智能交通信号线控模型研究

城市交通信号的设置是为了保证交叉口的交通安全以及最大的通行能力。现有的绝大多数交叉口的信号配时一般都是先对交叉口各个方向上的流量进行调查 ,根据所得的统计数据 ,对交叉口进行配时。由于交通流的随机性 ,这种定配时方案很明显存在着严重的缺陷。根据系统分解与协调的原理 ,本文所设计的信号线控模型分为用于控制各单个路口的一级模糊控制单元以及协调主干道绿信比的二级控制单元。仿真结果表明 ,本文所设计的信号线控模型车辆延误量比定配时方案有明显提高 ,最大可达到 32 .8%。

高速公路通信系统中基于IP over SDH视频传输方案

Internet的迅猛发展,高速公路视频传输对SDH传输网络提出了带宽的需求,高速公路通信系统SDH传输网能有效地传输长距离收费、监控图像,基于IP over SDH视频传输的解决方案有利于实现语音、数据和图像传输的三网合一,实现视频网络化,是现代网络的发展方向.

高速公路路网运行状态分析及其模型研究

为了及时充分掌握路网上的交通运行状况信息,提高道路的使用效率和服务水平,需要建立高速路网运行状况评价指标体系,通过对路段饱和度、交通占有率、空间平均速度、环境指数、突发事件等级等相关指标的研究,设计一套适合广东省高速公路运行状况的综合评价模型,模型将高速公路综合运行指数划分为5个等级,实时有效地反映了当前路网运行状态。

视觉数据智能分析与理解关键技术及其产业化应用

随着多媒体技术的迅猛发展和终端成像设备的普及应用,各类图像、视频等视觉数据呈爆炸式增长。但其低效利用不仅未能发挥数据的价值,而且更把各个行业带入数据灾难的困境。视觉数据智能分析与理解作为人工智能的研究热点,正是解决这一矛盾的重要手段。该项目重点围绕人工智能视觉技术在行业智能化应用中遇到的三个共性问题:数据不完备、视觉特征不稳定和应用场景复杂多变,针对视觉技术的四大核心任务.