车载综合信息系统终端构筑方案的研究与实践

车载导航系统是现代汽车重要电子装备之一。在科学技术进步和市场巨大需求的背景下,已由最初的单纯显示车辆定位及地图信息,正在快速地发展成为可以通过数据采集、处理系统和在数据通讯网络支持下通过连接各种信息交换中心及因特网获取和应用各种信息,并集智能导航、控制、通讯、安防、娱乐等多种用途的车载综合信息系统终端。在进行了用户调查和关键技术实践的基础上,提出了未来的车载综合信息系统终端构筑方案。

改进的多标签深度学习车辆属性识别研究

为了打击假牌、套牌车及以汽车为作案工具的犯罪,且由于传统单一的车型或颜色识别已显得力不从心,因此,提出了改进的多标签深度学习车型与颜色识别模型。该模型利用卷积神经网络自主学习有用特征,利用小卷积核构建深层网络提升模型对复杂函数的表达能力,以全局平均池化取代部分全连接层,减少参数与模型所占空间内存;并利用"单模型多标签"特性将车型与颜色信息融合,使提取到的特征表现力更强。在自建数据集下的实验结果表明,该模型能获得较好的识别结果和较高的准确率,特别是对相同子品牌的不同年款的大规模车型和颜色识别效果更佳,在刑侦稽查时能有效缩小搜索范围并迅速锁定类似目标车辆信息。

运输物联网在危险品运输监测中的应用

简述了运输物联网的相关概念、应用框架及危险品道路运输监管领域应用背景,并系统地梳理了智能运输在该领域应用的研究进展,最后对危险品运输行业中运输物联网的应用前景进行了展望。

基于抓拍数据时空判别的车牌检错纠错研究

针对车牌识别设备应用场合背景复杂,车牌识别率易受到光线、车牌污损与遮挡、车辆行驶速度等因素的影响,车辆抓拍识别数据中存在错误车牌号码这一问题,分析了车辆抓拍识别系统提高识别准确率的方法,提出了一种以车牌识别设备采集到的源数据为基础进行车牌号码检错与纠错的方法。首先基于抓拍数据计算路段平均行驶速度,通过对抓拍数据时空判别进行了车牌检错,然后对错误车牌进行了字符替换并作时空判别进行了车牌纠错。最后在杭州市主城区大量的抓拍数据与机动车登记信息数据中进行了实验,并以车辆抓拍识别设备采集的视频图像数据进行了校验。研究结果表明:该方法可以较好地检测出错误识别的车牌号码,进一步提高车辆抓拍数据的准确率。

我国城市交通管理工程技术应用的若干思考

通过梳理国外城市交通管理工程技术的发展历程,探讨了国外在交通基础设施完善、智能交通技术发展和交通工程咨询发展上值得借鉴的经验,对比我国的应用现状,分析了我国交通管理工程技术粗放式应用、管控系统功能整合不够、智能交通发展缺少应用基础等问题,反思了在发展规划、资源利用、系统功能、技术支撑、咨询行业等五个方面问题存在的根源,提出ITS技术的发展必须建立在交通管理工程技术得到充分应用基础上。在借鉴国外实践经验的基础上,结合我国城市交通发展现状和实际需求,在交通管理工程技术走向、ITS技术发展、交通管控科技手段、工程技术咨询行业、技术创新联盟等五个方面提出了发展思路和建议,以期对我国今后的城市交通政策调整、交通管理工程技术发展、智能交通系统建设起到一定的积极作用。

面向2020的移动城域传送网演进策略

文章首先提出了一种将业务演进转化为城域传送网架构演进的方法论-关键因素分析法,然后分析LTE规模商用之后城域业务的发展趋势及其对传送网络各方面的精确要求,然后结合现网传送技术体制的优劣势分析,根据关键因素分析方法论,从带宽、时延、安全、智能几个方面对业务和网络进行耦合,最后提出了面向2020的城域传送网架构演进策略。

复杂交通场景中采用稀疏表示的车辆识别方法

针对智能交通系统中复杂交通场景下对于车辆识别的难点问题,提出一种基于方向梯度直方图特征和稀疏表示的车辆目标识别方法。该方法首先使用方向梯度直方图特征分别提取训练样本和待测目标信息,通过稀疏表示的方法将训练样本训练为过完备字典,最后通过待测目标在字典中稀疏度和重构残差判定目标是否为车辆并对其标注。实验结果表明,提出的方法在粘连遮挡、目标类别多样等复杂交通场景中有较好的识别率和实时性。

车联网的关键技术及应用研究

车联网作为物联网的衍生品,在未来智能交通中将发挥极其重要的作用,是人们未来生活中不可缺少的一个重要组成部分。首先介绍了从物联网到车联网的发展过程,诠释了车联网的概念、分层的体系架构以及构成要素,通过与现有的智能交通系统、车载信息终端以及车辆自组织网络等几种车辆控制系统进行对比,分析了车联网独有的特点和优势所在,指出了车联网发展的几个关键技术,最后通过一个案例对车联网的应用进行了展望。