交通标识在交通管理中的应用

交通标志是重要的交通信息源 ,是驾驶员安全行驶的指南。在设计交通标志时 ,必须首先考虑标志的视认性 ,保证在不良的视觉环境条件下 ,能容易迅速地看见并认读 ,以确保交通安全。否则 ,再好的交通标志也形同虚设     

基于Hu不变矩扩展的交通标志识别

交通标志的识别是智能交通系统(ITS)的组成部分之一，具有十分重要的意义，对Hu提出的区域不变矩和Chen提出的区域不变矩快速算法进行了扩展，得到一组新的描述形状特征的参数，这些参数具有平移、缩放和旋转不变性，并且具有较低的计算复杂性，具有Hu和Chen方法的综合优点．     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性.     

混凝土湿喷台车臂架振动模态分析

以国内某公司喷浆台车SPTC25为研究对象,首先利用陀螺仪和加速度传感器在施工现场进行动力学测试,采集到关于臂架在实际施工时的角速度和加速度的时间历程曲线。然后通过数据处理和分析计算,得到臂架在仰俯工况下的振动频率和振幅,分别为1.18 Hz和0.092 m,回转工况下的振动频率和振幅分别为0.98 Hz和0.073 m。其次,对湿喷台车臂架建立了准确的有限元模型,并且进行了模态仿真分析,得到前三阶模态的固有频率和振型。结合隧道施工时的实际操作数据统计,最终得出结论,臂架在施工过程中长时间处于共振状态,使得振幅过大,这是臂架疲劳开裂的主要原因,也为后续湿喷台车臂架的研发和优化提供了新的分析思路。     

基于免疫遗传算法的道路交通标志图像分割

针对道路交通标志图像分割的问题,提出了一种基于免疫遗传算法的实现方法。该算法利用免疫遗传机制,将图像的最佳阈值作为要求的解,设计了适合问题求解的抗体编码方式、克隆算子和免疫选择算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效地求得道路交通标志问题的最佳阈值。通过与传统遗传算法、改进遗传算法进行对比实验,更好地说明了本算法能够对图像分割得到较为满意的结果。     

浅析公路交通标志在公路景观中的协调和设置

本文应用美学、生理学、视觉思维科学等分析了一些公路交通标志的美学质量,并重点分析了交通标志设置的行车安全性与公路美学的关系。     

手机公司的“地图大战”

正手机厂商角力的前线苹果自夸说"99%准确的地图"的确是天方夜谭,这项革命性的科技更多还是要靠人力完成。     

基于改进概率神经网络的交通标志图像识别方法

神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力，在交通标志图像识别中获得广泛的应用，但目前采用的多层感知器、BP神经网络以及径向基神经网络等几种神经网络存在一些不足，故本文提出采用改进概率神经网络进行交通标志图像识别的新方法，整个算法分两步实现：首先对交通标志图像提取它的Tchebichef不变距并作为图像的特征；然后采用改进的概率神经网络进行识别。仿真实验表明，提出的方法比以前的方法有更好的识别效果。     

高速公路路侧标志设置问题

为了提高多车道高速公路内侧车道行驶的小车驾驶员视认路侧交通标志的准确率,运用概率论方法讨论路侧交通标志设置问题.建立路侧标志被大车遮挡的数学模型和算法,并提出连续设置路侧交通标志的方法和步骤为:决定标志设置位置,计算遮挡矩形长度,计算遮挡概率,决定连续设置标志个数和交通标志间的最小间距.计算结果表明:随着设置路侧标志的增加,驾驶员不能读取标志信息的概率呈指数下降.建立连续设置路侧标志的模型和方法简便,方案可行,可以解决多车道高速公路路侧标志的合理设置问题.     

基于颜色和形状的道路交通标志检测

提出了一种基于颜色分割和形状分析的交通标志检测方法.首先利用改进后的简单向量滤波器分割感兴趣色彩区域,对不同色彩区域进行相应形状检测.采用拐角特征与几何结构分析相结合的方法检测矩形与三角形标志,提出了一种基于对称性特征的简单编码算法,并应用于圆形检测.实验结果表明,该方法能在多种复杂场景中有效地定位交通标志,对天气变化有一定鲁棒性,为后继的交通标志识别工作奠定了良好基础.