从正面车辆图像中识别车型的中层特征表示方法

为有效识别正面车辆图像中的车辆类型,提出了一种车辆中层特征表示方法. 该方法以SIFT特征为底层特征,建立两类中层特征:结构特征分布和表观特征分布. 结构特征分布是对SIFT特征在图像中位置信息的统计,描述车辆不同部分之间的相对位置关系,在不同类车辆之间以及车辆与背景之间具有较强的判别力;表观特征分布是对SIFT特征本身的统计,描述车辆的局部表观信息,对光照变化和背景干扰十分鲁棒. 利用多核学习方法融合两类中层特征,进而识别车辆类型. 实验结果表明,该方法在光照变化和有背景干扰等复杂情况下表现出良好的车型识别性能.      

基于状态空间法的车辆系统可靠性分析

在分析车辆的工作、失效和维修状态的基础上,根据频率平衡方程建立车辆状态之间的转化模型,利用等价转变率理论进行状态简化,将车辆失效定义为整体失效模式和部分失效模式;在考虑车辆的各种状态及其之间的相关性以及各状态之间的动态转化关系的情况下,利用状态空间法建立单车模型以及车辆系统的状态空间模型,产生子系统和系统模型的转变率矩阵;再利用MATLAB计算程序求解矩阵方程,得到系统的可靠度.通过实例计算验证了方法的正确性和可行性.     

基于最小安全距离的车辆换道模型研究

通过对车辆换道时车辆的运动轨迹的分析,以最小安全距离MSD(minimum safety distance)作为安全换道的目标,以避免车辆发生碰撞的临界条件为前提,分别建立了双车道环境下换道车辆与其周围车辆之间的最小安全距离换道模型.在车辆换道过程中,对与换道相关联车辆的运动状态进行了详细的分析,给出了换道车辆与关联车辆之间各种可能的碰撞形式,并充分考虑了换道车辆完成换道后的跟驰安全性,既能够较好地保障车辆换道的安全性,又能提高道路的使用效率.最后,借助Matlab仿真软件,以最小安全距离换道模型为理论基础,结合实际例子进行仿真分析,仿真结果表明在车辆换道过程中,最小安全换道距离与换道车辆的加速度、换道时间和换道车辆与周围车辆间的相对速度等有关.     

VANET云环境下基于人工神经网络的车辆任务卸载策略

在VANET(vehicular ad-hoc network)云环境中,由于车辆自身资源受限等原因需要将部分计算密集型任务卸载至周围车辆协同处理。而车辆移动的随机性是影响车辆任务卸载性能好坏的重要因素之一,对此,提出了一种车辆间的卸载任务分配策略。考虑到车辆之间连接时间的随机性,提出一种基于人工神经网络的连接时间预测方法,该方法能够通过对历史数据的学习,较为准确地对未来车辆行驶轨迹进行预测。此外,车辆将空闲资源进行共享意味着自身能耗增加,由于车辆本身的自私性使得车辆不会无偿为周围车辆提供服务。为了激励车辆之间进行协作,制定了一种分布式买卖博弈方法达到车辆资源需求与收益之间的平衡,还设计了一种集中式任务分配策略以获得任务卸载的最大效用。仿真显示,提出的方法在最大化卸载效用与提高任务卸载成功率方面都有较好的性能。     

铁道车辆主动悬挂系统模糊控制策略研究

车辆悬架的作用是承载车身和车轮之间的力,为车轮和车身之间的力和力矩传递提供渠道,避免来自路面的力直接冲击车身,有效缓解冲击荷载导致的振动,确保车辆安全、舒适行进,保证行车的平稳和安全。车辆平顺性和操纵稳定性是目前车辆动力学中还没有完全解决的问题,在铁道车辆中,悬架电控技术可以针对该问题进行解决,目前这方面的研究备受关注,一些学者开始探究悬架模糊控制器设计和振动悬架系统仿真设计方案。该文以铁道车辆为例,探究基于整车系统模型的新型模糊控制方法,设计模糊控制器,完善控制系统设计,采取有效的控制算法,确保车辆主动悬挂仿真模型构建,为整车模型模糊控制实现提供思路与参考。     

风荷载作用下跨座式单轨交通系统导向轮受力和变形分析

分析了在风荷载作用下,跨座式单轨交通系统车辆和轨道梁的受力状态,建立了车辆的平衡方程和轨道梁与车辆之间的变形协调方程,用该方程可以研究单轨车辆在上述荷载作用下承压轮和稳定轮(合称导向轮)的变形和内力.并编制了计算程序,计算了不同导向轮柔度系数下轨道梁与车辆间的内力和变形,分别绘制了导向轮柔度系数与导向轮内力、车辆倾角和车辆水平横向位移的关系曲线图.     

一种基于路边单元协作的任务卸载策略

在车辆边缘计算框架中,当车辆处于行驶状态时,需要和不同的路边单元(Rode Side Unit,RSU)进行连接,此时必然存在RSU的切换.文章着力于减少车辆在RSU切换过程中任务所需的完成时间.针对这个问题,提出相邻RSU协同工作的通信结构,并基于车辆和RSU之间的距离设计了一种求解车辆在RSU通信覆盖范围内剩余行驶...     

基于Bayes网络的微波视频融合车辆分类

车辆分类系统是智能交通系统中的一个重要组成部分,其功能是检测车辆类型,为道路监控和交通规划提供信息。该文提出了一种基于Bayes网络的传感器融合车辆分类系统,通过微波和视频传感器分别得到车辆的高度轮廓和平面轮廓,采用混合Gauss分布对提取的车辆特征建模,然后在Bayes网络的框架下对7类车辆进行分类。实验表明:该分类系统可以将车辆分类的准确率从单微波传感器的79%提高到融合传感器的87%,特别是中小型车辆和大型车辆之间的重大分类错误率从9%降低到2%。     

驾驶员的驾驶特性对交通流的影响

在单车道元胞自动机交通流N S模型基础上,通过引入不同的刹车概率来反映不同驾驶员的驾驶特性,并在周期边界条件下,对由激进驾驶车辆和谨慎驾驶车辆构成的混合交通流进行模拟.结果表明,在有谨慎驾驶车辆构成的交通流的临界密度以前,混合交通流的流量完全由谨慎驾驶员的特性决定;在谨慎驾驶车辆交通流临界密度以后,混合交通流的流量介于只有激进驾驶车辆和只有谨慎驾驶车辆的流量之间,小于完全是谨慎驾驶车辆流量和完全是激进驾驶车辆流量的线性之和;激进驾驶车辆和谨慎驾驶车辆的混合比例及它们的刹车概率对混合交通流的临界密度和流量有很大的影响.     

夜间车流量检测算法

为了解决夜间车辆检测和车辆跟踪的问题,提出了一种基于车前灯的夜间车流量检测算法。首先,分析了夜间车辆检测的特点及采用车前灯进行夜间车辆检测的原因。其次,利用图像二值化的方法对车灯进行分割,通过比较车灯和车灯投射光线之间的差异识别出车灯,然后在此基础上分别利用车灯帧内配对规则和车灯帧间匹配规则实现车辆检测和车辆跟踪。最后,在跟踪过程中,利用该算法实现了车流量的统计。     

基于CA交通流模型的车辆停车次数及停车率的仿真研究

运用CA交通流仿真模型对路段上车辆的停车状况进行仿真研究,仿真了路段上车辆的停车次数及停车率与密度之间的关系。结果表明,用CA模型可以较好地模拟路段上车辆的停车情况,能较好地仿真出路段上车辆的停车次数及停车率与密度之间变化的定量关系。这一结果为根据交通流密度采取相应的交通管理措施提供了理论依据。     

基于小波蚊子的车联网性能评价方法

数据传输可靠性已成为车联网研究的热点问题,首先给出了车辆之间数据传输可靠性的评价方法,并结合小波变换和群蚊子算法对数据评估模型进行求解,同时通过引入分类机制和决策权来引导搜索方向,以此加快算法收敛速度.最后利用仿真实验平台深入研究了影响该算法的关键因素,并讨论了数据包大小、车辆间距、发送功率和车辆速度与数据成功发送率之间的关系.与其他算法比较,该算法显示出较好适应性.     

“四通八达”的城市“经脉”——公交运营智能化管理初探

城市公共交通是为城市经济和建设服务,是市民出行的主要交通工具,它作为城市的一种重要功能和经济的动脉与枢纽,直接反映出城市现代化建设、科技应用和可持续发展的水平和程度。目前,城市公交急需解决的问题是:如何从国情实际出发,利用现有的城市公交基础设施和资源,运用迅速发展的现代电子信息技术和计算机网络技术等,使车辆与车辆,车辆与道路,车辆与乘客之间和谐协调,最大限度地提高公交车辆的营运效     

车道被占用对城市道路通行能力的影响

通过所给视频,收集数据,利用2个变量的模拟值与车辆排队长度数组建立GM(1,N)模型,得到车辆排队长度的累加数组与另外2个变量的累加数组之间的函数关系式.利用此关系式可间接地解释车辆排队长度与横断面实际通行能力,以及路段上游车流量之间的关系.     

两难区影响因素与控制策略

通过建立车速时变的两难区数学模型来获取各车辆两难区长度范围,研究分析车速、黄灯时间、车辆加减速度、反应时间与两难区之间的影响关系.根据黄灯启亮时车辆的加减速情况,采用黄灯时间由小到大循环判断的预测方法,提出两难区车载预警和黄灯时间控制策略,该策略可有效降低车辆陷入两难区事件的发生概率,减少交叉口车辆交通事故.     

基于变分自动编码器的车辆轨迹预测研究

针对轨迹预测中车辆与周边车辆、道路几何之间交互关系建模不充分,以及车辆轨迹多模态建模不完整等一系列问题,提出了一种基于变分自动编码器的车辆轨迹预测方法。首先,通过长短时记忆网络从原始数据中提取轨迹数据与车道信息的语义特征;其次,引入多头注意力机制,采用两个单独的注意力模块分别建立车辆与车辆交互模型及车辆与道路交互模型,能够更好地反映周边车辆与道路几何对车辆轨迹的交互影响,得到丰富的场景上下文信息;接着利用变分自动编码器对车辆轨迹多模态建模,捕捉轨迹预测的随机性质以生成合理的未来轨迹分布;最后从分布中多次重复采样以生成多条可能的未来轨迹。通过搭建实验平台和使用Argoverse自然驾驶数据集进行测试,改进后的预测方法在平均位移误差和最终位移误差指标下的数值分别为1.03和1.51,预测精度上相较于其他3种预测方法,分别提升了45%、46%、32%;实验结果表明：预测方法可以有效地改善车辆与周边车辆、道路几何之间交互关系建模不充分,以及车辆轨迹多模态建模不完整等问题,预测精度提高,总体预测性能良好。     

基于改进DBSCAN算法的激光雷达车辆探测方法

结合车辆行驶的实际环境,提出了一种基于改进DBSCAN快速聚类算法的激光雷达车辆探测方法.建立激光雷达与摄像机传感器坐标与车辆坐标之间的转换模型,进行数据融合,通过改进DBSCAN算法对雷达数据进行去噪声和聚类处理,根据车辆在激光雷达探测中的形状特征模型进行形状匹配,实时完成车辆探测,并将探测结果投影至图像上.实车实验结果证明,改进的DBSCAN算法在车辆探测应用中具有良好的准确性和实时性.     

智能车辆交叉口协同控制算法

基于协同控制系统,对无信号灯控制的交叉口车辆的运行情况进行探讨。将冲突车辆轨迹调整问题转化为非线性受限制优化问题,假设存在一个交叉口控制中心,专门用来收集车辆的信息,利用改进后的混合蛙跳算法,为每一车辆制定优化策略,避免和其他车辆发生碰撞。车辆与车辆、车辆与控制中心之间通过无线通信共享信息,所有车辆均为无人驾驶智能车辆。VISSIM仿真结果表明:所提出的协同控制算法显著地改善了交叉口的性能,与传统的信号控制相比,停车延迟时间、行进时间和车辆通行能力分别提高了97.2%、25.5%和6.58%。     

基于改进Faster R-CNN的车辆类型识别算法

提出一种基于改进Faster R-CNN(region-convolutional neural networks)的车辆识别算法,用于处理不同类别车辆的识别问题.为了解决部分外形相似类别的车辆之间的误检问题,该方法使用空洞卷积来提高感受野,结合空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,简称ASPP)来增强多尺度信息的获取,以此来增强网络对外形相似车辆之间差异的敏感性,提升算法的准确率.实验结果表明,改进的Faster R-CNN模型mAP值达到93.45％,具有较高的精确度、较小的误检率和更好的鲁棒性.     

一种有效的车辆跟踪算法与异常车辆检测

交通监控视频中车辆检测、跟踪与车型判别是智能交通监控系统的重要组成部分。本文运用W4背景减除法和光流法相结合的技术进行车辆检测。利用区域滤波和空洞填充方法提高目标检测精度。采用质心距离约束和目标大小约束条件实现目标区域之间的匹配和车辆跟踪。最后,根据车辆的几何形状特征对助动车等异常车辆进行检测和标记。通过对高速公路实际视频的测试表明,本算法对机动车进行了有效的跟踪与标记,并对道路上助动车等异常车辆进行了有效的检测。