中国博士后科学基金(2012M521729)
- 作品数：13 被引量：58H指数：4
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- 相关机构：长安大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 一种基于小波和神经网络的短时交通流量预测被引量：16
- 2020年
- 针对实际交通流变化的不稳定性和复杂性的特点,应用交通流预测模型获取更准确的交通流信息,是智能交通领域的一个研究热点。提出一种基于小波分析与神经网络结合的预测模型。模型主要思想是通过小波多分辨率分析和Mallat算法对原始交通流数据进行平滑降噪处理,处理过程选用db10小波和软阈值去噪函数使得交通流曲线更加平滑稳定,更能真实反映交通流的真实情况;再采用激活函数为Tan-Sigmoid,训练函数为trainlm,各层神经元节点数为1-12-1的三层BP神经网络对消噪后的交通流数据进行训练,用训练好的预测模型对实际交通流信息进行预测,最后获取准确的交通流信息。实验结果表明,采用小波分析与BP神经网络结合的方法得到的预测结果平均相对误差为0.03%,最大相对误差为0.39,拟合度(EC)达到0.96。仅使用BP神经网络预测模型对交通流数据进行预测后得到的预测结果的平均相对误差为0.08%,最大相对误差为0.89%;实验对比采用BP神经网络预测模型和卡尔曼滤波、GM(1,1)预测模型对交通流的预测,BP神经网络预测模型的误差指标大大减小,拟合度大大提高,有较好的准确性和可行性,能较准确地反映交通流真实情况。而经过小波去噪与BP神经网络结合的预测模型提高了预测精度,为交通流的实时动态预警提供了更加准确真实的情况。
- 李佩钰王夏黎(指导)
- 关键词：短时交通流预测小波变换去噪BP神经网络
- 基于时延赋色Petri网的交叉口群车辆旅行时间模糊预测被引量：1
- 2016年
- 为预测车辆在交叉口群的旅行时间,首先利用城市交通系统呈现的分布、并发特性,采用时延赋色Petri网(TCPN)进行模块化、层次化的建模,建立了包括输入/输出路段车流、交叉口车流、信号控制,以及交叉口群车流的TCPN模型;其次,利用模型的监视器获取仿真过程中车辆的紧迫程度、进出交叉口群的时戳、进出指定库所的时戳、库所容量等状态信息,在此基础上提出了基于紧迫程度和车流密度的车辆平均速率模糊推理算法,实现了对自由旅行路段上车辆平均速率以及车辆旅行时间的预测。试验结果表明:采用基于TCPN交通流模型和模糊推理相结合的仿真预测方法能够合理地对交叉口群中车辆旅行时间进行预测,并且相对于卡尔曼滤波预测方法,提出的方法平均绝对百分误差和均方根误差累计值分别降低了14.33%和22.98%。
- 安毅生周洁杨临涧徐志刚赵祥模
- 关键词：交通工程旅行时间预测TCPN模糊推理交叉口群
- 基于Agent的交叉口群微观交通仿真系统与应用被引量：4
- 2014年
- 为了改善车辆在交叉口群的运行效率,缩短车辆排队长度和减少车辆起停次数,在对交叉口群微观交通仿真中车辆、交叉口、车道、信号灯实体进行Agent建模基础上,采用AgentSpeak语言设计了车辆Agent的跟驰行为、交叉口避撞与左转待转行为、以及换道行为等模块,实现了基于Agent的交叉口群微观交通仿真系统。以西安市小寨商圈交叉口群为例,车辆Agent分别按照随机速度行驶和最大限速行驶意图模型进行仿真试验。研究结果表明:采用最大限速行驶策略时,车辆在交叉口群的平均延误时间可降低25.7%,平均起停次数可降低35.8%,这为改进现有交叉口群车辆通行控制策略和管理措施提供了思路及评价手段。
- 安毅生尚龙华贺冰花赵祥模
- 关键词：交通工程智能交通微观交通仿真智能体系统交叉口群
- 动态背景下基于边缘检测的道路识别被引量：4
- 2018年
- 在实际应用中,对道路识别的实时性以及准确性都有很高的要求,而且在很多情况下道路视频图像中的背景都不是静止的,因此,在场景复杂多变的视频图像中完成对道路的识别,是计算机视觉的研究热点,也是研究难点。针对上述问题,对复杂环境下道路识别与道路特征提取进行了深入研究,提出了一种有效的边缘检测方法。该方法通过对传统边缘检测的Canny算法进行改进,解决了识别过程中由于背景变化造成的误差以及检测结果不准确等问题,实现了对视频图像中道路位置的实时更新,并且分别与灰度直方图法和延时摄影法进行了实验对比。实验结果表明,该方法的限定条件相对较少且准确率较高,具有较好的识别效果。
- 王博学王夏黎赵晓娜武琦
- 关键词：边缘检测CANNY算子
- 基于TCPN的交叉口信号控制模型与优化被引量：8
- 2016年
- 针对城市路网中交叉口车辆通行效率低下、交通信号控制策略难于满足输入路段上车流变化的问题,提出了一种基于时延赋色Petri网的交叉口交通流优化控制模型。建立路段车流、交叉口车流和交通信号控制的TCPN模型,再建立以交叉口输入路段车辆数最小为目标的车流优化方程。在假设信号周期固定的前提下,利用15个周期采集的交叉口输入、输出路段车辆数,求解满足优化目标的相位配时,确保交叉口输出车辆数最大,且输入路段上待通过车辆平均数最小。仿真结果表明,交叉口的通行能力显著提高,各输出路段上的车辆平均数分别增加了13.3%、9.7%、9.8%和4.3%。
- 安毅生雷甜袁绍欣赵祥模
- 关键词：智能交通系统交通信号控制通行能力
- 一种基于监控视频的有效的行人自动跟踪方法
- 2017年
- 行人跟踪是智能视频监控领域一个重要的研究内容,受到广泛关注。在实际应用中,对视频中行人跟踪处理的实时性和准确性都有很高要求,因此,如何在场景复杂多变的视频图像中完成对多行人自动、快速而准确的跟踪,是行人跟踪方法的研究热点。提出了一种有效的行人自动跟踪方法,该方法通过Ada Boost+Haar的检测框架以及SURF特征点匹配,改进原始的在线Boosting跟踪算法,解决了跟踪过程中由于目标尺度变化造成的跟踪误差问题并实现了对视频图像中多行人自动检测跟踪。使用校园内实际监控视频进行实验,实验结果证明该方法有较好的跟踪效果。
- 宗智嵩王夏黎张明辉安毅生
- 关键词：运动目标检测多目标跟踪ADABOOST
- 交叉口车辆左转避撞行为建模与仿真被引量：2
- 2014年
- 由于无法对交叉口车辆左转的各种控制策略进行实地测评,在提出了交叉口车辆左转运动轨迹模型的基础上,建模了两种主要的车辆左转避撞行为。采用C#语言设计开发了交叉口微观交通仿真系统,实现了车辆在交叉口左转避撞行为的动态模拟和分析。结果表明不同交通需求状况下合理设置左转避撞行为可以有效降低车辆平均延误时间、车辆启停次数等指标适合于不同交通控制策略的模拟和评价。
- 贺冰花安毅生赵祥模尚龙华
- 关键词：交通管理行车效率
- 基于蚁群算法的动态路径选择优化方法被引量：14
- 2014年
- 为了确保城市路网交通流平稳运行和各路段交通流量合理分配,提出了一种基于伪随机状态转移规则的动态路径选择优化方法.该方法首先计算路段上流量和路阻,利用伪随机状态转移规则和路径、路段信息素更新规则,模拟了出行者在路网节点的择路行为,实现了路径选择过程中静态先验知识、动态交通状态及路径选择随机性的综合.算例结果表明,该方法能够体现不同OD需求下路径选择的叠加效果和时延效果,相对于平衡分配法可获得更好的路网交通均衡性,对于时变路况环境下的路径诱导系统也具有一定的应用价值.
- 安毅生袁绍欣赵祥模岳云
- 关键词：智能交通动态路径选择蚁群算法交通网络
- 基于FCM的无检测器交叉口短时交通流量预测被引量：1
- 2017年
- 随着城市中的交通路网规模越来越大,要想达到实时、准确的短时交通流量预测目标,其中城市交通的动态诱导,是解决城市交通拥堵的一个重要手段。准确的短时交通流量预测是动态交通正确诱导的基础,尤其是无检测器交叉口的流量预测。但是由于成本等问题,交通流量检测设备并不能覆盖所有交叉口,考虑到城市交通流量的高度复杂性,常规的方法难以对其进行准确预测。模糊C均值聚类分析方法是一种模糊数据挖掘方法,使用该方法对城市路网中各个交叉口进行模糊聚类,获得它们的聚类模式,由于同一模式的样本具有高度相似性,可以使用同一模式下的有检测器交叉口的交通流量预测无检测器交叉口的交通流量。实验结果表明,该方法容易实现且具有较好的预测精度。
- 张明辉
- 关键词：短时交通流量模糊C均值聚类检测器
- 一种基于监控视频的有效的人脸识别方法被引量：1
- 2018年
- 现如今的视频监控技术在交通和安全领域已经得到了广泛的应用,其中人脸识别在视频监控中是一个重要的研究内容。与静态图像相比,基于视频图像序列的人脸识别具有更大的灵活性,由于监控视频中的人处于移动状态,通过摄像头截取得到的人脸图像可能存在模糊,分辨率较低等情况。为了提高对监控视频中低分辨率人脸图像信息处理的准确率,首先通过超分辨率迭代重构方法将低分辨率图像重构为高分辨率图像,然后利用Harr-Like特征和Adaboost算法构造一些弱分类器实现对人脸的检测,最后通过主成分分析法进行数据降维完成人脸识别。利用校园内实际监控视频进行实验,实验结果证明用超分辨率迭代重构后的人脸图像进行识别的准确率明显优于直接进行PCA的传统方法。
- 武琦王夏黎王博学赵晓娜
- 关键词：智能视频监控超分辨率重构人脸识别HAAR特征PCA算法
