长大下坡道区段限速对有轨电车旅行时间影响的计算与仿真研究

目的:我国西南地区的有轨电车线路大多存在长大坡道。为了保证长大下坡道上有轨电车的运行安全,有轨电车需限速运行,进而影响旅行时间。对此,需要研究长大下坡道区段限速对有轨电车旅行时间影响。方法:基于有轨电车牵引计算及区间运行时间计算,通过Opentrack软件构建区间运行仿真模型。以丽江有轨电车1号线为例,使用优化求解器计算得到长大下坡道区段在不同限速方案下的有轨电车最小运行时间。基于区间运行仿真模型进行线路仿真试验,核算区间通过能力,进而定量分析不同限速对列车通过旅行时间的影响。结果及结论:由仿真试验结果,若长大下坡道的列车限速减小50%,则线路通过能力降低约17%。长大下坡道的限速越小,则列车通过旅行时间越长,区间的通过能力越小。

一种求解图像分割问题的限速-离散蜂群优化算法

为解决图像领域中的归一化彩色图像分割问题,提出一种限速-离散蜂群优化算法。根据问题模型将蜂群算法中的位置重新定义为离散化的位置,增加个体蜂的速度定义;引入一个限速过程,设计限速作用函数,增加种群的多样性,解决了算法早熟收敛的问题,同时在个体蜂的位置更新中采用自适应权重调整策略,提高算法稳定性和收敛速度。仿真实验结果表明,该算法在收敛速度和图像处理效果上优于标准蜂群算法,并验证了该算法在归一化彩色图像分割问题中的高效性和优越性。

阿坝州G213川汶段限速优化研究

以阿坝境内的G213川汶段为研究对象,结合道路线形、交通量、路侧干扰等因素初步将该路段划分为四个限速区段,对每个限速区段进行有针对性的交通调查,分析路段限速存在的主要问题。提出以下限速优化建议:重新确定各限速区段限速值,重视限速区过渡段的设置,最大限度地发挥限速标志、限速标线等速度控制设施的效果,强化特殊点段的局部限速等。

基于实景图像的道路限速标志识别算法研究

基于道路图像的交通标志识别系统中,关键步骤之一是对图像中的交通标志能够快速有效的识别.文中以具有字符信息的限速标志为例,通过对提取的区域图像进行预处理、旋转校正、字符分割和字符识别,实现了对交通标志中字符信息的自动识别.实验验证:该算法能有效地识别交通标志中的字符信息.

侧向安全边界理论在圆曲线路段限速中的应用

针对现有公路限速策略无法准确反映几何线形、路面附着条件对汽车侧向稳定性影响的问题,将圆曲线路段汽车侧向失稳状态解耦为3种失稳模式,推导各失稳模式安全边界的精确计算方法,提出有效保障行车安全的限速值.首先,分析汽车传统侧向稳定性评价指标—横向力系数的不足,将失稳状态解耦为转向失稳、失去轨迹保持能力、侧翻3种模式,提出各模式的汽车安全性评价指标.然后,构建7自由度非线性整车-圆曲线路段耦合模型,通过理论推导、回归拟合得到各评价指标安全边界的计算模型.然后,采用Carsim仿真验证不同附着系数路面下各指标安全边界的准确性.最后,基于7自由度非线性车-路耦合模型和安全边界计算模型,通过Simulink仿真得到公路圆曲线路段临界安全车速,比较该策略与运行速度、设计速度等限速策略的差异.结果表明:当路面干燥、潮湿时,采用设计速度限速过于保守;当路面潮湿、积雪时,运行速度往往大于临界安全车速,应降低限速值,以保障行车安全.所提出的限速策略充分考虑了汽车侧向运动的非线性特征,可作为面向驾驶期望、通行效率等山区公路限速策略的有益补充.

基于车牌识别的隧道限速监测装置

针对汽车在多类型隧道路段行驶时,部分司机违章超速行驶的现状,提出一种基于车牌识别的隧道限速装置,用于监测隧道路段车辆的超速情况。首先在隧道出入口各布置一台相机捕捉进出车辆的车牌图像,对采集得到的车牌图像进行改进的灰度变换预处理,再利用Prewitt算子对预处理后的图像进行边缘检测,采用otsu阈值分割算法将目标区域从图像中分割出来,最后进行特征提取从而识别车牌。在车辆进出隧道时记录时间,利用速度平均值与限速值进行比对,最终判断汽车是否超速。仿真试验在MATLAB进行,试验证明,该装置能够准确判断车辆在隧道内的超速情况,对隧道限速监测具有重要意义。

自然场景车载视频道路交通限速标志的检测与识别方法

根据交通限速标志的颜色和形状特征,提出一种基于车载视频的交通限速标志的检测与识别方法。首先,将原始影像转换到色调、饱和度和明度空间,利用限速标志红色圆环颜色特征设置红色分割阈值,去除大片非感兴趣区域;然后,根据限速标志的圆形特征来检测限速标志,对检测到的限速标志进行字符分割,提取分割字符分块形成的特征向量,通过特征匹配识别出限速标志。结果表明,设计的方法比模板匹配法识别正确率高,可有效对自然场景中的限速标志进行检测与识别。