新型城镇化城市新区交通规划重点难点及对策

城市新区交通规划应重点解决"用地开发规模与重大交通基建的匹配"和"内部各种交通方式在道路网上的协调与分工"两大核心问题。在对城市新区发展模式与交通出行特征分析的基础上,通过对新区多前景下用地开发规模与重大交通基建的测试分析,提出用地开发与重大交通基建应协同发展,并应注意"软硬结合";对新区内部路网应结合TOD理念进行路网细密化处理,根据路网承担功能的不同,对路网进行功能分级,识别货运(小汽车)、轨道、常规公交、自行车与行人优先通道,对不同功能的道路,在道路交通设施上采取差异化的设计,实现各类交通系统功能清晰、分工明确、各自成网、各行其道,避免相互干扰。     

面向拥堵传播阻断的城轨站点分类

针对拥堵客流的传播阻断问题,研究了一种城轨站点分类方法.首先,通过分析影响站点拥堵传播阻断能力的相关因素,选取了站点客流量、站点运输能力和拓扑位置指标构建指标体系;其次,采用SOM神经网络和模糊分类算法对多指标数据进行分类,获取了不同时段下具有不同拥堵阻断能力的站点类别,实现面向拥堵传播阻断的站点分类;最后,采用北京市轨道交通实际运营数据对模型进行验证.研究结果表明:该方法能够在城轨系统不同时段下,随着客流量和运输能力的变化,准确识别不同类型的站点,并为后续研究城轨网络的大客流拥堵传播模型提供站点参数分析依据.     

社交网络交通信息出行者使用意向分析模型

为解决出行者对社交网络交通信息的使用意向缺少定量描述方法的问题,在技术接受模型的基础上,以感知有用性、感知易用性、感知风险性、使用意向等7个潜变量描述出行者的心理感受,构建社交网络交通信息使用意向分析模型,运用结构方程模型定量分析潜变量对使用意向的直接或间接影响效应。最后将模型应用于重庆市出行者实例分析中,结果表明：感知风险性(-0.41)对使用意向具有负向影响,其余变量对使用意向均为正向影响,其中感知易用性(0.48)、感知有用性(0.46)对使用意向的影响总效应最为显著。     

交通建设项目的风险评估与管理策略研究

本文从风险的定义出发,阐述了交通建设项目风险的概念,对交通建设项目的风险因素进行了分析,从理论上介绍了交通建设项目的整体风险评估的方法,结合实际情况,提出了交通建设项目风险管理的具体建议。     

岳阳市居民出行特征分析及交通发展研究

分析了岳阳市1997年居民出行调查的有关数据,通过出行方式、出行强度等一系列指标,总结归纳出岳阳市居民出行的规律及原因,针对其特点提出了发展公交、交通需求管理等建议.     

基于分辨矩阵的交通拥堵关键影响因素提取及解析

为了给规划、建设和管理不同阶段的决策者提供具备整体性和针对性的决策依据,提高决策的实效性,在全面分析提取交通拥堵影响因素集合的基础上,通过类比分析,选取处理多因素且不完备数据的粗糙集理论方法,构建基于分辨矩阵的属性约简算法模型,结合丰富的实测数据验证分析,提取出导致拥堵的关键因素,包括路段长度、路段车道数、区域出行量、出入口数及两端交叉口连接路段通行能力差。分析结果表明：交通供需平衡在交通运行中的关键作用是不容忽视的,应在设施的规划设计和需求的管控方面加强动态调整力度;分析结论对发展程度不同的城市提供确定宏观交通供需配置及微观精细一体化设计重点的理论及数据支撑。     

城市出租车规划预测模型研究

建立了一种新的城市出租车规划动态预测模型,利用支持向量机对小样本回归的优点、出租车拥有量增长率进行建模仿真。根据居民的出行总量、收入和生活消费情况,得到了未来若干年城市出租车拥有量最佳数量预测,为市政部门作出城市交通规划提供了重要预测手段和决策依据。     

基于改进的SIFT算法交通标志牌的检测与识别

提出了一种针对自然场景下的标志牌的检测和识别算法,首先对获取的视频进行帧提取,采用图像增强算法对图像进行预处理,进而转换到HSV颜色空间,利用其颜色和形状特征进行检测定位,再根据感兴趣区域的面积特征排除多余目标,最后根据改进的SIFT特征匹配算法,利用最近邻分类器算法进行识别,样本库选用的是自然场景下的道路交通中的数据,通过对比实验发现,该算法在保证检测率的同时大大提高了算法的实时性。     

交通信号灯智能控制系统设计与实现

研究了运用PLC技术的交通信号控制系统，用简洁的软硬件使其智能化程度更高。采用PLC与计算机之间的通讯链接技术，完成交通对象的复杂控制。并运用模糊控制原理，将人的控制经验及推理过程纳入系统自动控制当中，使车辆行驶和道路导航实现智能化。     

基于纹理提取与注入的交通图像去雾算法研究

雾天户外视觉系统所拍摄的交通图像质量下降、特征模糊直接影响到后续智能交通系统的监控精度,研究交通图像的去雾问题具有重要的实际意义.不同于一般的可视场景图像,交通图像的去雾在关注其去雾后视觉效果的同时,更应重视对交通图像纹理、边缘等特征信息的保持.提出一种基于纹理提取与注入的交通图像去雾算法,利用引导滤波从含雾交通图像的非下采样Contourlet变换的高频子带中提取交通图像的纹理、边缘信息,然后将其注入利用暗通道模型的去雾图像中,在有效去雾的同时一定程度上增强了去雾后交通图像的纹理细节信息.实验结果验证了算法的有效性.