复杂交通环境下多层交叉融合多目标检测

针对目前复杂交通环境下还存在多目标检测精度和速度不高等问题,以特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)为基础,提出了一种多层融合多目标检测与识别算法,以提高目标检测精度和网络泛化能力。首先,采用ResNet101的五层架构将空间分辨率上采样2倍构建自上而下的特征图,按照元素相加的方式将上采样图和自下而上的特征图合并,并构建一个融合高层语义信息与低层几何信息的特征层;然后,根据BBox回归存在训练样本不平衡问题,选择Efficient IOU Loss损失函数并结合Focal Loss提出一种改进Focal EIOU Loss;最后,充分考虑复杂交通环境下的实际情况,进行人工标注混合数据集进行训练。该模型在KITTI测试集上的平均检测精度和速度比FPN分别提升了2.4%和5 frame/s,在Cityscale测试集上平均检测精度和速度比FPN提升了1.9%和4 frame/s。

复杂交通环境下乐都西路道路交通组织方案设计

文章以上海松江区乐都路为例,根据相关控制条件,通过对道路交通组织方案的比选分析,提出合理的解决方案,为类似工程提供有价值的参考。

复杂交通环境下城市道路改造的施工组织

内环路作为中心城区的快速道路承担了较大的交通流,路面出现了病害,为确保路面质量,对全路段进行了维修改造,本文通过对亚运前内环路改造工程施工组织的实施体会,介绍了复杂交通环境下城市道路改造的施工组织方案及实施情况。

SPMT模块车在城市复杂道路交通环境中快速架设大跨度变截面钢箱梁的应用

结合工程实例,通过分析施工工艺流程、施工操作要点,提出质量控制方案,详细介绍了SPMT模块车如何在城市复杂交通环境中快速运输及架设大跨度变截面钢箱梁的应用。

基于双目视觉的行车中障碍距离检测方法研究

目前无人驾驶汽车以及汽车安全辅助驾驶技术是近几年的研究热点。针对汽车在城市拥堵道路上低速运行时完全自动驾驶安全性问题,重点研究了基于双目立体视觉行车中障碍距离检测方法。该方法首先根据双目标定理论获取左右摄像机的内外参数和畸变系数,再进行双目图像校正与匹配,然后根据左右图像中目标点的不同坐标得出视差,最后利用三维重建方程组得出障碍物的距离。实验结果表明:该方法对汽车前方5米左右的障碍物检测精度高,距离误差小,能在城市复杂交通环境中及时作出相应的反应,有效避免交通事故的发生。

车载信息系统操作对驾驶员动作分神的影响

车载信息系统的使用,在为驾驶员提供较为舒适车内驾驶环境的同时,还给驾驶员带来了不可忽视的分神问题.以多资源理论为基础,对驾驶员动作分神进行界定,选择车载收音机、CD、MP3和导航仪作为车载信息系统研究对象,基于实验测试,定量分析车载信息系统操作对引起的驾驶员动作分神规律,并对导致驾驶动作分神的因素进行显著性分析.结果表明,交通环境和车载信息系统操作对驾驶人动作分神具有显著影响,车载收音机操作对动作分神影响不大,MP3调节时手离开方向盘时间增加超过8.56%,冲突或差错率增加9.72%,导航仪路径输入时手离开方向盘时间显著增加,冲突或差错率增加28.17%,语音路径诱导时刹车操作差错增加.

自动驾驶车辆风险预测模型的设计与仿真

由于目前已有车辆自动驾驶风险预测方法无法提取车辆自动驾驶行为特征参数,导致目标风险检测能力下降,风险预测结果偏差较大。提出新的复杂智能交通环境车辆自动驾驶风险预测方法,将三维点云投影到栅格地图中,采用连通域分析完成风险目标聚类,利用最小包络面积矩阵建模,选取候选目标,将该目标与上一帧目标数据关联,完成风险目标检测。提取车辆自动驾驶行为特征参数,引入数据驱动技术,构建复杂智能交通环境车辆自动驾驶风险预测模型。实验测试结果表明,所提方法下自动驾驶车辆行驶速度与最佳速度一致,且风险预测结果符合真实情况。

视觉分心程度对跟车运动状态的影响

为明确驾驶人在不同复杂度的交通环境下视觉分心程度对跟车运动状态的影响,在驾驶模拟器上搭建城市、乡村和高速道路3种交通环境,利用视线遮挡方法,设置0、1和2 s等3种固定时长,量化被试视觉分心程度;对26位被试进行模拟器驾驶试验,采集车辆速度、纵向加速度和车辆位置等参数;采用重复测量一般线性模型,分析视觉分心程度对上述参数的影响。结果表明:跟车距离和车道偏移距离在城市、乡村和高速道路上依次增加;在高速道路上,跟车距离、车头时距和车道偏移距离随视觉分心程度的增加而增大;而在城市和乡村道路上,视觉分心1 s并不会对车辆运动状态产生显著性影响,仅当视觉分心2 s时,才会导致车道偏离距离、跟车距离和车头时距显著增加,降低车辆运动的平稳性;驾驶人则通过降低车速和频繁加减速等补偿方式,保证车辆运行的安全性。

地铁建筑专业对洞桩法暗挖车站的方案优化

结合长春市城市轨道交通5号线一期工程亚泰大街站的建设,分析车站在既有设计边界条件有限、地质条件较差、交通环境复杂的条件下,地铁建筑专业如何在满足使用功能的条件下,与各专业配合,通过优化风道布置形式及风道与主体的关系,从而最大限度地降低暗挖车站的施工风险。当线路穿越一些设计边界条件有限、地层一般、交通状况复杂的地段设站时,可以借鉴或参考该设计。

基于时间延迟动态预测的自动驾驶控制

由于驾驶过程中的延迟和前视距离等因素,无人车无法准确跟踪规划轨迹。该文通过选择简化的自行车车辆模型,在纯跟踪模型的基础上对原有的算法进行优化,提出了一种基于动态延迟预测的自动驾驶控制方法。通过车辆运动学模型预测延迟后的车辆运动方向和位置信息,并根据行驶方向和轨迹方向之间的偏差值,获得最佳前视距离。MATLAB仿真结果表明,改进的算法可以以7m/s的行驶速度跟踪规划轨迹,平均误差可以控制在0.3m以内,跟踪性能优于传统的纯跟踪方法。