甘肃省自然科学基金(0710RJZA060)
- 作品数：12 被引量：28H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信一般工业技术更多>>
- 基于PSO优化的交通信号预测控制
- 2008年
- 在神经网络车流预测的基础上,利用PSO算法在参数解空间内并行寻找交叉路口信号绿信比的最优解,提出了交通信号预测控制方法。仿真实验结果表明,该控制方法优于传统的定时控制和遗传算法优化控制,具有很好的控制效果。
- 曹洁张永韡
- 关键词：粒子群优化交通控制预测控制
- 基于神经网络模糊控制的单交叉口信号控制被引量：6
- 2010年
- 在分析城市交通信号控制研究现状的基础上,提出一种基于神经网络模糊控制的单路口交通信号灯控制方法,通过检测当前相位的排队长度和下一相位的排队长度得出当前相位以及下一相位的车流密度,进而判断是否进行相位变换.以每个周期内交叉口的车辆平均延误作为控制指标,来判断该控制器的控制性能.计算机仿真结果表明,该方法能够降低车辆在交叉路口的平均延误.
- 曹洁李振宸任冰
- 关键词：神经网络模糊控制车流密度
- 基于DDAG支持向量机的汽车车型识别
- 2009年
- 文章应用DDAG支持向量机方法对汽车图像进行识别。首先采用背景差分方法提取运动汽车,然后用Otsu法进行阈值分割、基于边缘阴影检测方法消除阴影,最后提取运动汽车的RST不变特征,输入DDAG支持向量机进行训练和识别。实验表明,基于DDAG支持向量机的车型图像识别算法具有很好的性能。
- 曹洁白艳红
- 关键词：车型识别
- 抗野值卡尔曼滤波器在排队长度预测中的应用被引量：1
- 2009年
- 车辆排队长度是智能交通控制系统中最关键的交通参数之一,如何准确、有效地预测车辆的排队长度是近年来排队长度预测中研究的主要问题。为此,在利用卡尔曼滤波理论建立排队长度预测模型的基础上,针对滤波过程中较容易出现的野值问题,分析了野值对标准卡尔曼滤波的影响机理,采用了基于M估计的卡尔曼滤波野值处理方法。仿真结果表明,所提方法可有效消除野值对滤波的不利影响,提高排队长度预测的精度,具有较好的应用价值。
- 李宇曹洁徐微
- 关键词：卡尔曼滤波野值M估计
- 基于最佳成熟时间法的车辆路径规划被引量：4
- 2009年
- 最优路径规划是车辆导航系统中很重要的一个功能,本文将路径规划问题转化为用加权路径网,以路径长度与通行时间的线性组合为目标函数的优化问题,加入了道路的重要程度和宽敞程度等作为权值,同时根据加入的权值得出交通路网模型的解,并利用最佳成熟时间法应用于该问题,使规划的路径符合实际要求。试验结果表明,该算法合理、有效。
- 曹洁屈展
- 关键词：车辆导航系统路径规划
- 基于GPS/DR的地图匹配方法的研究与实现被引量：1
- 2008年
- 研究了地图辅助定位技术在GPS/DR组合定位系统中的应用,给出了一种基于D-S证据推理的地图匹配算法,该算法通过对车辆轨迹与数字地图模块提供的路径相比较,把基于各种传感器的车辆位置与道路网络联系起来,并通过匹配过程来确定车辆关于地图的最大可能位置。仿真实验结果表明,应用该地图匹配算法能够有效的提高组合定位系统的定位精度、减小误差、改善对航线的跟踪质量。
- 曹洁张慧宁
- 关键词：车辆定位航位推算地图匹配D-S证据推理
- 基于Kalman滤波和阴影消除的运动目标检测被引量：5
- 2009年
- 研究基于Kalman理论的时域递归低通滤波、Ostu(最大类间差)阈值选取及形态学阴影消除在运动目标检测中的应用,并将它应用于实际的交通监控视频,实现对运动目标的自动检测.首先采用Kalman滤波实现背景的提取,然后把当前帧与提取的背景做差分运算,之后采用Ostu算法计算出阈值实时检测运动目标,最后采用基于边缘信息阴影检测方法消除阴影.实验以实际的交通监控视频为研究对象,依据运动图像序列与交通场景的特点,兼顾处理效果与实效性.实验结果表明,该方法应用于实时运动目标检测中具有有效性.
- 曹洁白艳红
- 关键词：背景差分KALMAN滤波OSTU算法运动目标检测
- 杂波环境下基于视听信息融合的目标跟踪被引量：1
- 2009年
- 以监控系统为研究背景,充分利用场景中视听媒体间存在的天然时空相关性,将视觉信息和听觉信息有效地融合从而实现对目标的快速跟踪.利用机器视觉相关理论提取视觉运动特征,利用计算听觉场景分析技术抽取音频场景特征,建立视听信息特征级融合模型并进行联合场景事件判断.仿真结果表明,应用视听信息融合对目标进行跟踪,预测误差小于单独基于视觉的目标跟踪,同时听觉信息的引入有助于克服图像噪声.
- 曹洁魏建勇
- 关键词：信息融合特征提取目标跟踪卡尔曼滤波
- 基于ISPF与异类信息融合的视觉目标跟踪被引量：3
- 2009年
- 以监控系统为研究背景,引入了一种基于图像多特征信息融合的ISPF跟踪算法。利用基于颜色信息的模板匹配作为底层跟踪,通过分析目标轮廓的运动信息抽取具有特殊权重的中心粒子,并利用该粒子限制和引导底层跟踪的结果。由于融合了图像的颜色信息和运动信息,从而提高了跟踪精度,仿真结果表明该方法比利用单一信息的视觉跟踪更具优越性。
- 魏建勇王进花曹洁段俊磊
- 关键词：粒子滤波信息融合目标跟踪
- 基于改进蚁群算法的车辆路径优化被引量：3
- 2010年
- 针对基本蚁群算法易陷于局部最优解及道路交通流易产生拥塞等缺陷,提出了一种改进蚁群算法。结合实时交通信息,以时间最短建立了动态路径规划的目标转换模型,应用改进蚁群算法求解车辆最短路径,对于求解过程中出现局部最优解,引入了随机蚂蚁这一概念,同时基于Greenshields模型处理了正反馈以及个体最优策略造成的拥塞现象。
- 曹洁屈展
- 关键词：路径规划蚁群算法动态路径规划拥塞
