基于GIS的道路气象图形与文本自动生成

基于GIS技术,阐述中央气象台道路气象服务图形与文本产品的计算机自动生成思路与流程,讨论气象与道路数据预处理、道路反演基本原理、图形和文本生成的基本原则、模板技术、地理建模方法实现等关键技术问题。业务运行结果表明,该方法能满足实时业务要求。     

道路网络中的连续最近邻查询

为了减少连续最近邻查询中计算K个最近邻的次数和减小算法需要的存储空间,提出一种道路网络中求连续最近邻的方法。给出分点的计算方法及连续最近邻查询算法,对算法的正确性、可终止性进行证明,并分析算法复杂度。与相关算法进行实验比较,得出该算法更适合于对象频繁发生变化的实际网络。     

基于图论的路网交通检测器之布点

为获取各路段的交通流量,将路网检测器布点问题转变成寻求有向图的流控制子图的问题.首先将任意路网抽象为有向图,定义弧的度表征路段的重要性,证明完全有向回路图(CCG)的若干结论后给出CCG最小流控制子图的获取算法,同时给出有向图非回路部分的流控制子图获取方法,进而提出能在任意路网上进行检测器优化布点的完整算法.算例选取广州火车东站附近的路网,结果验证了所提出的方法的有效性.     

一种考虑交通限制信息的道路网络模型

随着城市交通网络的发展,实际道路中的交通限制信息使得道路网络中的最优路径规划变得更加复杂,针对这一问题,笔者讨论了一种考虑交通限制信息的道路网络模型,并详细阐述了该模型的存储方法及各种常见交通限制信息的解决方案,然后给出了利用此模型求解最优路径的改进的Diiktra算法描述。最后,笔者根据北京市道路数据建立道路网络,通过实际数据进行验证,实验结果表明,该模型及算法能满足实际道路网络的最优路径分析的需要,具有一定的应用价值。     

一种改进的基于视频的车辆检测与识别方法

为了提高基于视频的车辆检测技术在应用中的实时性和准确率,提出了一种应用单目视觉进行车辆检测的方法;首先,提取车道边缘,由车道边缘得到道路区域,根据经验知识在车道区域内确定感兴趣区域,减少车辆检测算法搜索范围;接着基于车辆的对称性特征,阴影和边缘特征对兴趣区域进行过滤,进一步缩小感兴趣区域;最后用离线训练好的AdaBoost分类器对过滤后的图像进行分类识别,检测出动态的车辆;实验结果表明,利用该算法能满足实时性和准确性的要求。     

路网数据流的预测聚集查询新方法研究

时空数据流的聚集查询技术已经成为数据库领域的研究热点。到目前为止,还没有一种有效的全时态聚集索引适用于非欧氏空间的路网数据流聚集查询。实现路网数据流的全时态聚集查询,必须解决:(1)路网的非欧氏空间特性问题;(2)路网上移动对象的重复计数、非均匀分布以及预测聚集问题。Sketch RR-tree解决了非欧氏空间特性和重复计数问题;为解决非均匀分布问题,借鉴草图划分思想,提出动态草图索引结构DynSketch:采用AMH智能划分Sketch RR-tree,使每个划分区域内车辆均匀分布,以提高聚集查询质量;同时,基于DynSketch,结合ES预测模型,提出了路网数据流的预测聚集查询算法。     

基于GML的市政道路管理模型

区别于传统的道路数据模型,基于地理标记语言（GML）的市政道路模型面向市政道路组成元素管理。分析市政道路组成元素的特点以及管理部门对市政道路管理的需求,依据GML的核心模式,建立面向管理领域的市政道路设施的空间属性一体化模型,并对该道路模型的应用前景进行分析。     

一类标准矩形网络节点间最短路径的求解方法

针对常见的交通道路最短路径问题, 提出标准矩形网络的概念, 分析其节点间最短路径的性质, 并在此基础上给出一种新颖的最短路径求解算法. 该算法利用标准矩形网络的几何性质, 简化了搜索方向和步长的判断, 同时指出常见的交通道路网络一般均可以整体或部分化为标准矩形网络. 与常见的求取最短路径的Dijkstra、Floyd、ACO、A* 等算法进行仿真实验比较, 实验结果表明, 对于大规模标准矩形道路网络, 所提出算法具有更好的寻优精度、稳定性和寻优速度.

     

Naturalistic study of the risky situations faced by novice riders

This article sets out to identify the typical risky situations experienced by novice motorcyclists in the real world just after licensing. The procedure consists of a follow-up of six novices during their first two months of riding with their own motorbike instrumented with cameras. The novices completed logbooks on a daily basis in order to identify the risky situations they encountered, and were given face-to-face interviews to identify the context and their shortcomings during the reported events. Data show a large number of road configurations considered as risky by the riders (248 occurrences), especially during the first two weeks. The results revealed that a lack of hazard perception skills contributed to the majority of these incidents. These situations were grouped together to form clusters of typical incident scenarios on the basis of their similarities. The most frequent scenario corresponds to a lane change in dense traffic (15% of all incidents). The discussion shows how this has enhanced our understanding of novice riders’ behaviour and how the findings can improve training and licensing. Lastly, the main methodological limitations of the study and some guidelines for improving future naturalistic riding studies are presented.

Practitioner Summary:

This article aims to identify the risky situations of novice motorcyclists in real roads. Two hundred forty-eight events were recorded and 13 incident scenarios identified. Results revealed that a lack of hazard perception contributed to the majority of these events. The most frequent scenario corresponds to a lane change in dense traffic.