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1.
 为了满足在高饱和城市交叉路口采用背景差法实现车辆检测的需求,设计了一种基于背景评估的背景提取与更新算法。算法针对交叉路口的车流特点,提出了一种基于检测结果反馈的背景评估机制,并融合中值滤波与帧间差分算法,将含噪声的初始背景不断纠错更新,向真实背景逼近,最终提取出一个可用的背景图。实验结果表明:对于一个信号周期内不能放完所有排队车辆的高饱和交叉路口,算法具有较快的收敛速度,且算法复杂度满足实际工程应用要求。  相似文献   
2.
为了合理预测城市轨道交通列车在正线上发生故障的概率,首先通过定性分析得到列车编组数、累计走行公里、架修或大修经历为列车故障发生概率的主要影响因素。之后基于实际数据以每12万km为观测范围生成单列车在一定走行公里内故障发生次数的离散数据集,并根据数据呈现的分布特点选择泊松分布、零膨胀泊松分布及可能的函数形式构造3个备选模型。经过模型比选,最终提出基于泊松分布的城市轨道交通正线列车故障发生概率预测模型。结果表明:列车编组数的增加会提高列车故障发生概率;累计走行公里的增加会使列车故障发生概率先降低后回升,在列车投入运营后的第4个12万km阶段达到最低值,在第7个12万km阶段超过初始值。  相似文献   
3.
为预测地铁列车延误发生后不同类型乘客可容忍候车时间以深化非正常运营情况下地铁乘客出行行为方面研究,引入生存分析理论并建模。首先明确乘客可容忍候车时间的定义并分析其特征,在此基础上选择参数模型及Weibull分布构建考虑影响因素的乘客可容忍候车时间预测模型,最后通过行为(RP)和意向(SP)混合问卷调查获得的数据标定并检验模型。结果表明:乘客放弃等待而选择出站的意愿会随候车时间增加而增加;乘客可容忍候车时间与每周地铁使用频率、日常出行地铁全程耗时、整个行程预留时间、本次出行地铁全程耗时显著正相关;乘客上下班、上下学时可容忍候车时间小于购物娱乐等其他出行目的;日常地铁上下班乘客可容忍候车时间在5.4 min以上的概率高于80%,但超过14.3 min的概率低于50%。  相似文献   
4.
基于霍夫变换的直线检测技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
唐佳林  王镇波  张鑫鑫 《科技信息》2011,(14):I0033-I0033,I0035
直线检测是数字图像处理的重要内容,在道路识别,建筑物识别,医学图像分析等领域都有十分重要的应用。通过对已经获得的图像进行边缘检测,然后用Hough变换对边缘检测进行直线检测。该方法简单,受直线中的间隙和噪声影响较小。在Matlab环境下对该方法进行了仿真实验,并对图像中直线目标进行了检测,结果表明用该方法对图像中直线目标进行检测是快速有效的。  相似文献   
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