使用层次型结构模板和神经网络方法进行汽车牌照识别

汽车牌照自动识别是一个具有重大实际意义的课题。广泛应用于道路交通流量监测、交通违章自动记录、高速公路自动收费系统、车库自动收费管理等方面，本文以宁波北仑港保税区的车辆管理系统作为研究背景，在研究过去的车辆汽车牌照自动识别算法的基础上，开发了基于层次型结构模板和神经网络方法的图像汽车牌照识别方法，有效地提高了识别率。     

激光雷达和图像检测的高速公路自动收费系统

为解决高速公路收费系统在实际应用过程中车辆检测精度与实时性差等问题，设计激光雷达和图像检测的高速公路自动收费系统。清分中心利用激光雷达数据和图像融合检测算法检测高速公路上车辆，通过N-Message时钟同步周期算法为系统提供统一的时间规范，实现系统内时间一致。收费中心与收费分中心管理所属区域内的收费业务，并将清分中心设定的系统配置参数发送至下级单元。收费站单元在收费分中心管理下实现车道收费，并监控车道收费情况。该系统在实际应用过程中车辆检测平均精度值最高达到85%以上，检测时间为0.066 s。     

基于大数据分析的高速公路收费辅助稽查系统

随着河北省高速公路联网收费运营路段的不断增加,在收费运营过程中,因为收费管理系统不能及时根据实际运营状态进行实时更新升级,使部分车辆利用现有收费系统的管理漏洞进行逃漏费,给高速公路运营单位和国家带来巨额的经济损失,甚至影响到高速公路的安全运行.高速公路逃漏费作弊行为已经引起河北省高速公路管理方的高度重视,逃漏费稽查已经成为高速公路运营管理中面临的一个亟需解决的问题.     

高速公路通行自动收费系统

该系统主要用于高速公路通行的自动收费。它采用非接触式IC卡存储数据，能够自动判别各类车辆的收费标准、计算应收费额并卡基支付。该系统通过通讯控制口自动控制收费关卡门禁的所有物理设备，从而最大限度的减少了人工干预，提高了收费关卡通行的车辆流量，有效的控制了收费过程中由于人工干预可能产生的舞弊行为。     

基于Hadoop的高速公路OD数据存储模型和计算方法

高速公路OD数据是高速公路运营管理和状况分析的一类重要数据,如何利用海量的收费数据快速生成并有效管理高速公路OD数据是当前高速公路智能化建设中的一个重要问题.针对高速公路OD数据的种类多、周期长等问题,提出一种基于Hadoop的高速公路OD矩阵存储模型和相应的计算方法.建立统计高速公路车辆旅行时间、统计高速公路车流量两类OD矩阵作为存储模型.通过基于海量真实的高速公路收费数据的实验和传统的存储高速公路收费数据对比表明本文的存储方法相对于传统的关系数据存储,拥有更高效的存储效率并节省了存储空间.     

基于深度学习的高速公路收费车辆分类研究

为增强高速公路收费车辆分类的实时性和准确性,对比分析了SSD、YOLO和Faster R-CNN图像识别算法的优缺点,提出了一种结合MixUp数据增强、Focus网络结构和CIOU损失函数的高速公路收费车辆分类方法,对门架高清摄像机抓拍的图像进行识别和分类,在京港澳高速公路数据集上进行验证。结果表明：YOLO模型系列中的YOLOv3模型对于收费车辆分类的平均准确率超过了Faster R-CNN和SSD模型,并且在使用了MixUp数据增强、Focus网络结构和CIOU损失函数时平均准确率达到了92.04%,FPS为22.8。进行消融实验,使用MixUp数据增强后,模型精度提高了0.62%;使用Focus网络结构后,模型FPS提高了1.4;使用CIOU损失函数后,模型精度提高0.28%。由此说明,改进后的YOLOv3模型在高速公路收费车辆分类中可以准确、实时地实现收费车辆分类,为高速公路智能收费系统提供技术支撑。     

高速公路收费系统

高速公路收费系统软件实现以非接触 式ＩＣ卡作为通行券替代纸票完成对高速公路过往车辆进行收费的计算机管理,是一个用于高速公路收费并集控制、监视、稽核、管理为一体的综合信息处理软件系统。某公司高速公路收费系统能够做到２４小时连续运转,运行稳定可靠界面操作简单方便,功能实用,商品化程度高。系统具有可靠的数据安全保障,可防止及发现时营运收费数据的非法修改或删除。系统具备与不停车自动收费系统相连的接口,以较小的代价完成半自动人工收费——半自动人工收费和不停车自动收费并存──完全不停车自动收费的转化。在现有…     

高速公路自动收费系统日常维护

近年来,随着高速公路通车里程的快速增长,其在路网中的重要性日益突出。在这种情况下,采用非现金方式支付通行费,利用先进的电子手段,使车辆不需要停车就能收取通行费的系统就成为迫切的需要。针对目前的现状,采用车载识别卡与收费车道自动车辆识别系统,通过无线电波实现车辆自动识别和数据交换,并由计算机系统控制指挥车辆通行。利用计算机系统控制的高速公路自动收费系统,有效的提高了收费效率,但对于高速公路自动化收费系统的维护也提出了更高的要求。     

基于高速公路联网收费数据OD合成及流向数据分析的交通量预测

为了研究高速公路某断面的交通流量,通过对联网收费数据库的出入口刷卡时间、车型数据及收费站地理位置数据进行采集,提出了一种基于收费数据的道路交通流量的计算方法。首先提出了OD数据采集流程与处理,然后论述了OD合成及区域交通流向分析,最后设计了交通量预测方法与模型。该方法可对高速公路的任意断面进行较为高效准确的流量计算,可在交通规划、设计、管理、维修养护以及经济评价等方面。     

收费启动“流水线” 首都机场不停车收费系统

由北京市区通往首都机场有一条现代化高速公路,每天通过这条公路出入机场的各种车辆不计其数,给高速公路的收费工作带来极大的压力,为了避免收费设施因停     

高速公路实时交通流模糊逻辑优化控制系统设计

高速公路交通流特征复杂多变,受到诸多影响因素的共同作用,如天气、道路状况、车辆类型等等。因此,如何获取交通流逻辑控制条件并实现精准调节难度较大。为此,本研究设计新的高速公路实时交通流模糊逻辑优化控制系统。对于系统的硬件部分,设计车流控制模块、无线传输车载终端、实时交通流逻辑调度模块、模糊控制器模块,并确定各个模块之间实时连接关系。对于系统的软件部分,求解交通流逻辑控制条件,联合高速公路实时通行相位条件,调节模糊控制器,并根据高速公路交通路网模型,推导交通流优化控制条件的求解表达式,完成高速公路实时交通流模糊逻辑优化控制系统的设计。实验结果表明,本系统可以解决逻辑协调错误的问题,且能够有效控制高速公路车流量。     

基于SDN架构的电力通信网络质量感知技术研究

电力工业是国民经济的基础支柱,其通信网络是电力生产、经营和管理的一个重要组成部分;针对现通信网中业务流实时监测的难题,提出引入一种基于SDN架构设计的新型流量感知监测技术方案,经实际网络延迟数据与RLI算法、MDI指标中的DF参数、VTD指标互作对比;为此搭建基于NetMag可编程网络设备的实验环境通过验证及建模对比,均达到预期效果;论证该项质量感知技术能为电力通信网提供可视化、实时、智能的运维平台作部署,这将使运维管理工作更加主动、有效,有利于提高网络运行的效率与稳定性。     

Motorway traffic flow modelling,estimation and control with vehicle automation and communication systems

Traffic congestion on motorways is a serious threat for the economic and social life of modern society as well as for the environment, which calls for drastic and radical solutions. Conventional traffic management measures, currently applied, are valuable, but face limitations. During the last decades, a variety of vehicle automation and communication systems (VACS) have been developed and deployed, and many more are expected to appear in the near future. These systems provide a novel basis for a new generation of traffic management, which exploits emerging vehicle automation functions and connectivity channels to enable sensible traffic flow improvements in terms of efficiency and safety. A number of innovative concepts, tools and results that open up new horizons for traffic management research and practice in presence of VACS have been produced recently in the frame of TRAMAN21, an ERC Advanced Grant. This paper presents a collection of novel problems as well as of related traffic flow modelling, estimation and control developments for motorway traffic that can be used in the evolving traffic environment with VACS.     

多信息融合技术的城市交通监控系统的研究

将车辆检测器、射频技术以及计算机图像处理技术应用于城市交通监控系统,形成智能交通的一个子系统.介绍了三种传感器的信息处理和融合技术,能实现交通流量统计、智能交通调控、自动违章处理、车辆跟踪处理、交通实时查询以及车辆统计等功能,解决城市交通管理中的一系列经典难题.     

基于ARM920T的嵌入式远程及时通信系统设计

目前随着交通复杂程度的不断增大,当前的交通通信系统无法满足车辆间远程、及时通信的要求,降低了行车安全性;为此,设计一种基于基于ARM920T的嵌入式远程及时通信系统,介绍了系统需实现的功能,以ARM920T芯片为核心,利用通信管理机完成数据交换,结合嵌入式系统平台完成系统硬件设计;基于ARM920T的车辆通信子系统通过车辆通信对车辆的行驶进行及时的路线跟踪、碰撞提醒,状态监测以及历史轨迹显示回放;对通信子系统进行设计,子系统分别为车辆定位系统以及车辆调度系统,构建车辆通信模型,进一步实现车辆精准远程通信,并结合蚁群算法对车辆通信模型进行求解;实验结果表明,所设计通信系统不仅通信精度高,而且成本较低,实时性优。     

基于蚁群算法的交叉路口多相位信号配时优化

针对城市道路交叉口的交通流特性,提出一种交叉路口多相位配时的TSP模型,采用新的优化算法——蚁群算法（ACA）来优化交叉路口多相位配时信号,并以每周期内交叉路口车辆总延误最小作为性能指标进行仿真实验。实验表明：在相同的时间和车辆到达率的情况下,采用蚁群算法优化相位和绿信比的配时方法明显优于定时配时方法,也优于定相位优化绿信比的配时方法,降低了交叉口的车辆延误,提高了通行能力;且该算法的求解速度快,稳定性好。     

高速公路车流量的预测新模型

利用泊松分布,在不考虑随机因素对车流量影响的理想情况下,分别构建出低、高负荷两种状态车流量的数学模型。分析影响高速公路车流量的四个主要随机因素：车速、天气恶劣程度、突发事件、驾驶员对动态视野的感知程度,并设计出更符合实际的高速公路车流量预测模型,为高速公路管理部门合理预测车流量并做好应对准备提供有效的依据。     

上海快速道路网智能诱导系统的设计与实现

从上海城市快速道路网交通管理的需求分析入手,介绍“区域控制、广域诱导”的网络交通二阶协调管理策略,构建应用系统的分层结构模型。通过研究快速道路网交通特性确定管理子区划分、检测断面布设、多级诱导设置等系统设计原则和关键参数。成果集成应用于上海快速道路智能交通诱导系统的设计和实施中。该系统运行后在保持流量不变的情况下,路网服务水平提高了15％。     

恶劣气象条件下高速公路NN控制系统的研究

各种恶劣气象条件下的高速公路的交通流控制是目前急需要解决的重要问题。就此问题,利用Markos Papageorgiou的高速公路交通流模型对各种气象条件进行分析,使用神经网络方法,建立了一套适合各种气象条件的交通流模型和匝道入口控制系统,有效地控制恶劣气象条件下的高速公路交通事故。其次,利用BP神经网络的算法进行了仿真,对其中的参数进行辩识。仿真的结果与实际情况能很好地吻合,为在恶劣气象条件下控制高速公路的交通流奠定了理论和实践基础。     

考虑时延的智能网联汽车混合交通流稳定性分析

为研究时延对交通流稳定性的影响,构建考虑时延的人工驾驶汽车和智能网联汽车混合交通流稳定性分析模型.首先,分析并确定混合交通流中不同类型跟驰模式的比例关系和时延取值;然后,在此基础上采用不同的跟驰参数和时延值区分车辆的跟驰模式,并由此推导出混合交通流线性稳定条件;最后,以智能驾驶员模型为例,通过设计数值实验分别讨论智能网...