自动车型分类技术在高速公路的应用

车型自动判别系统是智能交通的重要组成部分。本文简要介绍了国内外几种车型的自动识别技术,并着重介绍了基于车辆几何外形特征的非接触式自动车型分类器(Automatic Vehicle Classification)。其可利用红外光学检测技术采集车辆几何尺寸,并运用模式识别理论和基于统计模式的识别算法,利用国标车型分类数据库,实现车型的自动分类。     

富时将公布年度国家分类审核结果

7月24日，领先的指数编制商富时集团（FTSEGroup，简称FTSE）将于9月20日（星期四）欧洲市场开市前公布其年度国家分类审核结果。此次审核将对一系列国际市场取得的进展进行审核，决定是否对富时观察名单（WatchList）上国家的地位进行调整。     

重庆与周边省市高速公路联网收费主要问题研究

随着长三角、京津冀等跨省联网的电子不停车收费系统的不断发展和日臻成熟,为促进重庆自身经济发展与跨区域经济合作,对重庆与周边省市的高速公路联网收费的主要问题进行了研究,目的是在重庆与周边省市路网全部建成前进行技术探索。对照国标梳理现状,力图在全国联网方案正式下发前做好跨省联网的准备工作。     

基于视频的车辆特征参数算法研究

本文以微积分的思想为理论基础,利用模板匹配的技巧实现了车辆特征点的自动定位,从而建立了车辆长度及客货分类算法模型,为车辆视频检测提供了参数依据。     

浅谈人工智能在车辆特征识别中的应用

近几年,基于深度学习的人工智能技术在车辆特征识别中得到了一定的发展本文通过与传统的车辆特征识别技术进行对比,得出深度学习神经网络技术在车辆特征识别中的优势,最后探讨了深度学习在车型分类中的应用。     

做好分类信息服务核心在技术

前不久，赶集网再次融资9000万美元。对此有舆论将赶集网形容为“挂满弹药的小毛驴”。     

长三角地区高速公路交通信息发布方式设计

交通信息发布方式决定了交通系统中管理者和出行者及时获取交通信息的方式。通过对长三角区域高速公路信息需求、分类进行分析,确定不同信息的发布方式。在区域高速公路网内运用综合信息发布方式,信息发布效率能够得到有效提升。     

激光式自动车型分类技术在ETC联网稽查中的应用

本文介绍了一种激光式自动车型分类系统,通过高精度的扫描式激光测距仪检测车辆的轮廓及轴数信息,按照全国统一的车型分类标准进行分类,分类信息用于ETC车道系统审核车辆是否存在换标签作弊行为。该激光式车型识别系统也可用于无人发卡系统,快速精准识别车型,防止人为作弊。     

基于ETC门架数据的高速公路交通量转换探究

交通量是反映高速公路交通运行情况的重要指标,但交通量数据采集以自动化交调站为主,覆盖范围有限.为提高高速公路全路网各路段交通量的自动化采集水平,本文分析了ETC门架数据转换交通量数据的可行性,就收费车型1类货车、2类货车和交调车型小货车、中货车匹配的关键问题,提出了两种转换方法,可为丰富高速公路交调自动化采集手段提供有...     

高速公路图像识别技术应用探析

图像识别技术作为人工智能的重要组成部分,主要包括图像分类、图像分割、目标检测等主流应用,并且从传统方法迅速发展为深度学习方法。本文从图像识别的主流技术发展过程和研究现状出发,介绍了图像识别技术的基本原理,并阐述车牌识别、人脸识别、违法行为检测以及路况检测等图像识别技术在高速公路的应用情况。通过分析比较,汇总了图像识别在高速公路应用上的潜在问题（如天气影响、失真、精度、逃费手段较多等）,并总结形成未来初步解决方法。     

基于激光扫描技术的车辆识别与三维重构系统

本文探讨的基于扫描式激光技术的车辆识别系统,是一种新型的激光式、非接触、柔性检测设备,其在智能交通领域的成功应用,突破了一系列核心技术壁垒,开创性地首次将激光检测技术成功地引入到智能交通领域,尤其在交调领域更加适用,推动了该技术领域的发展。扫描激光检测设备应用于交调领域,具有不受外界环境光影响、高检测精度、高稳定性、低安装调试成本等突出优势,克服了传统检测设备的不足,大大提高了系统实用性。本文详细阐述了激光扫描检测技术的工作原理,通过实际应用情况,说明了系统的特点和优势,并展望了该系统的其他应用方向。     

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。     

高速公路机电设备维护与维修故障分类

高速公路机电系统是高速公路运营管理的必要保证,如何开展高速公路机电系统的维护与维修,降低设备的故障率,保障通行效率,是提高运营管理和服务水平的重点工作之一。     

智能车型分类技术的研究及应用

在高速公路入口处,无人值守自动发卡机若要顺利实现工作效能,必须借助一套前端检测设备(即智能车型分类仪)的配合,事先对收费站入口的各种车辆进行车辆类型识别,然后,发卡机根据获取的车辆类型数据自动实施发卡操作。由此可见,智能车型分类仪是高速公路无人值守自动发卡系统必备的前端设备。     

城市交通指挥中心数据需求分析与分类探讨

城市交通指挥中心既是城市交通管理部门的警力指挥调度中心,同时又是交通管理业务的技术支持和信息发布中心,有大量的交通管理实时和历史数据在这里汇总、存储.中心一般都会联结着众多的交通管理业务系统、控制系统和信息服务系统等,这些系统经过长期运行,不仅会产生一些实时的动态交通信息,而且还会积聚起大量的历史交通数据.这些快速增长的交通数据如果不能得到综合的分析处理、深度挖掘利用,就会变成"交通数据坟墓"--难得再访问的交通数据档案,势必造成交通数据的极大浪费.     

营运高速公路机电设施技术状况评定方法探究

营运高速公路机电设施技术状况评定是解决高速公路机电设施安全可靠运营的先决条件。机电设施各分部分项工程进行规范性技术状况评定,可以保证并提高高速公路机电设施运行的安全性和可靠性,减少甚至避免由于机电设施运行故障带来的车辆通行问题。本文以评定运营高速公路机电系统的技术状况为目的,在依据先行企业标准的基础上,根据机电设施技术状况评定的内容,从机电设施试验检测角度出发,对设备进行分部分项分类,从检测方法研究入手,细化技术状况评定参数,计算设备设施检查项目合格率、设备标度和分类等技术指标,分层分部进行评定,逐渐完善关于营运高速公路机电设施单位工程、分部工程和分项工程的技术状况评定方法评价,并对评定结果和评价质量提出建设性意见和建议,为营运高速公路机电设施定期排查与评估以及后续设计施工改造等工作的开展提供科学依据,保证营运高速公路机电设施的安全可靠运行。     

做文明有礼的北京人——海淀区精神文明建设揭开新篇章

首届文明市民学校艺术节、垃圾减量分类活动的举办，是海淀区精神文明建设虚功实做的体现，标志着海淀区精神义明建设不断地在与时俱进。     

基于隧道视频分析的车辆轨迹跟踪系统

隧道内车辆实时跟踪检测一直是高速公路管理者的痛点和难点。本文基于车辆目标检测、车辆车型颜色分类、车辆跟踪、车辆匹配、车牌识别等深度学习技术,通过对每辆车跨镜头检测跟踪之后的结果进行ReID (Re-identification)能够匹配不同时间不同监控摄像头下的同一车辆,辅以车辆车型颜色分类和车牌识别的结果,能更加精确地定位车辆行驶路线,从而完整还原每辆车的车辆行驶轨迹。本文提出的车辆轨迹跟踪系统目前已在湖北高速路现场进行测试,测试结果表明有很高的准确率,能够满足高速路管理者对隧道内车辆的实时跟踪检测的需求。同时,本系统对于高速路事故、拥堵情况、高速路养护规划等实际场景均能提供必要的支持。