浅析基于寿命费用周期法的高等级公路车辆通行费标准测算方法

随着青海省高等级公路“0”的突破到如今的348公里的通车里程,根据青海省省情,所有的高等级公路均采用贷款修路收费还贷形式,在高等级公路通车前,必须测算车辆通行费标准。本文主要以国家高速连云港至霍尔果斯公路柳格联络线当金山至大柴旦高速公路为例,针对基于寿命费用周期法的高等级公路车辆通行费收费标准测算方法进行探讨。     

基于BP神经网络的高速公路交通量预测

基于甘肃高等级公路收费年收入的统计数据,结合其收入和交通量之间的粗略关系,运用BP神经网络预测高等级公路各收费站年收入,从而间接地对高等级公路交通流量进行预测,为提高高速公路的管理与服务水平,对提高高等级公路管理部门的信息感知能力和应急处置能力、提高路网运行效率、建设和谐高等级公路具有极其重要的意义。     

高速公路联网收费费额计算系统中的WebGIS应用

随着我国高速公路的快速发展,近几年高速公路和高等级公路的数量和里程迅速增加.利用WebGIS实现高速公路联网收费已经很普遍.结合贵州省高速公路联网收费费额计算系统,文中介绍了高速公路联网收费费额计算系统中的WebGIS运行环境,本项目中的系统软硬件环境,为系统的稳定运行提供了保证.     

高速公路收费管理经验及探讨

本文首先对通行卡的流失进行了分析,提出了相应的解决措施;其次以甘肃省高等级公路中部路网为例,对收费业务指标的概念及考核办法提出了自己的观点。     

浅析我国高速公路收费管理存在的问题及建议

高速公路是社会经济发展到一定阶段的必然产物,也是衡量一个国家和地区经济水平和现代化程度的重要标志。收费公路政策的实施,对于加快我国高等级公路建设,改善我国公路技术等级结构,改变我国公路事业落后面貌意义重大。而在我国,高速公路收费管理尚处于初级阶段,经验欠缺,随着高速公路收费系统的投入使用,收费管理逐渐暴露出一系列的问题。本文分析了当前高速公路收费管理工作中存在的一些问题,并就如何加强高速公路收费管理工作提出了自己的一些建议。     

基于分布式计算机控制的公路收费系统

文章主要讨论了在目前我国高等级公路建设的大环境下,基于分布式计算机控制的公路收费系统的实际应用。然后详细的分析了收费系统分布中各层面所完成的功能以及控制的一些原理,并通过部分实例探讨了在实际应用中如何使用上述技术。最后对于将来的应用开发提出了自己的看法。     

收费广场水泥混凝土路面施工质量控制

从甘肃省高等级公路计重收费广场、车道水泥混凝土路面施工中基层的处理、原材料质量、模板安装、混凝土混合料的拌和、摊铺和振捣、接缝施工等几个方面浅述了水泥混凝土路面施工质量控制。     

论高等级公路路基施工质量控制与管理

现代经济的快速发展加快了我国高等级公路的建设。作为高等级公路建设的重要组成部分，公路路基施工质量的控制与管理对高等级公路整体工程质量有着重要的影响。因此，加强高等级公路路基施工质量控制与管理已经成为现代高等级公路施工企业的首要工作。文中针对影响高等级公路路基施工质量各因素的控制与管理进行了简要论述。     

公路机电项目改造工程的体会

<正>吐乌大高等级公路属于已建并正在收费的高速公路,作为出疆的主要干线公路,车流量大。原机电项目设备在使用多年后已经老化,部分设备已经属于淘汰电子产品,本次的     

影响收费公路投资回收财务效益的因素分析

由于建设资金不足,多数高等级公路作为经营性项目建设,国此出现了大量的收费公路项目,收费管理制度成为补偿公路建设资金需求的有效途径。文章总结了影响收费公路投资回收财务效益的主要因素,并通过对这些因素的分析,阐明如何提高收费公路投资回收财务效益。     

图像处理在汽车牌照识别中的应用

随着自动化和交通工程的发展,汽车牌照识别技术成为一个热点。以识别一张汽车牌照的图片为例,阐明了车牌自动识别的原理,处理过程由预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块组成,采用MATLAB编程实现。经过实例证明,所提方法对牌照识别率很高,且识别方式简单易行,可以应用于实际。     

基于图像处理的车牌定位方法的研究

对智能交通系统的核心技术——汽车牌照识别技术进行了研究,在图像处理技术的基础上,着重研究了车牌区域定位技术,分析了目前有代表性的车牌定位方法,介绍了利用粒子图像测速关联PIV（Particle Image Velocimeter）算法原理,提出了一种采用车牌字符笔画2个边缘互相关值最大的方法进行车牌定位的算法,准确而快速地检出了车牌区域,为后续车牌字符识别打下了很好的基础。     

基于VB的车牌识别系统的研究与实现

车牌识别是智能交通系统中比较热门的研究课题,本文着重对图像获取和车牌识别部分进行研究,并结合数据管理给出一个基于VB的车牌识别系统实现方案.     

一种基于车牌特征信息的车牌识别方法

提出一种基于车牌特征信息分析的车牌识别方法，它充分利用车牌定位和字符分割过程中得到的信息对车牌识别过程进行反馈，将二值化、车牌定位和字符分割紧密结合，注重车牌与车辆背景图像分离特征，以连通域分析为字符分割特点，结合局部二值化算法，提高正确率。实际应用结果表明，本方法具有很强的环境适应性和鲁棒性。     

车牌定位系统中关健技术的研究与实现

针对车牌识别系统中由于分割不准确而造成识别率低的问题,提出一种基于一阶水平差分算子的自适应边缘检测的分割方法,以便更好的将汽车图像从复杂的背景中分割出来,同时用优化投影法对车牌进行定位,并在字符识别中利用改进15特征点提取法实现了车牌字符的识别.实验结果表明,该算法对车牌识别的准确性高,识别速度快,鲁棒性好.     

基于字符角点信息的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别的基础．文中提出了一种准确快速的车牌定位方法．该方法利用三级阈值,由粗到细,首先剔除大量非角点像素,提高角点的定位速度,用大阈值突出显示车牌区域的角点,再根据车牌纹理的角点特性,利用滑动窗粗选车牌区域,然后对粗选车牌区域用小阈值,对车牌区域进行精确定位．试验证实该方法的车牌定位准确率达到98％,平均耗时约20ms．     

车牌定位算法的研究

通过比较多种车牌定位的方法,提出了一种基于车牌纹理及颜色特征的综合车牌定位方法.把车牌定位分为两步进行,首先对车牌进行初定位,然后再精确定位车牌区域.     

基于Adaboost算法的车牌检测在OpenCV上的研究与实现

Adaboost是一个构建精确分类器的学习算法,在目标检测领域有着广泛的应用。OpenCV是Intel开源计算机视觉库。该文给出了在OpenCV上利用Adaboost算法,实现车辆车牌检测的完整实验过程,包括样本的建立、训练级联分类器、以及利用训好的分类器进行目标检测。     

车牌倾斜校正研究综述

作为智能交通系统的核心技术之一,基于机器视觉的车牌识别一直受到广泛的关注.对车牌图像进行倾斜校正是车牌识别的重要步骤,其目的是解决拍摄角度随机性对识别过程的影响.该文将现有倾斜校正方法划分为直线检测、投影最值、角点检测、主方向分析四类,首先介绍了它们的研究究果,然后剖析了它们在鲁棒性方面存在不足的原因,展望了下一步的研究方向.     

车牌自动识别系统中的牌照区域图像分割技术

以车牌自动识别技术中的牌照区域图像分割技术为重点,介绍运用车牌图像进行牌照边缘检测,从而实现图像区域分割,克服整体识别技术中的关键问题的相关内容．