TVD-MRDL: traffic violation detection system using MapReduce-based deep learning for large-scale data

Maintaining a fluid and safe traffic is a major challenge for human societies because of its social and economic impacts. Various technologies have considerably paved the way for the elimination of traffic problems and have been able to effectively detect drivers’ violations. However, the high volume of the real-time data collected from surveillance cameras and traffic sensors along with the data obtained from individuals have made the use of traditional methods ineffective. Therefore, using Hadoop for processing large-scale structured and unstructured data as well as multimedia data can be of great help. In this paper, the TVD-MRDL system based on the MapReduce techniques and deep learning was employed to discover effective solutions. The Distributed Deep Learning System was implemented to analyze traffic big data and to detect driver violations in Hadoop. The results indicated that more accurate monitoring automatically creates the power of deterrence and behavior change in drivers and it prevents drivers from committing unusual behaviors in society. So, if the offending driver is identified quickly after committing the violation and is punished with the appropriate punishment and dealt with decisively and without negligence, we will surely see a decrease in violations at the community level. Also, the efficiency of the TVD-MRDL performance increased by more than 75% as the number of data nodes increased.

     

基于压电和线圈的交通参数检测系统设计

根据ITS对交通参数采集的需求,提出一种交通参数检测系统的设计方案。详细介绍了利用环形线圈和压电传感器进行交通参数采集的原理和计算方法。设计了用DSP和单片机实现的交通参数采集系统。该系统可以同时实现车型分类和动态称重。     

基于监控视频的运动车辆检测优化方法

为满足实时性处理需要,提出了一种基于监控视频的运动车辆检测优化方法.运用自适应ROI(region of interest)提取算法,在获取可能出现运动车辆的区域后,基于帧间差分法与分块处理思想,提出了一种改进的背景提取算法,有效地提取运动目标区城.对提取的多目标运动区域进行分离,分别提取可能是车辆的区域后,提出了一种简单、快捷的阴影去除算法,有效地去除阴影,获得准确的运动目标区城.实验结果表明,该方法速度快、准确率高,能很好地满足实时性要求.     

车载光电测量平台晃动监测数据分析

车载环境下由于加速度计自身和外界环境干扰等因素的影响,真实的加速度信号叠加了大量干扰信号。针对加速度计信号特点,采用小波阈值去噪对加速度计信号进行了滤波处理。建立一个振动信号模型,将真实的加速度计的输出噪声作为干扰成分叠加到该模型上,选择较优的小波参数,对仿真信号进行小波阈值去噪,去噪后信噪比（SNR）由4．24dB提高到20．45dB,均方根误差（RMSE）由0．051改善到0．0081。据此对真实加速度计输出信号进行去噪处理,实验结果表明：小波阈值去噪对加速度信号具有良好的滤波效果。     

轨道交通站台安全门控制系统

轨道交通站台安全门作为公共安全防护设备,广泛应用在地铁、轻轨等轨道交通中的高架和地面站台上,具有节能、环保和安全功能。因此它在设计、制造、安装过程中需要充分考虑其自身的可靠性及乘客安全、行车安全。本文将对安全门系统的网络、控制及软件三方面进行详细论述。     

智能交通系统综合信息平台的设计

在原各职能部门的信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,并针对原信息系统因信息分散而在宏观分析方面的不足,提出了一个基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘3项技术的智能交通系统综合信息平台.讨论了平台的总体结构,数据的预处理方法,对该平台的数据仓库、多维数据集扣数据挖掘模型进行了设计与研究,并对实现的关键技术和方法做了简要的说明.经测试,该平台是实用和可靠的.     

嵌入式平台下的车辆跟踪系统设计

设计并实现了NVIDIA嵌入式平台Jetson TX2上的车辆跟踪系统。从摄像头采集YUV420格式的视频数据,然后将数据送到Tegra Parker硬件HEVC编码器进行编码,输出码流经过RTP封装后通过UDP广播发送,利用Gstreamer多媒体框架开发接收及解码程序,最后,针对获取的视频动态进行车辆的跟踪与显示。运行Yolo V2检测算法,对车辆进行检测,从而为跟踪系统提供跟踪对象。利用Kalman滤波算法对车辆的位置进行预测,再经过Meanshift算法进行车辆跟踪。系统能够实现帧率为60 f/s的超高清4K视频实时编码和传输,此系统中的HEVC硬件编码器编码速率比PC端x265编码器大3个数量级,PSNR比PC端x265编码器高6 dB,更加适用于智能交通中。     

基于Spark平台的心电大数据分析处理

为有效解决互联网医疗时代海量心电数据的处理问题,在Spark云平台下,提出一种双层并行化的改进遗传K-means聚类算法,用于心电数据挖掘。克服传统K-means算法对初始中心点敏感以及串行聚类算法效率低下等问题,结合Mallat小波变换预处理技术,较好实现海量心电数据中R波的提取。通过对MIT-BIH数据库的读取和分析,其结果表明,该算法比传统遗传K-means算法具有更高的聚类准确度,与串行聚类算法和Map Reduce计算模型相比,运行效率也有了较大提升。     

汽车记录仪数据采集系统的设计

从硬软件的角度研究了基于 S3C2410的汽车记录仪数据采集系统的设计,对采集系统中三大主要模块即:实时时钟信号模块、车速采集模块、开关量模块分别进行了研讨,经过实验证明,将此采集系统应用于汽车记录仪中,该采集系统采集精度高,抗干扰性强,性能可靠,价格低廉,具有很好的应用前景和较高的通用性与实用性。     

车辆性能参数智能检测系统

研制了一套车辆性能参数检测系统。介绍了系统的组成及功能、软件设计、检测流程控制和试验结果等。该系统以单片机为核心,实现了车辆检测过程的自动化控制和各种参数的智能化检测。     

车辆检测中一种兴趣区域提取方法

在基于视频图像方法的车辆检测系统中,兴趣区域的提取是至关重要的.提出了一种新颖的方法来检测图像中的兴趣区域,为后续处理提供有效的特征信息.该方法的核心思想就是根据兴趣函数抽取图像中的兴趣点;然后按照一定的策略将这些兴趣点进行合并处理组成兴趣区域,最后根据阈值选取合适的区域作为最后的兴趣区域检测结果.给出了相关实验结果和分析,结果表明该方法是有效可行的.     

LoTAD: long-term traffic anomaly detection based on crowdsourced bus trajectory data

As the development of crowdsourcing technique, acquiring amounts of data in urban cities becomes possible and reliable, which makes it possible to mine useful and significant information from data. Traffic anomaly detection is to find the traffic patterns which are not expected and it can be used to explore traffic problems accurately and efficiently. In this paper, we propose LoTAD to explore anomalous regions with long-term poor traffic situations. Specifically, we process crowdsourced bus data into TS-segments (Temporal and Spatial segments) to model the traffic condition. Later, we explore anomalous TS-segments in each bus line by calculating their AI (Anomaly Index). Then, we combine anomalous TS-segments detected in different lines to mine anomalous regions. The information of anomalous regions provides suggestions for future traffic planning. We conduct experiments with real crowdsourced bus trajectory datasets of October in 2014 and March in 2015 in Hangzhou. We analyze the varieties of the results and explain how they are consistent with the real urban traffic planning or social events happened between the time interval of the two datasets. At last we do a contrast experiment with the most ten congested roads in Hangzhou, which verifies the effectiveness of LoTAD.     

汽车电动空调的数据采集系统的研究

针对汽车电动空调压缩机的相关参数的采集,本文提出了基于Measurement Studio和CAN总线的软硬件采集系统,该系统由DSP TMS320F2812,CAN232接口卡,以及PC机组成.给出本系统的硬件结构及软件流程.介绍了Measurement Studio软件的功能和特点,运用Visual c++和Measurement Studio开发本数据采集系统.实验结果表明,可实现本数据采集系统之功能.     

基于集对分析的网络流量大数据均衡调度方法

为了有效降低网络流量传输时的网络负载,基于集对分析策略,提出DNS网络流量大数据均衡调度方法。设计Dramp流量路由控制方法,根据链路权值量化,提出优化函数,实现多路径网络流量的传输,在静态域名解析(DNS)的环境下,重新构建网络链路,设计了一个包括网络流量负载信息和网络信息实体输入信息,且序列一体的传输链路,用于配合路由控制,最后基于集对分析思想,根据定向控制器分析信息,保证路由和链路的匹配,实现网络流量的均衡调度。实验数据表明,与传统方法相比,设计的DNS网络流量大数据均衡调度方法,网络时延降低了21%,丢包率降低了27%,可以有效降低网络负载。     

基于Simulink的车牌识别系统仿真平台

基于Matlab的Simulink设计的车牌识别系统的仿真实验平台,可以实现从一幅图像到识别出车牌字符的仿真过程.先建立车牌识别系统的原理模型,根据该原理模型应用Simulink实现系统仿真实验平台的图像采集模块、车牌定位模块、字符分割模块和字符识别模块.最后,将各个模块连接起来形成仿真实验平台.实验结果表明,该平台不仅能够满足车牌识别过程中各个模块的测试要求,也能满足车牌识别系统的测试要求,具有很好的性能.     

基于ARM9-Linux平台的车载导航系统设计

随着嵌入式技术和汽车产业的迅速发展,车栽导航系统成为当今汽车产业界的一大热点.研究车载导航系统在提高行车安全性、减轻驾驶者员负担等方面具有很大作用,对解决城市交通问题具有重要意义.本文对车栽导航系统进行了研究,改进了传统的车栽导航系统.改进后的系统具有车辆定位、无线通信和信息综合显示等多种功能.由于采用先进的基于ARM9-Linux平台的嵌入式系统设计,从而提高了系统的性能、集成度以及可扩展性,同时使得该系统具有功能强、功耗低、可靠性高等特点.     

基于Android平台的车载视频智能监控系统的研究

针对传统车载视频监控系统网络资源利用率低、高清实时性能较差的问题,提出了一种基于Android平台的车载视频监控解决方案,对系统中关键模块作了重点研究。系统实现了P2P和C/S混合网络架构、多线程机制、丢包和包乱序处理,从而提高了实时监控性能。经实验证明,该系统实现了针对车辆的实时高效的监控,利于向智能交通领域中推广。     

支架工作阻力大数据分析系统

为实现支架工作阻力大数据快速分析,提出了支架工作阻力大数据处理流程,设计了一种支架工作阻力大数据分析系统。该系统可实现支架工作阻力大数据的自动分析,并通过数据可视化技术,将矿压分析结果以专业图形和报表等形式直观表达,反映出顶板运动状态,便于指导工作面安全生产。     

虚拟传感器技术在车流量检测系统中的应用

基于视频的交通车流量检测系统的设计,从准确地建立虚拟传感器输出信号与实际车流量的对应关系的角度进行分析与研究,介绍了新的虚拟传感器设计方法,同时提出了信息流的预处理算法和有效信息的判断算法.从而克服了传统设计方法中由于传感器的设计不够合理、信息的获取和判断算法不够科学,导致在有效信息提取过程中消耗大量的软硬件资源等缺点...