【摘 要】
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高密度城市化进程使大气污染问题严重.为改善出行者出行路线健康状况,提出以健康为首要考虑因素的路径规划算法.通过建立浮动车模型获取PM2.5浓度值,并利用浮动车数据对路网进行分层预处理,采用数据结构改进和限制区域搜索策略,提出一种高效、准确的路径规划算法——改进的Dijkstra算法,最终实现遵循以PM2.5最优路径目标优化函数的健康路径规划.以健康为目标的出行线路规划是一种全新的导航方式,也是一种
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,南京210094
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高密度城市化进程使大气污染问题严重.为改善出行者出行路线健康状况,提出以健康为首要考虑因素的路径规划算法.通过建立浮动车模型获取PM2.5浓度值,并利用浮动车数据对路网进行分层预处理,采用数据结构改进和限制区域搜索策略,提出一种高效、准确的路径规划算法——改进的Dijkstra算法,最终实现遵循以PM2.5最优路径目标优化函数的健康路径规划.以健康为目标的出行线路规划是一种全新的导航方式,也是一种提高居民生活质量、能够充分应用于实际的智能交通措施.
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本文提出了一种新的适用于车联网移动终端的增强现实景观识别方法,这种方法从两个方面提高识别的准确率:一是采用了改进的识别算法,二是将景观识别和手机环境下的附加信息(如GPS定位信息、数字指南针方向信息)相结合.实际测试证明了此改进大大提高了识别的准确率.
隧道运动目标检测易受到光照条件和运动模糊等影响,传统基于像素点的运动检测方法不能很好分割运动目标.针对这一问题,提出结合图像结构和灰度特征帧差检测方法.改进算法计算图像局部平均差信息,构造出相似性测度函数和灰度测度函数.相似性测度函数有效地描述运动目标结构特征,降低图像背景信息影响.灰度测度函数更好地突出目标亮度对比度,增大目标区域和背景部分区分度,准确地实现运动目标检测.实验结果表明,融合结构和
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基于实测数据分析城市道路中有无倒计时情况下不同剩余绿灯时间对临近停车线区域车辆速度的影响,进而分析不同时空特性下驾驶员行为特征.通过分析发现:信号灯对车辆速度的影响主要集中在临近停车线70m区域内;有信号倒计时下车速波动较大且平均速度低于明显无信号倒计时;同一绿灯时间下,不同位置车辆运行特性存在明显差别,且这种差别随着绿灯时间的流失而变化;在交通无阻滞情况下多数驾驶员总是希望增加速度通过停车线.最
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