基于骨架模板匹配的彩色印刷品文字缺陷检测

针对彩色印刷品文字缺陷检测难等问题,提出了基于骨架模板匹配的文字缺陷检测方法。选取标准样本图像中有代表性的颜色,经过粗分割和精分割,提取主颜色;在每个主颜色的色板上分析连通分量区域几何位置关系,定位文字区;逐步细化文字区色板并赋予不同权值,得到骨架模板;把待检样品图像与骨架模板匹配得到缺陷信息并标记在待检样品图像上,完成缺陷检测。实验结果表明,该方法能有效消除印刷过程中多种干扰带来的抖动和配准精度对文字缺陷检测的影响,精确实现文字缺陷检测。

基于视频的车辆违章监测方法

基于视频的车辆违章监测系统通过背景建模和背景差分法检测视频帧出现的车辆,跟踪已有车辆,建立新出现车辆信息,并预测下一帧车辆位置,结合当前时刻信号灯状态和车辆位置对车辆是否违章作出判断,若车辆违章则触发抓拍信号,并将车辆信息和返回的高清图片组合成1条完整的违章信息。实验测试中系统运行实时稳定,各种天气环境、不同路口和交通车流下均有较高的鲁棒性和准确率。

LED显示仪表的字符识别方法

针对LED显示仪表,提出了一种字符识别方法。字符分割采用边缘检测、直线检测和灰度投影相结合的方法,可快速提取目标字符,将数字和小数点分开识别,并改进了基于数字笔画统计特征的自适应阈值数字识别方法。试验结果表明,本识别算法的识别率能达到95%以上,且算法耗时较低,说明此算法的准确率较高、实时性较好。

基于均衡运行图的轨道交通站台客流密度优化研究

随着城市轨道交通的发展,地铁成为市民公共交通出行的首选对象。为提升乘客出行体验,实现运力与运输需求的匹配,同时降低城轨站台候车区拥挤度,文章基于运行图的均衡性指标对站台客流密度的优化进行了研究。首先利用排队论基础方法和理论,建立了以城轨站台候车区客流密度为研究对象的计算模型,分析出列车运行图均衡性与站台候车区客流密度的关系。然后,通过创建峰期、创建过渡期、连接任务线、冲突处理、均衡处理等过程,实现了城轨均衡运行图的自动编制。最后结合长沙轨道交通4号线客流数据,通过仿真验证了方法的有效性。仿真结果表明基于该方法的自动编制的运行图比人工编制的运行图其站台候车区最大客流密度更低,因此算法具有更好的实用价值。

基于轨道离散化的列车全线到站时间预测

研究列车全线到站时间预测问题,解决全天各时段列车到站时间预测。将轨道线路离散化,记录列车在轨道上的运行时刻,把运行时刻转化为到站耗时值,对多个时间段多趟列车的耗时值做平均。对得到的全线线路数据进行均值滤波平滑,制作全线路段列车运行耗时数据。当系统接收到列车位置数据时,便可通过查找耗时数据得到列车到站预测值。通过制作不同时段的列车运行耗时数据,可更精确对不同时段的列车到站耗时进行预测。

智轨列车路口信号配时方法研究

全球首列智轨列车湖南开跑,智能轨道快运系统属于建设成本低、周期短、节能高效的新型中运量交通系统。文章根据株洲ART试验线基本情况,提出了位于主干道路口的信号配时方案。阐述了智轨列车试验线运行图编制的特殊性,详细分析了相关要素,并重点探讨了路口对智轨列车运行图编制的影响,可为智轨列车运行图编制提供理论参考。为今后ART信号控制的相关研究提供参考,为智轨列车试运行和后期项目提供保障。

一种基于列车群分布的高效等间隔行车调整方法

城市轨道交通一旦发生突发情况,列车将无法按既有的运行图行驶,而等间隔行车调整能简单有效地恢复运营秩序。针对列车运行紊乱的问题,为优化恢复运营秩序的效率,文章设计了一种高效等间隔调整方法,其通过计算各列车间的追踪间隔,得到列车群在时间维度的相对位置;并以列车群最短时间达到等间隔行驶效果为优化目标,寻找每辆列车的最优待调整时长;最后通过调整停站时长和运行等级,将每辆列车的待调整时长调整至零,从而实现列车群等间隔行驶。文中设计了5种场景进行仿真验证,并将提出的方法与前后车平均间隔法及前车到站时刻判断法进行仿真比较,结果显示本方法的调整效果优于另外两种方法时,验证了本方法工程化应用的有效性及调整过程的高效性。

基于深度学习的交通场景中行人检测方法

针对交通图像中行人分布的特点,提出一种交通场景下的行人检测方法。使用Faster R-CNN目标检测网络,首先在检测网络的卷积层前加入预处理,突出行人特征,减少训练耗时与系统开销。其次,由于交通场景图像中行人只占图像极小的部分,所以使用K-means聚类分析方法对行人的宽高比进行聚类分析,得到合适的宽高比。实验表明,改进后的方法在检测精度上有所提升,说明了该方法的有效性。