信号交叉口非机动车和行人混合交通流运行特性

介绍了国内外有关信号交叉口非机动车和行人混合交通的研究背景,将信号交叉口非机动车和行人混合交通流在交叉口的运行过程分为三段进行研究,进而分析了信号交叉口非机动车和行人混合交通在非人集结过程、过街通行过程的集结特性及通行特性并建立了相关的时间模型;对干扰冲突过程中非人混合交通对右转机动车的干扰进行了研究,并给出了评价干扰的指标。     

基于纹理特征的道路行人识别研究

道路行人识别已经成为智能车辆与车辆辅助驾驶系统的关键技术。研究一种基于纹理特征的行人特征提取和识别方法。纹理特征作为图像的重要特征在图像分析与识别有着广泛的应用。做出道路行人与非行人样本的纹理频谱,得出它们存在差异性的结论。首先用统计方法来计算样本图像的纹理特征,然后将支持向量机方法应用于道路行人的识别试验。试验结果表明,选择纹理特征作为道路行人特征具有很好的道路行人识别效果。     

基于无人机航测技术的道路交叉口空间信息提取方法

在利用无人机提取道路交叉口空间信息过程中,由于很难实现对无人机的精准控制以及无法准确定位无人机位置,导致航测数据挖掘准确率过低以及时间过长。因此,为解决这些问题,提出基于无人机航测技术的道路交叉口空间信息提取方法。利用卡尔曼滤波构建无人机状态方程与观测方程,根据状态方程和观测方程获取无人机位置信息,完成无人机的准确定位;采集无人机航测信息,利用采集到的信息构建道路交叉口空间三维模型,实现道路交叉口空间信息提取。实验结果表明,该方法在环境恶劣情况下,可以准确定位无人机位置,航测数据挖掘准确率高以及信息提取时间短,实际应用效果更好。     

基于二进制粒子群优化算法的行人检测

针对汽车前方道路上的行人安全问题,对道路行人采用二进制粒子群优化算法（BPSO）进行了检测,以确保行人的安全。首先,对随机采集的道路行人图像样本进行了二维离散余弦变换（DCT）,将行人的描述从图像空间转换为用少量数据点来表示频率域空间,再利用DCT算法的对称性,解压缩图像,获得了行人图像的特征向量;其次,应用BPSO算法对得到的特征向量进行了特征选择,从行人频域特征空间中,提取了有价值的特征子集,得到了最具代表性的行人特征,完成了行人检测。试验结果表明,在样本数量较少的情况下,无论在检测正确率还是检测实时性方面BPSO算法都优于传统的支持向量机（SVM）算法。研究结果表明,二进制粒子群优化算法能够高效快速的检测到行人,为车辆主动安全技术提供重要基础,对于减少交通事故具有重要意义。     

基于改进遗传算法的交通信号配时优化模型

针对当前交叉口信号配时方案相互孤立,未能有效达到区域交通控制最优化的问题,提出一种面向多交叉口信号控制方案的优化配时模型。文章分析了多交叉口交通流特征,利用元胞传输模型作为基础模型对多交叉口间受控的交通流进行模拟。根据多交叉口路网中影响交通量的被控参数特征,以及交通信号控制准确性、实时性等需求的分析,提出改进的遗传算法。结合DISCO交叉口数值模拟软件,对文中模型进行了数值模拟。数值模拟结果表明:文中模型能够通过配时调节适应交叉口间交通流的变化,道路车辆平均延迟时间较其他方案小,是一种实际配时控制器可采用的优化模型。     

基于AdaBoost行人检测优化算法的研究

针对车辆辅助安全驾驶系统的道路行人检测和识别问题,对行人检测算法的实时性和检测准确性受光照影响等方面进行了研究。对行人检测识别算法进行了归纳,将在线训练和更新行人分类器技术应用到车辆前方行人检测和识别中。提出了改进的AdaBoost行人检测优化算法,应用该算法行人识别分类器训练时,根据正样本和负样本的错分率,实时调整级联分类器权重系数,在线更新分类器的错误率权重,在保证分类器整体准确率的前提下,降低了分类器的级数,优化了分类器结构,减少了计算的复杂性;采用扩展的类Haar特征,降低了算法对光线的敏感性,提高了环境适应能力。试验结果表明:在相同的检测率下,改进的AdaBoost算法需要的检测时间更少,系统具有更高的鲁棒性,可以满足道路行人识别的要求。     

基于单片机的行人过街交通信号控制系统设计

论文基于解决城市干道横向过街行人交通问题,提出了对行人过街交通信号协调控制的方法,设计了以AT89C51单片机为主控芯片的系统.通过对机动车流量、过街行人数量检测确定不同的信号灯控制策略,增加语音提示模块,过街辅助控制装置等,提高了过街信号控制的智能和自动化程度.有利于保证行人过街的安全性以提高及道路的利用率.     

基于RBF神经网络的单交叉口自学习控制系统

单交叉路口自学习信号控制器主要是通过径向基函数(RBF)神经网络建立了交叉口模型,模拟交通警察指挥交通的思维过程.该控制器能够根据交叉口各相位车辆的排队长度,对各个相位的绿信比和总的信号周期进行实时分配,并且根据交通状况的变化,可以对信号配时效果进行评价,对信号作出调整,具有学习功能.仿真结果表明,该系统能够很好地适应实际的交通状况,可以提高道路交叉口的车辆通行能力.     

基于改进的DSSD算法的行人检测

交通场景下的行人检测在高级辅助驾驶系统和自动驾驶汽车领域中占有重要地位.为了解决道路行人因采集视角和低像素模糊而导致小、尺度行人氏检测精度的问题,提出了一种基于DSSD的行人检测网络框架,结合改进的ResNeXt特征提取模型作为DSSD检测框架的前置网络以保证小尺度行人特征的精确提取和高效传递.为了充分获取局部细节信息...     

基于YOLOv5神经网络检测模型的动态局部地图构建

在移动机器人自主移动过程中，人的活动会对路径规划结果产生重要的影响。传统SLAM对动态物体的识别和跟踪能力相对有限，动态物体上的特征点容易丢失，且在动态物体占据图像较大范围时，容易造成目标函数的优化方向错误。考虑单个单目相机对行人的位置信息进行检测的场景，通过单目相机获取图像信息，结合YOLOv5目标识别网络来检测图像中人物所占据的像素高度，再通过针孔相机模型还原出图像人物在相机坐标系下的三维坐标。基于YOLOv5网络模型检测出道路区域，运用Canny边缘检测算法计算出道路的边缘轨迹，找到两条轨迹在相机图像上的交汇点。最后根据相机的平面图像结合人物的三维坐标，以及道路轨迹的交汇点和道路宽度信息对图像进行重投影。通过公开数据集测试得到包含行人实时运动情况和道路边界在内的平面地图，可完成150 m深度内的行人位置定位，为快速计算图像的行人的位置深度提供了一种可行方案。     

基于电子车牌的交叉口感应信号控制方法研究

提出了一种基于电子车牌的交叉口感应信号控制方法,该方法通过设置在交叉口处的阅读器与装有有源电子标签车辆互动,得到路段区间上的车辆信息。以车辆密度作为感应控制绿灯是否延长的评价标准,车辆密度高于阈值则绿灯延续,反之,切换相位。通过仿真对比分析表明,改进后的感应控制策略能够在高饱和度路口实现实时有效交通信号控制,克服了以车辆间隔时间作为绿灯延长标准的感应控制在高饱和度下失效的弊端,提高了城市交叉口绿灯利用率。     

为什么受伤的是“我”？

昨天看了报纸，说9月9日市政府要召开禁摩的立法听证会。一些人大代表提出此议案其理论基础一点也不扎实!他们提出禁摩的原因主要是三方面：一、造成大量交通事故。无牌、假牌、无证的摩托车在道路上不按交通法规，横冲直撞，直接影响到其它道路使用者和行人的安全。     

基于鲁棒优化模型的单交叉口交通信号配时的研究

针对城市交通道路单交叉口多相位的控制问题,考虑到各相位交通流具有不确定性的特性,在以交叉口车均延误最小为控制目标的基础上,提出了基于情景的鲁棒优化模型,并针对该优化模型以相位绿灯时间和周期时长为控制变量,采用了遗传算法进行优化。最后,以某交叉路口为例进行了仿真实验,并将确定性模型与鲁棒模型的结果进行了对比。结果表明,鲁棒模型所求得的交通信号配时方案能够更为有效地应对交通流不确定性导致的随机差异,具有较强的鲁棒性。     

全箱梁人行天桥的制作和焊接

一、概述 随着国务院批准皖江城市带承接产业转移与大城市接轨,合肥市道路交通发展越来越快。服务于徽州大道BRT公交优先而设置的天桥平面呈一字形布置,结合徽州大道路面,天桥共设4处桥墩,分别位于徽州大道人行道外侧和BRT车道两侧分隔带,全长86．5m、桥宽4．55m、桥高1．4m、全桥共设置6处楼梯及扶手,供行人通行,改变因车流量大行人乘客过马路不安全的问题。     

多交叉口信号控制仿真系统的研究与实现

以Visual C 6.0为开发平台,设计了交叉口类、车道类、信号灯类以及车辆类多交叉口信号控制仿真系统.应用静态对象、动态对象和数据管理对象概念,实现了多交叉口几何图形的生成、车辆行驶的动态演示和信号控制评价参数的存储功能,并给出了仿真条件下交叉口通行能力、饱和度、平均车辆延误等性能指标的统计方法,为评价多交叉口信号控制效果提供了有效途径.     

基于阻抗计算法的小区开放影响力度分析系统研究

针对小区开放是否能提高周边道路网络通行能力的问题,首先建立了一个计算小区开放对周边道路通行能力的影响及制定该小区开放策略的系统。该系统由3个模型组成:GS(Green shields)-CTM(Cell Transmission model)动态交通流仿真模型、层次分析法和熵权法的组合赋权评价模型、网络拓扑节点介数模型。该系统仿真小区开放前后的周边道路网络交通流特性,得到网络平均车流密度、网络总延误、网络平均旅行速度,并且筛选出该小区对外开放的道路和交叉口。最后以已开放的上海梧桐小区为例,进行实例验证,计算结果表明该小区开放能提高周边道路通行能力。     

基于行人行为学习的机器人同时定位与可通行区域制图

在人机共融环境中,移动机器人自主移动必须解决可通行区域感知与自身定位的问题。因此提出了一种基于行人行为学习的机器人同时定位与可通行区域制图算法。该算法首先基于行人行为学习的方式对非结构化道路环境中的可通行区域进行采样,并使用区域生长算法得到连通的可通行区域。在定位与制图过程中,将视觉SLAM技术与检测到的行人信息和可通行区域信息结合起来,在匹配过程中剔除动态行人身上的特征点,并通过恒速率模型+DLT算法和贪心搜索+DLT算法结合的方式提升匹配的速度和鲁棒性,在Bundle Adjustment优化过程中针对不同特征点给予不同的权重以进一步提升精度,并在构建的环境点云地图中增量式添加所检测到的可通行区域信息。试验表明在复杂的非结构道路环境中,该算法可以在移动机器人平台上同时实现准确的自定位和包含可通行区域的环境地图。     

轿车发动机罩行人保护技术分析及应用

对国产某新型三厢紧凑型轿车的发动机罩进行合理改进设计后,对其进行《欧洲议会及理事会指令2003/102/EC European New Car Assessment Programme——关于在与机动车辆发生碰撞前和发生碰撞时对行人和其它易受伤害的道路使用者的保护》要求的有限元技术分析。结果表明:该发动机罩能够满足行人保护法规要求,且达到了EuroNCAP三星评价。     

均分区域法标记试验区域的行人保护试验研究

现阶段我国仍属于人、车混合的交通状况,车辆碰撞事故频繁发生.在车辆与行人碰撞事故中,行人属于弱势群体,加上现阶段车辆缺乏对行人保护的措施,行人伤亡严重.在汽车行人碰撞事故中,行人头部受重伤是造成行人死亡的主要因素;行人腿部受伤是造成行人受重伤的主要因素.基于两款车辆以均分区域法标记试验区域的行人保护头型碰撞测试数据,对...     

智能车行人识别的灰度形态学边缘检测研究

行人轮廓特征是行人识别的重要特征,为了获取更好的行人轮廓,边缘检测方法是一个非常重要的选择。首先采用Roberts算子、Prewitt算子、Soberl算子、LOG和Canny算子对行人图像进行边缘检测,得出能获得较好行人轮廓的边缘检测方法;然后用此边缘检测方法结合灰度形态学进行图像处理,最终获得具有最优行人轮廓的形态学边缘检测方法。试验结果显示,此方法能很好地消除行人轮廓的干扰因子。