从智能卡数据挖掘客流信息的算法

为了从广泛使用的智能卡付费系统获取公交客流信息,提出了一种利用公交调度信息和智能卡刷卡信息推断乘客上车站点的方法. 对同一辆车的连续2次刷卡进行朴素贝叶斯分类,区分是否是在同一个站刷卡;利用极大似然估计、动态规划和二次规划方法估计出各路段的行程时间;运用坐标下降法从不准确的初始参数出发,交替估计行程时间和行程时间的参数,从而推断出每次刷卡的上车站点. 实验结果验证了新方法的正确性和有效性,证明了该方法误差较小,收敛较快.      

基于支持向量机和不变矩的交通标志检测

交通标志检测在智能交通系统中的作用是帮助驾驶提高安全性。交通标志都具有特定的颜色和形状,但是现有的检测方法大多使用固定阈值分割等非智能方法,缺乏自适应性和鲁棒性。使用支持向量机分割彩色交通标志图像,再结合形状特征,实现了一种新的智能检测方法;并以蓝色交通指示标志为检测对象,使用所提出的方法进行实验。实验结果表明,该方法鲁棒性好、检测准确率高。     

基于ArcSDE与Hibernate的空间数据库混合访问方法

为了解决在GIS运用系统中,直接使用ArcSDE访问空间属性数据效率较低的问题,分析和比较了在GIS应用系统中基于ArcSDE的空间数据访问方法及在非空间数据库系统中广泛使用的Hibernate访问机制,在此基础上提出一种在Java平台下基于ArcSDE和Hibernate的空间数据库混合访问方法.该方法通过ArcSDE及ArcEngme对空间属性数据访问,对非空间属性数据则通过Hibernate进行访问,进一步提高了空间数据库的访问效率.