基于RFID技术的车辆动态路径诱导系统研究

针对当前各大城市道路运行状态信息获取不及时、不准确等问题,以郑州市主城区道路网为例,采用基于RFID技术的交通信息采集方法,研发了一套车辆动态路径诱导系统。该系统通过采用RFID技术对道路网上的行驶车辆进行实时位置信息采集和交互,后台信息处理中心依据改进后的Dijkstra算法进行实时路径诱导,从而使出行者可以选择最优路径,快速准确地到达目的地。实验结果表明,基于RFID技术的车辆动态路径诱导技术是可行、有效的。     

视频检测技术在公路车流量检测系统中的应用

智能交通系统中需要的关键数据为道路的占有率、车流量、行车速度等,利用仪器得到的统计数据可以用于指导道路车辆的管理.根据车辆管理部门的需要,在借鉴国内外相关技术的基础上,结合对图像硬件平台和图像处理算法的理解和分析,设计了一种基于视频图像处理技术的便携式车流量检测系统,构建了基础的系统硬件平台,给出了系统完整的解决方案,详细分析了系统软件中涉及的白天及夜间车流量检测算法.测试证明该系统能够实时地检测车流量参数,可广泛应用于智能交通系统中.     

基于Petri网建模的道路车流量预测方法研究

在对基于Petri网建模道路进行分析时发现,当利用智能算法优化交通信号时会存在一定滞后性,主要原因在于智能算法运算效率不高,以及道路车辆产生的一些随机因素等。因此,使用Petri网对交叉口进行建模并模拟车流产生,并运用改进卡尔曼滤波算法对道路车流量进行预测,用于弥补因车辆随机因素或使用智能算法造成的时滞。改进算法采用SVM回归对利用卡尔曼滤波产生的误差进行拟合与预测,用于补偿卡尔曼滤波算法产生的误差。实验结果表明,利用SVM回归改进的卡尔曼滤波对车流预测产生的总误差比传统卡尔曼滤波预测误差降低了6个百分点,证明该方法有效提高了车流预测精度。     

基于灰狼算法的车辆配送物流路径优化研究

为了实现农产品物流配送车辆路径的合理优化,降低物流配送成本和提高消费者满意度,提出一种基于灰狼优化算法的多目标农产品物流配送车辆路径优化模型。选择物流配送成本最低和路径最短为目标函数,将灰狼位置编码为车辆编号和车辆路径顺序,通过灰狼优化算法实现多目标农产品物流配送车辆路径的最优规划。研究结果表明,与PSO和GA相比,在行驶里程和平均行驶成本方面,GWO的成本最低且行驶里程最少。     

基于视频的城市快速路交通流检测及车辆行为监控

提出一种针对城市快速路的视频监控系统,完成交通流及道路异常行为检测.流量检测模块对车辆进行实时跟踪获得各类交通流统计数据,实现快速路车辆运行状况的全面掌控.异常监控模块运用隐马尔科夫模型,对带有时间和空间信息的车辆轨迹进行训练,获得路径划分后对道路车辆轨迹进行参数匹配,提取诸如超低(高)速行驶、违章停车、违规掉头等异常...     

CVRP物流配送路径优化及应用研究

车辆行驶路径优化问题是智能安全交通网络的重要组成部分。针对传统车辆路径求解搜索时间过长、得不到最优解、求解质量不高的现况,在研究一般物流配送路径问题处理方法和数学模型的基础上,提出了一种改进的蚁群算法求解问题以提高构建路径的速度和质量,在限量车辆路径问题（CapacitatedVehicleRoutingProblem,CVRP）中用改进的蚁群算法来优化求解车物流的配送路径。通过MATLAB仿真结果表明,蚁群算法搜索速度相对较快,具有良好的全局求优能力,收敛结果表明可以准确求出最优路径,相比传统方案,优化后解的质量得到了提高,速度提高了80%左右,是一种可行性较高的求解物流配送路径优化问题的有效算法。     

基于视频的道路车辆测速系统设计与实现

为了对道路上行驶的车辆速度进行有效估计,提出了一种基于Harris Stephen角点检测算法和归一化互相关（Normalized Cross Correlation method,NCC）匹配算法的视频车辆检测系统。该系统对车辆进行跟踪,并测算车辆在干道和高速公路上的速度。通过使用Harris Stephen角点检测兴趣点,利用归一化互相关算法匹配对应角点,利用点对应关系确定车辆行驶的像素位移。根据车辆在连续视频帧中所有角点的总位移计算车辆的平均位移,结合帧率估计车速。实验结果表明,系统测速精度高,能实时估计出车辆行进的速度。     

基于空间数据模型的GPS浮动车地图匹配算法

为了改善传统地图匹配算法在基于低采样率GPS浮动车的高速公路交通流状态监测系统中的应用性能,提出了一种基于Oracle空间数据模型的地图匹配算法.该算法选取Oracle道路网络模型对海量GPS位置数据和高速道路网之间的空间关系进行分析,建立了一种可有效寻找GPS位置点之间合理候选行驶路径的N-最短路模型,并用逻辑模糊模型进行最终路径匹配的判断.采用美国洛杉矶市高速公路的实际调查数据对模型进行计算和验证,得到所提算法的计算速度约为每秒135条GPS位置数据,准确率为98.9%.结果表明,所提算法可以高效准确地将海量GPS位置数据匹配到具有复杂几何特征的高速公路网上.     

一种基于车辆拥堵状况的智能交通灯系统

提出了基于电磁地埋线圈的滞留车量数目测量、车流量检测和无线通信组网方案—采用STC12C5A60S2单片机作为主控,SI4432作为无线通信模块。阐述了道路拥堵状况信息获取的原理,介绍了滞留车辆和车流量检测方法、系统硬件设计、软件算法的逻辑思路。系统可以实现多路口交通灯能根据道路拥堵情况调节灯的亮灭时间及多路口协调控制调节。     

一种视频防抖的车辆检测算法

为解决由于道路颠簸、车辆自身抖动导致视频帧图像模糊而影响车辆检测效果的问题,采用基于特征匹配的光流法结合SURF特征点提取算法对车载视频进行防抖预处理,再将增稳后的视频序列传入训练好的YOLOv4框架进行车辆检测.在KITTI数据集上对该算法进行验证,最终识别准确率达96.5％.通过对比防抖前后测试结果发现,建立的防抖...     

基于模拟退火遗传算法的有时间窗军械物资运输车辆路径问题研究

本文将模拟退火算法与遗传算法相结合用于解决有时间窗军械物资运输车辆路径问题,避免了传统遗传算法常见的早熟收敛问题.实验结果证明,该算法可以有效求得有时间窗军械物资运输车辆路径问题的优化解,增强了算法的全局收敛性.     

基于TS-NN模型的道路交通车流量预测

针对现有的智能交通系统预测方法,基于道路交通的关键参数车流量预测,提出了一种基于深度学习的时间序列交通流预测方法,进一步提升道路交通车流量预测准确率。在对道路交通数据集进行清洗后,使用时间序列和神经网络的结合算法TS-NN 进行车流量预测,实验表明,在城市路段的预测中,TS-NN 相对时间序列模型ARIMA、神经网络模型LSTM 准确率分别提升了1.62%和2.13%?在高速公路数据集上测试上,TS-NN 有更加明显的改进,相对ARIMA、LSTM 分别提升了20.87%和3.53%,在一定程度上,TS-NN 算法确实有助于改进智能交通系统核心算法。     

林区车辆行驶安全的影响因素及措施

通过对林区车辆行驶的道路条件、车辆的操纵稳定性、制动性、方便性等方面进行分析,从管理维护、驾驶技术、安全意识等方面提出了具体防范措施.     

一种改进的基于定位点投影的地图匹配算法设计

考虑到实际路况下的车辆行驶方向的信息、电子地图道路层的网络拓扑结构信息、车辆的历史轨迹信息对地图匹配重要性,提出的地图匹配算法包括三个部分：对定位数据的预处理;待匹配道路的识别;定位点的投影匹配。通过实验仿真,该算法具有较高的鲁棒性,符合高精度、低成本的发展要求。     

一种基于Dijkstra算法的高速公路交通应急疏导方法

高速公路上发生的交通事故,容易引发严重的交通堵塞,甚至会产生的二次交通事故,极大地影响了其他车辆的安全畅通行驶.对此,选取高速公路交通路网为研究的对象,根据当前路网的交通流量,采用Dijkstra算法设计一种交通应急疏导方案,旨在为堵塞的车辆选择一条安全的、费用最小的行驶路径.实例分析和仿真模拟论证了该方案的可行性.     

基于交通拥堵指数的蚁群改进算法研究

随着城市道路规模的不断扩大,在车辆路线优化问题上,大部分学者只考虑距离或者费用等单目标,往往忽略了实际交通道路情况。提出了一种基于实际道路交通情况的路线优化改进蚁群算法,首先根据实际交通道路生成交通网络图,然后在信息素初始化时根据各路段的交通拥堵指数加入对应的交通拥堵权重;其次在信息挥发系数中加入车流量系数;最后在转移概率中加入道路畅通强度加强蚂蚁的选择。Matlab模拟实验证明,带交通拥堵指数优化后的蚁群算法能更好地符合实际道路情况,解决车辆路线优化问题。     

基于自动背景提取及Lab色彩空间的运动目标检测

常用的几种背景提取算法在车流量较大的情况下提取的背景效果较差。在某些目标检测区域较少的场景中,若将所有像素进行检测,会浪费许多时间。针对这些问题,提出一种新的背景提取算法。先将视频帧进行分割,再对分割出的检测带依次进行车辆存在检测,最终自动选取视频中没有车辆的车道块并将其拼接成完整背景帧,最后利用Lab空间色度与亮度相互独立的特性提取目标。该算法能够充分提取前景图像,不会丢失车辆目标。相比传统算法,该算法准确性较高。     

无人机视频中道路交叉口车辆检测与跟踪

提出了一种基于无人机视频的交叉口车辆检测和跟踪方法,以道路交叉口行车区域为检测区域,将车辆检测和跟踪分成独立的两个阶段,并使用背景差法检测车辆,接着使用置信度指标进行车辆跟踪。该方法使用广州大学城两个道路交叉口的视频进行了验证,车辆检测和跟踪结果的精度都达到94. 49%以上,表明该方法准确可靠。基于无人机视频的车辆检测跟踪方法具有实施方便、快速和适用范围广等特点,为道路交叉口车流量调查提供了新方法,可以用于道路交通的实验教学、科研及生产等领域。     

边序列搜索算法在单源动态交通诱导中的应用

在实际的交通网络中,基于边序列搜索思想的最短路径搜索算法具有明显的优越性,因交通网络具有动态时变的特性,在满足交通流先进先出（FIFO）约束的前提条件下,对最短路径搜索算法的路权矩阵进行处理,根据路段上的交通流量,测算车辆通过路段所需的行程时间,最后将基于边序列搜索思想应用到单源的动态交通路径寻优算法中.     

基于Arduino单片机的汽车并线辅助系统设计

为有效减少道路交通事故发生率,最大限度保护驾驶员和乘客,以Arduino Mega 2560单片机为核心,结合HC-SR04超声波测距模块设计了一种汽车并线辅助系统。该系统在运行过程中模拟真实路况,利用超声波原理,当驾驶员开始拨动转向灯杆准备做并线或者超车的动作时,系统启动检测汽车后视镜盲区及相邻车道后方是否有正在行驶的车辆;当超声波测距模块检测到相邻车道后方有行驶的车辆,并且与该车辆的车距小于设定的安全值时,系统启动报警模块,主动对驾驶员发出危险报警,驾驶员根据报警系统的提示以及后视镜的情况判断是否可以安全并线。该系统具有测量精度高、性价比高、改装方便的优点,对汽车安全驾驶有着良好的辅助作用。