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基于人-车-路-环境的车辆安全运行区域研究被引量：2: 2012年; 车辆安全运行区域的确定对于提高行车安全具有重要的意义。以高速公路为背景,作者通过综合考虑车辆的行驶状态、驾驶员疲劳程度以及天气状况等因素对车辆的安全运行区域的影响进行了研究。目的是根据车辆当前状态,结合运行参数对危险行驶区域做出警示,减少驾驶员的负担和判断错误。算法部分分别针对跟车模式和超车模式搭建模型,对安全运行距离和区域进行了求取,最后设计了虚拟现实仿真场景对车辆的行驶过程进行了模拟。多次实验表明,本文安全运行区域模型具有很好的稳定性和准确率。; 陈雅君曲仕茹

基于稀疏约束深度学习的交通目标跟踪被引量：7: 2016年; 针对车辆视觉跟踪过程中普遍存在背景复杂、光线变化、尺度旋转等干扰,而现有跟踪算法抗扰动能力差、鲁棒性低的问题,构造了一种基于稀疏约束及深度学习的车辆目标跟踪算法,采用去噪自编码神经网络对包含正负样本的训练集进行特征提取。在正向传播过程中对隐层进行稀疏约束,反向传播微调阶段,对连接矩阵进行权值衰减的稀疏调整,增加神经网络的鲁棒性,实现神经网络不同隐层特征的高效提取,将网络的输出作为Logistics分类器的输入,学习获得车辆分类器,并采用粒子滤波在线跟踪目标。试验结果表明:对连接矩阵和隐层进行稀疏约束的去噪自编码神经网络具有较高的跟踪精度和较强的跟踪鲁棒性,在场景光照剧烈变化、车辆发生遮挡、三维旋转、尺度变化及快速移动时都能进行较好的跟踪,平均中心位置误差远小于对比方法,仅为2.3像素;而增量式学习(IVT)跟踪、在线自适应增强(OAB)跟踪、多示例学习(MIL)跟踪算法的平均中心位置误差分别为17.52像素、28.76像素和17.66像素;该方法的平均重叠率达83%,较IVT跟踪、MIL跟踪和OAB跟踪算法分别提高24.5%、42.2%、28.8%,满足智能交通监控的实际需求。; 杨红红曲仕茹; 关键词：交通工程智能交通目标跟踪

考虑驾驶疲劳的一维元胞自动机交通流模型被引量：10: 2012年; 为了研究驾驶疲劳对道路交通流运行状态的影响,提出了一种改进的一维元胞自动机交通流模型.在周期性边界条件下,通过分析驾驶员的疲劳特性,考虑驾驶疲劳对驾驶员驾驶行为的影响,分别对疲劳车辆与正常车辆制定各自的演化规则,并以此对车辆进行状态更新,以建立改进的交通流模型.通过计算机仿真实验,得出不同疲劳车辆比例下车流密度、速度与流量的关系数据,并分析了疲劳车辆对交通流安全性的影响.仿真结果表明,对于本文改进的模型,随着道路上疲劳车辆比例的增加,交通流的拥堵呈分散趋势,车辆的拥堵频率显著提高,整体车流的安全性有所下降.同传统的SDNaSch模型相比,能够更好地描述道路交通流的实际运行状态.; 曲仕茹贾光帅; 关键词：驾驶疲劳元胞自动机交通安全计算机模拟

物联网架构下的车辆动态避险路径规划方法研究被引量：7: 2012年; 针对多车道路复杂的车辆行驶状况,文章借助无线传感网络的相关技术来设计车辆运行中的物联网络(The Internet of Things,IOT)方案,并分析了运行中车辆间产生的威胁关系,提出一种利用改进边缘势场函数来描述车辆行驶中动态产生的威胁关系的方法。并在预判威胁发生的估计区域的基础上,引入微分进化算法,给出了规避路径的规划算法。实验表明,相对于传统势场法,改进的边缘势场函数更适用于描述道路车辆间相互威胁的动态关系;微分进化算法在路径规划过程中,相对传统群算法,具有更好的全局优化能力及更短的收敛时间。; 李珣曲仕茹; 关键词：交通控制微分进化算法路径规划物联网

智能交通系统网格资源的服务质量评价技术: 2013年; 为了提高智能交通系统网格(ITSGrid)中的各类分布式资源的服务质量(quality of service,QoS),为ITSGrid使用者进行分布式资源选取与服务组合提供参考依据,结合ITSGrid的特点,对ITSGrid的分布式资源QoS参数进行分类整理,定义适用于ITSGrid的分布式资源QoS评价模型。该模型支持不同ITS应用类别QoS评价因子的动态定制,满足ITSGrid使用者对分布式资源QoS的个性化要求。基于该模型,构造ITSGrid中的分布式资源QoS评价的系统框架,在评价过程中引入信息过滤机制,依据经验知识对ITSGrid的作业运行时间进行自适应过滤。研究结果表明:所提出的模型及框架具有较高的资源选择准确率以及稳定性,可以为ITSGrid中的分布式资源选择高可信度提供参考,提高ITSGrid中的资源利用率和服务效率,从而促进ITSGrid整体性能的提高。; 徐琳曲仕茹; 关键词：分布式资源 QOS

基于权值分配及多特征表示的在线多示例学习跟踪被引量：2: 2016年; 针对复杂环境下目标跟踪过程中由于遮挡、目标姿势及光照条件变化引起跟踪漂移的问题,提出一种基于多示例学习(MIL)框架的在线视觉目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法采用单一haar-like特征不能准确描述目标外观变化及在学习过程中对样本包中各正负样本示例采用相同权值,忽略不同正负样本示例在学习过程中对包的重要性不同的特点,采用多特征联合表示目标外观构造分类器,通过将多特征互补特性融入在线多示例学习过程中,利用多特征的互补属性建立准确的目标外观模型,克服在线多示例跟踪算法对目标外观变化描述不足的问题;同时,依据不同正负样本示例对样本包的重要程度进行权值分配,提高跟踪精度。实验结果表明,本文跟踪算法对场景光线剧烈变化、遮挡、尺度变化及平面旋转等干扰具有较强的跟踪鲁棒性,通过对不同视频序列进行测试,文中算法在5组测试视频序列上的平均中心位置误差远小于对比增量式学习跟踪,仅为10.14像素,其对比算法IVT、MIL和OAB的中心位置误差分别为17.99、20.29和33.64像素。; 杨红红曲仕茹米秀秀; 关键词：多示例学习权值分配目标跟踪分类器

多车道环境下车辆运行状态的一种决策方法: 2014年; 城市道路解决拥堵手段之一为拓宽道路,但它导致车辆运行所受影响因素增多,驾驶员在这一状态下难以及时获取完备信息并做出快速和准确的判断。针对这一问题,多车道车辆运行的一种决策方法被设计提出,利用机器决策方式提高多车道环境下驾驶员进行决策的准确性和快速性。为此分析了多道环境中车辆间的制约关系,利用粗糙集理论构造了运行状态信息表,并基于制约关系设计了启发式互信息约简算法。为解决边界域内状态决策值不精确和收敛速度慢的问题,根据车辆行驶过程中驾驶员的心理和精神因素,建立了多车道车辆运行的模糊意图模型。仿真试验表明,模糊意图模型能够对基于粗糙集的多车道车辆运行决策方法进行有效补充,改进方法能够在多车道环境中对车辆运行的状态给予快速、准确的决策值,其决策精度大于90%,最大决策时间小于0.81 s。; 李珣曲仕茹赵征凡; 关键词：智能运输系统交通控制粗糙集

基于数据流挖掘的交通流状态辨识方法研究被引量：4: 2011年; 由于交通流的复杂性,使得基于交通流参数的交通流状态经典辨识算法的阈值设定十分困难,直接影响辨识效果和效率。文章根据交通流的特性,提出了一种自适应动态学习的分类算法RTRC-TFD,可将其应用于不同背景下交通流的数据流实时分类。实验结果表明:在考虑概念漂移和背景重现的条件下,RTRC-TFD相对于经典检测算法(增量式贝叶斯分类算法)具有更高的分类精度和更快的收敛性。; 徐琳曲仕茹; 关键词：交通流数据概念漂移

基于双向二维主成分分析的交通标志识别被引量：4: 2013年; 针对交通标志识别实时性不足,提出了一种基于双向二维的主成分分析[(2D)2PCA]的交通标志识别算法。首先,对交通标志图像进行去噪归一化等预处理。然后,进行水平和垂直方向的投影,通过特征空间降维提高匹配速度。最后,利用最近邻法进行分类。通过在不同数据库下与传统2DPCA方法的对比仿真表明,2种方法随主特征数目增加,识别率都有所提升;样本数量增加时,(2D)2PCA算法的时间增长速度明显小于2DPCA,满足了识别的实时性要求。; 曲仕茹张超; 关键词：智能运输系统交通标志识别最近邻法

车辆行驶安全运行决策研究被引量：1: 2011年; 以高速公路为背景,通过综合考虑车辆的行驶状态、驾驶员疲劳程度以及天气状况等因素,对车辆主动安全运行决策进行了研究。目的是根据车辆当前状态,结合运行参数提出操作指导,供驾驶员参考。算法部分引入了RBF径向基网络用于计算各个特征指标对运行模式的影响系数,并利用模糊积分方法,在基于特征层次融合多种性能指标信息的同时,结合主观测度对安全运行模式进行了分类,最后设计了虚拟现实仿真场景对车辆的行驶过程进行了模拟。实验表明,此方法具有很好的稳定性和准确率。; 陈雅君曲仕茹; 关键词：模糊积分

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国家教育部博士点基金(20096102110027)

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