì)算方法，建立了交通網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行時(shí)間的加權(quán)圖，驗(yàn)證了本方法在實(shí)際交通網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，證實(shí)了方法的有效性和可行性。

發(fā)表于：3/19/2016

基于Bag-of-Features算法的車輛檢測(cè)研究

車輛檢測(cè)已成為交通運(yùn)輸工程（ACC）和先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）中的核心技術(shù)之一。該算法利用車輛的邊緣特征與BagofFeatures（BoF）模型的融合對(duì)前方運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，主要包含車輛假設(shè)存在區(qū)域生成和假設(shè)區(qū)域驗(yàn)證兩部分。首先，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理后利用Sobel邊緣檢測(cè)處理得到車輛假設(shè)存在的區(qū)域；然后，利用BagofFeatures的K最近鄰域算法對(duì)假設(shè)存在區(qū)域進(jìn)行驗(yàn)證。該算法與其他算法最大的區(qū)別在于將邊緣和BagofFeatures相結(jié)合來提高檢測(cè)率。通過對(duì)實(shí)際道路視頻進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明，該方法能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)出道路上前方運(yùn)動(dòng)車輛。

發(fā)表于：3/3/2016

一種基于分配的車隊(duì)自組網(wǎng)節(jié)點(diǎn)接入機(jī)制

通過分析自組網(wǎng)中不同接入機(jī)制對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信性能產(chǎn)生的影響，根據(jù)車隊(duì)自身的特點(diǎn)，針對(duì)車隊(duì)自組網(wǎng)的組織形式提出了一種基于分配的節(jié)點(diǎn)接入機(jī)制。該機(jī)制將競(jìng)爭(zhēng)信息與業(yè)務(wù)信息相分離，有效地克服了車隊(duì)自組網(wǎng)中競(jìng)爭(zhēng)信息對(duì)正常業(yè)務(wù)信息造成干擾的問題，提高了車隊(duì)通信的性能

發(fā)表于：2/22/2016

基于歸一化RGB與橢圓相似度的圓形交通標(biāo)志檢測(cè)

提出一種基于歸一化RGB（NRGB）和橢圓相似度的圓形交通標(biāo)志檢測(cè)方法。首先將圖像的RGB模型轉(zhuǎn)換為NRGB，利用閾值分割得到紅、藍(lán)、黃顏色分量，然后根據(jù)面積和長(zhǎng)寬比去除干擾區(qū)域，最后利用橢圓相似度檢測(cè)感興趣區(qū)域是否為圓型交通標(biāo)志。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能在復(fù)雜背景中準(zhǔn)確定位圓形交通標(biāo)志，獲得了較高的檢測(cè)率和較低的誤檢率。

發(fā)表于：2/22/2016

基于城市公交的車載自組網(wǎng)隱私保護(hù)協(xié)議

針對(duì)車載自組網(wǎng)中存在的隱私泄露問題，提出了一種基于城市公交的車載自組網(wǎng)隱私保護(hù)協(xié)議。該協(xié)議利用可信度高的公交車來廣播路況信息和應(yīng)答車輛路況信息的查詢，有效地減少普通車輛需認(rèn)證消息的數(shù)量；公交車?yán)冒踩J(rèn)證中心頒發(fā)的數(shù)字證書與其他車輛建立起信任關(guān)系，解決了用戶假冒的問題；車輛之間利用Diffie-Hellman算法生成會(huì)話密鑰對(duì)消息進(jìn)行對(duì)稱加密，有效地保護(hù)了用戶的身份信息，同時(shí)提高了消息認(rèn)證的效率。安全性證明和分析表明，該協(xié)議在語義上是安全的，能抵抗現(xiàn)有各種攻擊，并且可以實(shí)時(shí)處理用戶的請(qǐng)求。

發(fā)表于：2/21/2016

基于VANET的車輛相對(duì)定位技術(shù)

為了滿足VANET（Vehicular Ad-hoc Network）中對(duì)車輛位置信息的高精度要求，本文研究了一種基于全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）偽距雙差和有高精度里程儀的慣性導(dǎo)航（Inertial Navigation Systems，INS）的協(xié)作相對(duì)定位方法。通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將GPS偽距雙差、GPS信號(hào)的多普勒頻移以及被高精度里程儀修正后的INS加速度等數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，獲得具有良好精度的相對(duì)定位結(jié)果。結(jié)果表明，使用該方法的定位性能優(yōu)于無里程儀和INS的定位性能。

發(fā)表于：2/20/2016

城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)改造倒接方案設(shè)計(jì)

隨著國(guó)內(nèi)城市軌道交通的建設(shè)發(fā)展，一些投入運(yùn)營(yíng)較早的軌道交通線路的信號(hào)系統(tǒng)已達(dá)到服役年限，為消除隱患、提高運(yùn)營(yíng)能力，迫切需要對(duì)信號(hào)系統(tǒng)進(jìn)行改造升級(jí)?；谕ㄐ诺牧熊囘\(yùn)行控制系統(tǒng)（CBTC）已成為國(guó)內(nèi)外軌道交通主流的信號(hào)控制系統(tǒng)，本文主要結(jié)合北京地鐵1號(hào)線改造CBTC信號(hào)系統(tǒng)工程，闡述信號(hào)系統(tǒng)改造過程中倒接方案的設(shè)計(jì)。

發(fā)表于：2/19/2016

基于多屬性優(yōu)先級(jí)的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法

針對(duì)現(xiàn)存大多數(shù)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法目標(biāo)單一問題進(jìn)行研究，提出基于理想點(diǎn)的多屬性決策方法解決該問題，屬性的選取融合時(shí)間、路程及現(xiàn)代最為重視的安全因素，使得動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃的結(jié)果更加均衡。同時(shí)在多屬性決策過程中引入優(yōu)先級(jí)這一概念，使得駕駛員可以根據(jù)自身的需求及駕駛技術(shù)對(duì)交通信息的重要度進(jìn)行排序，得到匹配度最高的駕駛方案。仿真結(jié)果表明，基于多屬性優(yōu)先級(jí)的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法既能夠起到多目標(biāo)均衡的路徑規(guī)劃效果，同時(shí)又能夠?qū)崿F(xiàn)個(gè)性化駕駛。

發(fā)表于：2/19/2016

基于430單片機(jī)的出租車計(jì)價(jià)器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

出租車在交通出行中起到十分重要的作用，司機(jī)與消費(fèi)者都迫切需要能夠科學(xué)合理地顯示出租車費(fèi)用的計(jì)價(jià)器。在總結(jié)以往設(shè)計(jì)不足的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了基于430單片機(jī)的出租車計(jì)價(jià)器。該計(jì)價(jià)器主體以觸摸式液晶顯示器取代機(jī)械按鍵，以MSP430F149單片機(jī)為核心，實(shí)現(xiàn)參數(shù)設(shè)定、狀態(tài)選擇以及多重信息顯示等。實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)實(shí)用可靠，能準(zhǔn)確顯示模擬小車信息，可投入到實(shí)際應(yīng)用中去。

發(fā)表于：2/17/2016

基于路段轉(zhuǎn)向流量的擁擠路網(wǎng)OD矩陣估計(jì)

傳統(tǒng)的OD矩陣估計(jì)方法大部分都是基于路段流量的，由于路段流量數(shù)目遠(yuǎn)小于OD對(duì)的個(gè)數(shù)，因而限制了這些方法的推算精度。針對(duì)擁堵路網(wǎng)，提出了一種基于路段轉(zhuǎn)向流量的OD估計(jì)方法，以提高OD估計(jì)的精度。分析了路段轉(zhuǎn)向流量能夠降低OD的可行解集的范圍。通過雙層規(guī)劃模型求解擁擠路網(wǎng)上OD估計(jì)問題。由于最大熵模型不依賴于先驗(yàn)OD矩陣，可以應(yīng)用到更多的OD估計(jì)場(chǎng)景中，因此上層模型采用的是最大熵模型，下層采用用戶均衡模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于路段轉(zhuǎn)向流量可以增加估計(jì)的精度。

發(fā)表于：2/16/2016

基于上海地鐵1號(hào)線的ATS仿真系統(tǒng)

介紹了以上海地鐵1號(hào)線為原型的ATS仿真系統(tǒng)，圍繞固定閉塞模型進(jìn)行展開，以追蹤運(yùn)行的兩列列車為對(duì)象，分別對(duì)它們的追蹤過程、運(yùn)行效果及間隔距離進(jìn)行了具體的研究與計(jì)算。同時(shí)引入了聯(lián)鎖系統(tǒng)，詳細(xì)說明了進(jìn)路搜索算法和聯(lián)鎖表的設(shè)計(jì)步驟，很好地體現(xiàn)了聯(lián)鎖系統(tǒng)對(duì)列車追蹤的安全性與可靠性的重要保障作用。

發(fā)表于：2/16/2016

遮擋條件下多運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤研究

針對(duì)SURF算法能夠提取到的圖像特征點(diǎn)較少的問題，基于保持亮度特性的雙直方圖均衡算法，通過重構(gòu)SURF尺度空間提取圖像特征。將這種方法與卡爾曼濾波相結(jié)合進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，用特征點(diǎn)的中心作為跟蹤點(diǎn)；通過卡爾曼濾波預(yù)測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置，判斷遮擋是否發(fā)生；最后，應(yīng)用該方法進(jìn)行目標(biāo)特征向量匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)發(fā)生旋轉(zhuǎn)、縮放以及遮擋的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)都可進(jìn)行穩(wěn)定跟蹤，其跟蹤速度比R-SURF算法提高20%；在跟蹤速度相當(dāng)?shù)那闆r下，跟蹤精度要高于卡爾曼濾波跟蹤算法。

發(fā)表于：2/11/2016

城市軌道交通列車運(yùn)行圖編制與驗(yàn)證評(píng)估系統(tǒng)研究

闡述了城市軌道交通中列車運(yùn)行圖編制與驗(yàn)證評(píng)估系統(tǒng)研究的必要性。詳細(xì)介紹了城市軌道交通中列車運(yùn)行圖編制與驗(yàn)證評(píng)估系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能實(shí)現(xiàn)方式和系統(tǒng)功能演示結(jié)果情況。研究了運(yùn)行圖編制中運(yùn)營(yíng)成本、客流數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)和站場(chǎng)數(shù)據(jù)之間的相互制約關(guān)系，并采用不同的優(yōu)化算法，得出較優(yōu)化的運(yùn)行圖。

發(fā)表于：2/9/2016

可見光通信的研究與發(fā)展

可見光通信是一種新型的無線通信技術(shù)。傳統(tǒng)的無線通信技術(shù)例如藍(lán)牙、WiFi等采用射頻信號(hào)傳輸數(shù)據(jù)信息，而可見光通信在發(fā)射端采用白光發(fā)光二極管作為光源，在接收端采用光電傳感器作為檢測(cè)器進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。本文全面分析了可見光通信的優(yōu)勢(shì)，列舉了可見光通信技術(shù)在國(guó)內(nèi)外的應(yīng)用研究與發(fā)展，并給出了目前可見光通信發(fā)展中面臨的一些挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：2/5/2016