高速公路营运数据仓库的算法模型研究

数据仓库系统的建立过程需要设计相应的算法模型,算法模型包括数据仓库的管理算法、维护算法和数据仓库的数据提取算法的设计以及组织.根据开发EMDSS(高速公路营运管理决策辅助系统)的实践,本文论述了高速公路营运数据仓库(EDW)的算法模型构建过程.     

改进的yolov5车辆行人检测方法在云南高速公路的应用

云南交投集团高速监控系统及时高效地对各类交通事故、交通阻塞、违章事件的检出和上报,高度依赖于其对应的目标检测算法。本文针对现有目标检测算法在高速公路监控领域对各类车辆、行人及小目标对象适配性不高、检测精度不够、检出效果不足的问题,提出了一种高速场景下改进yolov5的车辆行人检测算法。本文在yolov5s算法框架的基础上,通过在原有3层输出层基础上额外增加小目标输出层提升对高速场景小目标的检测能力,同时通过引入SPD-Conv卷积提升了网络主干对细粒度特征的提取,最后通过改进原有置信度损失和分类损失进一步提升了算法的检测效果。实验结果和项目实践表明,在自制的真实场景高速数据集下,改进后的yolov5s算法与原yolov5s模型相比,在其推理耗时有少量增加但仍能保证检测过程实时性的情况下,其精确率、召回率、平均准确率均有较明显提升,满足了工程上对高速场景下各类事件的检出要求。     

基于深度识别的停车场高位视频监测应用研究

在我国城镇化、科技化的战略背景下,汽车出行率呈现指数型增长,疫情的常态化发展也让越来越多的人选择自驾出行,这些都给高速公路服务区的停车资源带来了前所未有的挑战,传统的地磁感应器等传感设备在户外容易出现损坏、反复维修增加成本等问题,利用目标图像检测算法是克服该问题的重要技术之一。本文采用深度学习中的区域卷积神经网络算法高效识别出停靠车辆、移动车辆、行人等信息,以提升停车场视频监测系统的效率,有效解决空余车位识别、停车场资源整合、车位诱导的实效性等问题。     

基于优化DBSCAN算法的智能车载激光雷达数据处理技术研究

汽车主动安全技术是全世界几乎所有汽车制造商和研究机构所研究的热点,激光雷达是汽车主动安全系统中十分重要的一部分。车载激光雷达数据具有空间密度分布不均匀的特点,传统DBSCAN算法处理此类数据时会面临聚类参数选择困难的障碍。为解决此问题,本文提出一种优化的DBSCAN算法用于车载雷达数据处理,该算法将距离参数融入到传统DBSCAN算法的ε参数中,使之能够适应激光雷达数据空间密度分布不均匀的特点,对不同距离上的激光雷达数据都能够以合理的参数进行聚类。本文分别在不同障碍物分布的情况下进行聚类实验,实验结果验证了本文所提算法的有效性。     

视频交通检测系统中车道背景更新算法研究

在智能交通系统领域,由于视频检测获取的交通信息丰富,设备易于安装和调试,对路面不会产生破坏,使用和维护方便,易于系统升级,视频检测在某些地点正逐渐取代线圈检测成为车辆检测的主要手段。在视频车辆检测技术中,背景更新是其关键技术之一,本文对近年来国内外视频图像背景更新算法方面的一些研究成果及存在的问题进行了分析和论述,在此基础上,提出了一种背景更新算法的改进思路,对研究和开发实用的视频车辆检测产品有一定的启发作用。     

高速公路联网收费里程表制作

本文给出一种制作高速公路联网收费里程表的方法——路段法。该方法使用计算机软件,通过“迷宫算法”或者“最短路径算法”计算里程表。只要基础数据正确,可以避免人工制作时易于产生的长短链、路径错误等问题。该方法尤其适用高速公路联网收费里程不断增长的省份。每当收费里程增加时,只要将新增路段加入相应的基础数据表,并对连接处进行适当调整,再进行一次计算即可生成新里程表。     

基于交通流出行网络模型的收费站重要性分析

本文基于图论思想,根据现有收费系统内的车流信息和收费站特性,建立了有向加权的交通流出行网络模型。在此模型的基础上,改进了PageRank算法,对高速公路收费站重要性进行了分析评估,并在宁夏回族自治区高速路网下进行了应用。结果表明,该模型和改进的PageRank算法能准确反映收费站节点在交通流出行网络中的重要程度,越重要的收费站受到热门景点和重要交通枢纽等因素的影响越小。     

国产密码算法PKI系统在江西高速联网收费业务中的应用

为了提高业务系统的安全性,同时适应政策法规的要求,更好地满足江西省交通监控指挥中心联网收费业务的需要,设计了新的PKI系统。该系统涵盖各类丰富的密码服务类型,以及经过特殊设计的统一API接口。通过该系统可快速完成各类应用系统商用密码算法的改造工作,且具备较强的性能与较高的扩展性。     

非连续视频监控区域车辆跟踪方法探析

如何在非连续视频监控区域进行车辆追踪是一项重要的课题。本文在分析跟踪方法的基础上,以加权时间作为前提条件,并以此为基础,分析出摄像机的网络拓扑计算法。并以加权时间为前提,进一步提出摄像机网络拓扑结构估计算法。这些算法能够对车辆的检测及跟踪进行相应的计算,然后将无视野重叠区域下的线索进行融合,以实现车辆的追踪。     

高速公路收费系统安全应对方案

概述2009年3月,德国研究员HenrykPlotz和弗吉尼亚大学计算机科学在读博士KarstenNohl对外宣称,已经成功破解了荷兰半导体芯片制造商NXP的Mifare(非接触智能卡)Classic芯片安全算法。4月,工业和信息部发布了《关于做好应对部分IC卡出现严重安全漏洞工作的通知》,要求各地各机     

高速公路收费站间最小权值算法研究

通常高速公路收费费率数据是根据路网中任意站对之间相关费用生成的,数据量与车型、业主个数、路经收费站数量以及费率版本更新频率有关。系统运行一段时间后,该数据记录将达到亿或十亿数量级。为维护和管理这部分数据及效率,就必须增加硬件或软件成本,这给业主或维护单位带来了额外负担。针对该情况,本文设计收费站间最小权值算法,以减少费率记录数。在该算法中,费率表只需存放相邻站点间的权值,每年费率数据仅为万数量级,可极大减少硬件或软件的维护成本。     

基于微波车检器的动态交通事件检测系统

从软件设计与实现的角度出发,以满足河北省高速公路路网监控对交通事件检测的需求为目标,探讨了基于微波车辆检测器的高速公路动态交通事件检测系统的设计方案,阐述了系统软件结构及各模块的功能与实现方案,介绍了应用于该系统的交通事件自动检测算法系统通过采集微波车辆检测器的交通数据,运用AID算法进行动态交通事件检测,并配合使用全程监控摄像机进行人工核实,使交通事件可以得到全天候快速检测及确认,并根据事先做好的预案进行事件处理。     

IC卡密钥破解对通行卡安全的影响及对策

目前,主要应用于IC卡系统的MI芯片的安全算法已遭到破解,全国170个城市的约1.4亿张应用此技术的IC卡也都将面临巨大的安全隐患。我国高速公路采用的IC卡应用的正是被破解的MI芯片安全算法。     

看机智云黄灼在智能硬件时代如何“卖水”

专家认为智能硬件时代有四类公司会活得更好,其中就包括＂卖水＂的公司。这些公司往往做的都是算法和顶端服务,机智云创始人黄灼就很成功地找到了切入点。智能硬件时代,什么样的公司会活得更好、发展得更快？业内专家认为有四类公司：做芯片的公司、设计类公司、做小而美产品的公司、＂卖水＂的公司。这些＂卖水＂的公司,往往做的都是算法和顶端服务,本质上都是投资人眼中的平台或者有可能做成平台的公司。     

车载DTN中消息源节点侦测算法研究

车载DTN(时延容忍网络)是一种自组织网络,是构建智能交通体系的重要组成部分。网络节点高速移动和复杂的无线传输环境是车栽DTN网络的重要特点,在这种情况下,保持车辆终端节点之间的稳定链接异常困难。本文针对车载DTN网络信息源侦测开展了研究,假定该类网络中信息从少数节点源发出并可以在某个时刻被完全捕获。基于上述研究,提出了源节点侦测算法,用以基于捕获到的信号识别信息源节点。     

基于SCATS采集数据的城市道路交通状态判别技术研究

目前．基于交通基本参数的道路交通状态自动识别算法主要针对于高速公路或城市快速道路等具有连续交通流特性的道路。对城市道路交通拥挤状态的自动检测算法研究相对较少，仍然处于初始阶段．尤其是利用Scats系统采集到的交通信息来识别交通状态方面，更是研究甚少。按照国外的经验通常把交通拥挤事件归为交通异常事件，利用异常事件检测算法原理来研究变通拥挤。     

基于多尺度Retinex的低照度公路交通图像增强算法

针对公路场景下的视频监控系统与其他图像采集设备常常受到环境因素的影响,使得采集到的图像呈现出低照度、低对比度、不清晰等缺点,不利于后期对交通运行状态的识别等。因此,本文提出一种基于二维gamma函数改进的多尺度Retinex的低照度公路交通图像增强算法。首先,采用引导滤波将原始低照度公路交通图像分为基础图像与细节图像后加权融合,获得对比度增强图像;然后在HSV颜色空间下,采用本文改进的算法校正亮度分量,获得亮度增强图像;最后多尺度融合对比度增强图像与亮度增强图像,得到最终增强图像。实验结果表明,本文算法能够有效提升公路交通图像的亮度、对比度与清晰度,适用于公路场景的视频监控系统与图像采集设备。     

基于ETC门架数据的山区高速公路事故风险辨识研究

为了有效利用ETC门架数据,实现对山区高速公路事故风险的精准辨识,本文基于ETC实时交通流数据结合道路环境数据以及天气数据提出山区高速公路事故风险辨识模型。以重庆市某高速公路ETC数据为基础,结合山区高速公路常见的桥隧路段及天气特征,使用CatBoost(Categorical Boosting)算法对交通事故风险进行建模,并对模型的辨识精度和有效性进行验证。结果表明,基于ETC交通流数据条件下采用CatBoost算法构建的山区高速公路事故风险辨识模型,其AUC (Area Under Curve)值达到0.836,较SVM (Support Vector Machine)、RF(Random Forest)、LR (Logistic Regression)模型分别提高0.042、0.056及0.051,模型总体辨识准确率为80.96%,对事故辨识准确率(召回率)为81.93%,对非事故辨识准确率(特异度)为80.72%,能较为准确地辨识山区高速公路交通事故。     

基于H．264视频编码的数字视频监控系统

本文介绍了H2.64编码算法的特点和优点，针对北京市的现有交通电视监控现状和今后奥运交通监控的建设要求．提出基于H2.64编码算法的数字视频监控系统方案．建议在多个分中心实行分布式数字化压缩和图像存储．在输入视频矩阵前设置视频编码器对每一路模拟图像进行压缩，并详细说明交通管理中数字视频监控系统的功能．为今后数字视频监控系统的建设提供一个可行性应用方案。     

交通突发事件检测算法与实践

城市交通突发事件是发生在城市道路网上发生的造成交通通行能力下降或交通需求增加的预想之外的事件，较为常见的有交通事故和非周期性交通拥挤。当发生这些交通突发事件时，道路路网就会打破原有的正常运行状态．始而引起局部性交通受阻，若得不到及时的控制，极有可能蔓延成局部性甚至是全局性的交通堵塞．有时还会引发二次性交通事故．因些交通突发事件自动检测的目的就是利用检测算法及其配套的软件技术来尽可能迅速地自动检测到交通突发事件的发生，以最大限度地减少交通突发事件对正常交通的影响。交通突发事件发生时，一条或几条车道交通被阻断，该处的上游将变得相对拥挤．表现为速度下降．占有率上升，而该处的下游情况却正好相反，因此交通突发事件自动检测是基于上述交通特性．通过动态地采集处理道路路网上各个路段的交通参数，然后通过一定的检测算法来判断交通是否发生突发事件。