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1.
基于图像到类(I2C)距离度量的图像分类是一种新颖的方法,但其分类性能仍有待提高.为此,文中提出了一种基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法.首先生成原型特征集,该集合中的样本具有代表性,故计算测试图像到该原型特征集的距离更有效;然后根据JointBoost算法的思想,联合多个I2C距离度量生成一个强分类器,并将空间信息融合到强分类器中.实验结果表明,该方法在图像分类实验中具有更高的分类性能.  相似文献   
2.
针对复杂背景下的目标识别,提出了一种基于特征码本树和能量最小化的概率框架,能同时检测目标位置和区分目标类别的识别方法。为了能加入特征间的空间关系,除了使用单特征码本树,还使用了双特征码本树,并建立一个能量函数来融合单特征码本树和双特征码本树的特征概率匹配结果。最后,通过在测试图像中寻找滑动窗口所在区域的类别能量最小化来确定目标的位置和所属类别。在UIUC和Caltech 101数据库上的实验表明,该方法相比于其他方法具有较高的识别精度。  相似文献   
3.
为提高高速出口前置指路标志(AGS)对分流区的安全性能,根据分流区特性和驾驶员的视认-驶离行为,在分析车道变换行驶距离计算模式的基础上,建立了前置指路标志的安全距离设置模型.该模型揭示了交通流量、设计时速、车道数对分流区变道行为的影响.TSIS-CORSIM模拟显示,对主线设计时速超过110 km/h的三车道高速公路而言,当AGS设置距离为700m时,分流区内车辆的变道次数最少且变道次数均衡分散,其安全性能最好.  相似文献   
4.
多约束最短路径模型与求解   总被引:1,自引:0,他引:1  
提供满足驾驶员多个心理期望的路径是导航系统该解决的关键问题,其本质是资源约束最短路径问题,属于NP难问题,无法使用传统的最短路径算法解决.提供了多约束路径规划的数学模型,并使用了蚁群算法对其求解,在算法中针对问题重新设计了信息素更新规则和启发因子.实验证明算法具备良好的寻优能力,能准确找出路网中满足多种属性约束的路径.  相似文献   
5.
考虑城市混合交通中公交车流的特殊性而建立了最优信号控制下的多车类备用能力模型来研究不同车类交通流之间的相互作用及对路网备用能力的影响.设计了带极值扰动的简化粒子群求解算法(dsP-SO),模型约束的处理采用边界附近不可行解部分保留的方式,给出的算例验证了该算法求解约束双层规划模型的有效性.研究结果表明,起--讫点(OD)总流量的增减不意味着该OD上所有车类流量都随之增减,设置适当的最小OD需求量乘子能确保各车类用户的利益不受损害.  相似文献   
6.
针对高速公路收费站与其衔接信号交叉口之间路段的交通拥堵问题,在Webster延误模型的基础上,提出一种公路收费站与衔接信号交叉口的协调控制方法。首先,在交叉口和收费站的上游检测获取基本交通流数据,预测在下一周期内交叉口和收费站的交通需求,然后以预防收费匝道、收费广场、交叉口以及衔接路段发生拥堵为约束条件,以收费站与交叉口整体区域的车均延误时间为目标函数,建立收费站与衔接信号交叉口的协调控制模型,对收费站出入口的实际通行能力和交叉口的信号配时进行协调控制,使得通行能力相互匹配,并通过权重系数的设置优先疏通出入口车流的排队。案例仿真结果表明本文方法能有效缓解交通拥堵,为高速公路出入口限流与城市道路信号相互协调控制提供了一种理论方法。  相似文献   
7.
本文以收费道路及相邻道路组成的路网为研究对象,利用双层规划理论建立起路网下的分车型费率优化模型,上层规划表述路网管理者追求社会效益最大化的思想,并以实现道路经营者财务目标作为约束条件,下层规划采用多车型多准则交通均衡模型来预测路网下的交通流量,通过模型求解可以获得各收费路段的分车型最优收费费率以及相应的路网交通流量,文中介绍了利用遗传模拟退火混合算法对模型进行求解的步骤,最后以一个算例对模型的效果以及考虑道路使用者差异的必要性进行了验证说明。  相似文献   
8.
将小波变换的理论应用于短时交通流量的预测。通过小波分解与重构获取交通流量数据中的低频近似部分和高频随机部分,然后在分析各种模型的优、劣的基础上,选取较有效的模型或模型结合方式,建立了交通流量预测模型。最后,利用实测交通流量数据对模型仿真,结果表明该模型可以有效地提高短时交通流量预测的精度。同时,深入研究了小波基、分解层数选取的依据,通过实验检验表明效果良好。  相似文献   
9.
实施动态拥堵收费是解决日益严重城市交通堵塞问题有效途径,近年来关于拥堵收费的研究成为领域内热点,但大多采用静态建模.应用动态交通流分配的相关理论和粒子群优化算法方法,建立起一个分析、评价城市路网系统动态拥堵收费策略的系统仿真算法.该算法具备结构简单、易于使用等特点.  相似文献   
10.
本文提出了一种基于Gabor小波纹理特征分析和阴影参数模型颜色分析的阴影检测算法.首先,建立背景的混合高斯分布模型,通过对特定帧的颜色分析建立阴影参数模型.对图像序列中的每一帧,首先通过差分法提取出前景区域,然后通过Gabor小波滤波的方法,对背景和前景图中的相同小区域进行纹理特征分析,比较特征向量的距离,以判断潜在的阴影点.然后,通过阴影参数模型对这些潜在的阴影点进行颜色分析,并通过连通区域标记,形态学运算,FPR(去除假阴影)分析等方法,找出真正的阴影区域.实验结果表明,本算法具有较高的阴影检测率和物体检测率,可以满足实时检测的需要.  相似文献   
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