-
题名区域交通信号系统节点分析及优化策略研究
被引量：3
- 1
-
-
作者
李颖宏
王力
尹怡欣
-
机构
北京科技大学信息工程学院
北方工业大学智能交通研究所
-
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第4期1107-1109,共3页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60874052)
-
文摘
SCOOT、SCATS等区域交通信号控制系统的关键路口通常根据交叉口交通流量、道路联接数等指标来确定,很难保证"蓄意"交通事件下区域网络运行的有效性。鉴于城市交通网络的无标度特性,以路段阻抗为权重将城市交通网络抽象为复杂加权网络,提出以网络凝聚度为指标的加权节点收缩方法,评估交叉口节点的重要性,解决区域交通网络hub点的选择问题,并用实例说明该方法的有效性,进而以SCATS系统为对象提出基于hub点选择的系统优化策略。
-
关键词
无标度网络
hub点
区域交通信号控制系统
加权节点收缩法
-
Keywords
free scale network
hub point
region traffic signal control system
weighted node contraction method
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名一种基于边缘高斯混合模型的运动目标检测方法
被引量：6
- 2
-
-
作者
李颖宏
熊昌镇
尹怡欣
刘亚利
-
机构
北京科技大学信息学院
北方工业大学智能交通研究所
-
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第S1期72-74,共3页
-
基金
北京市属市管高等学校人才强教计划资助PHR(IHLB)
北京市教委面上项目(KM200910009001)
-
文摘
针对现有方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动物体的问题,结合图像边缘轮廓信息和自适应高斯混合模型提出了一种新的运动目标提取算法,利用图像边缘信息不随光照的变化而发生突变的特性,对图像边缘进行混合高斯建模,学习背景的边缘信息,从而有效地提取运动目标的轮廓信息。与传统方法相比,提出的运动目标检测方法能更好地适应光线的变化,可有效地提高运动目标检测的准确度。
-
关键词
目标检测
高斯混合模型
边缘检测
光照突变
-
Keywords
object detection
Gaussian mixture modes
edge detection
sharp light change
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
