具有公交优先的路网交通流智能协调控制

在分布式道路交通控制结构以及模糊理论和人工神经网络技术的基础上,提出了一种具有公交优先的路网交通流智能协调控制技术.把整个路网作为一个大系统,路网中的各个路口为子系统,每个路口设置一个网络型的多相位智能信号控制机,实现对当前路口的交通控制和相邻路口间的协调.核心部分由3个模块组成:公交优先模块、绿灯观察模块和相位切换模块.详细设计了每个模块模糊决策方法,并用人工神经网络来实现模糊关系并提高系统的鲁棒性.目标通过相邻路口信号控制机的信息交互和协调,实现整个路网交通流的协调和公交优先通行.仿真研究结果表明,在时变和大流量交通环境中,该技术的控制效果明显优于传统的单路口车辆感应控制方法.

城市路网和快速公路交通流的分散协调控制

利用模糊理论对城市路网和快速公路交通进行实时分散协调控制。把路网和快速公路作为一个大系统,子系统为路网中的各个交叉口,每个子系统有一个控制器,该控制器根据它自己和相邻子系统的交通流信息来动态管理绿灯相位及绿灯时间。控制器有三个模块组成:相序选择模块,绿灯判断模块和相位切换模块。控制器的控制目标是保持快速公路主线密度均衡和路网内各车辆平均延误时间最短。仿真研究表明该方法控制效果较好。

一种新型的基于数学形态学和颜色特征车牌定位算法

在分析了车牌定位现有算法优缺点的基础上,本文提出一种新型的综合利用车牌纹理特征、颜色特征和几何特征的快速定位算法。该算法利用数学形态学充分挖掘车牌纹理特征以及消除噪声干扰。把图像分割为若干子区域,利用纹理条件和颜色条件判断,对各子区域进行独特的分类和聚类融合,最终由粗至细精确地定位出车牌所在位置,为后续车牌字符的分割识别步骤打下良好基础。实验结果表明,对于各种情况下的车牌图像,该算法都能有效地对车牌进行定位,具有定位准确率高,运行速度快,抗干扰性强的特点。