基于浮动车数据的关键路段识别

第７卷第２期２００７年４月

交通运输系统工程与信息

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文章编号：１００９—６７“（２００７）０２—００３９一０７

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基于大规模浮动车数据的地图匹配算法

章威１，徐建闽１，林绵峰２

（１．华南理工大学交通学院，广州５１０６４０；２广州交通信息化建设投资运营有限公司，广州５１００３３）

摘要：地图匹配问题是浮动车技术中必须解决的关键问题．由于浮动车数据自身的特

点，传统的导航地图匹配算法难以直接适用于大规模的浮动车数据匹配．在分析基于浮

动车数据的地图匹配与传统的导航地图匹配的异同点的基础上，提出了浮动车地图匹配

模型族的解决方案和相应的道路网格拓扑结构，设计了包括道路初次匹配模型、平行方向

道路识别模型、节点匹配模型、延时匹配模型在内的浮动车数据地图匹配算法体系，并对

算法进行了评估和验证．提出的浮动车数据地图匹配算法模型已经在广州市Ｉ鸭示范工

程中得到了实际应用，应用结果表明该算法具有准确、高效和实用的特点．

关键词：智

基于浮动车的实时路况分析算法

摘 要

交通拥挤已成为困扰世界各大城市的主要社会问题之一，严重影响城市的可持续发展和人们的日常生活与工作。在当前的交通控制系统中，交通状态数据的采集越来越被重视，目前用于交通状态获取的手段主要有微波雷达、感应线圈、视频摄像头等，这些检测器主要部署在关键路段和主要路口。由于这种检测器有限范围的布局，导致了城市道路上存在大量的信息盲点和“真空”地带，并且在固定检测器分布的地方，也会因检测器故障导致交通信息缺失。

如何全面准确地获取实时的城市道路的全路交通信息这个问题亟待解决。准确的判断道路的交通状态并及时发布对于制定有效的出行策略很重要。本文以GPS浮动车为依托，采集路网的交通参数，并通过分析判断路网中的交通状态，为交通管理者和出行者提供准确的信息。

本论文主要介绍GPS浮动车交通信息采集系统的构成，采集数据预处理以及各种交通状态判断方法所采用的模型，并提出区间速度与瞬时速度融合的路段平均速度估计模型，最后通过实验测试本文提出的方法。本文研究的重点是如何充分利用GPS信息计算路段的平均速度，涉及到路段的平均速度计算模型的建立，最终根据路段的平均速度以及交通状态判别标准得到交通状态。

关键词：GPS浮动车，交通状态，平

基于浮动车的实时路况分析算法

摘 要

交通拥挤已成为困扰世界各大城市的主要社会问题之一，严重影响城市的可持续发展和人们的日常生活与工作。在当前的交通控制系统中，交通状态数据的采集越来越被重视，目前用于交通状态获取的手段主要有微波雷达、感应线圈、视频摄像头等，这些检测器主要部署在关键路段和主要路口。由于这种检测器有限范围的布局，导致了城市道路上存在大量的信息盲点和“真空”地带，并且在固定检测器分布的地方，也会因检测器故障导致交通信息缺失。

如何全面准确地获取实时的城市道路的全路交通信息这个问题亟待解决。准确的判断道路的交通状态并及时发布对于制定有效的出行策略很重要。本文以GPS浮动车为依托，采集路网的交通参数，并通过分析判断路网中的交通状态，为交通管理者和出行者提供准确的信息。

本论文主要介绍GPS浮动车交通信息采集系统的构成，采集数据预处理以及各种交通状态判断方法所采用的模型，并提出区间速度与瞬时速度融合的路段平均速度估计模型，最后通过实验测试本文提出的方法。本文研究的重点是如何充分利用GPS信息计算路段的平均速度，涉及到路段的平均速度计算模型的建立，最终根据路段的平均速度以及交通状态判别标准得到交通状态。

关键词：GPS浮动车，交通状态，平

浮动车（Floating Car Data）技术，也被称作“探测车（Probe car）”，是近年来国际智能交通系统（ITS）中所采用的获取道路交通信息的先进技术手段之一。其突出优点是能够通过少量装有基于卫星定位的车载设备的浮动车获得准确实时的动态交通信息，成本低且效率高，具有实时性强，覆盖范围大的特点。 浮动车信息 (FCD) 采集技术是目前国际上ITS系统中采集道路交通信息的先进技术手段，它利用定位技术、无线通信技术和信息处理技术，实现对道路上行驶车辆的瞬时速度、位置、路段旅行时间等交通数据的采集。经过汇总、处理后这些信息生成反映实时道路拥堵情况的交通信息，能够为交通管理部门和公众提供动态、准确的交通控制、诱导信息。

FCD技术采用移动的定位设备测量交通网络中各离散点的交通流信息，数据范围遍布整个地区，能全天候24小时的进行数据采集；利用无线实时传输、中心式处理大大提高信息采集效率；通过测量的车辆瞬时状态数据，能准确反映交通流变化；利用FCD技术还可以实现多参数测量，包括天气、道路状况、车辆安全等参数；利用现有GPS和通信网络资源，采集设备维护和安装成本低。

通过FCD技术进行数据采集和反应实时路况信息已经成为当今智能交通领域的研究热点。

基于Filler模型的语音关键词识别

xxxx大学

毕业设计（论文）任务书

课题名称 基于Filler模型的语音关键词识别

学 生 姓 名 xxxxxxx 所在院、系（队） x系x队 专 业 电子信息工程 学 号 xxxxxxxxxxx 申请学位级别 工学学士 指导教师单位 x系x教 指导教师姓名 xxxxx 技 术 职 务 教授

二○一一 年 二 月

课题名称

基于Filler模型的语音关键词识别 I 基于Filler模型的语音关键词识别

其他指导老师姓名、单位 xxx xxxx 课题主要任务与要求： 语音关键词识别是语音识别的一种特殊情况，是处理自然语言、实现人机语音交互有效的解决方案之一，并成为语音识别领域的另一个研究热点。 1.了解语音识别基础知识，深入了解语音关键词识别技术。 2.了解国内外对于语音关键词识别技术研究的现状和发展方向。 3.掌握基于Filler模型的语音关键词识别的方法。 备 注 系（或教研室）审批意见： 课题难易程度适中，理论与实践相结合，适合作为本科毕业设计课题。

关键流程的患者识别措施

1.急诊与病房、与手术室、与ICU之间流程中，以患者姓名、腕带作为识别患者身份的措施，并由交接双方科室人员共同核对。

2.手术（麻醉）与病房、与ICU之间流程中，以患者姓名、腕带作为识别患者身份的措施，并由交接双方科室人员共同核对。

3.产房与病房之间流程中，以患者姓名、腕带作为识别患者身份的措施，并由交接双方科室人员共同核对。

患者身份识别制度

为杜绝因患者身份识别错误造成医疗、护理错误事件，凡门诊、急诊、住院患者进行各种采血、给药、输液、输血、手术及实施各种各项检查介入与有创诊疗时，必须严格执行查对制度，至少同时使用两种识别患者身份的方法。

一、门诊患者辨识：

由患者自述姓名及至少一项个人资料（如身份证号码、出生日期、电话号码或地址等）。患者携带附有照片的证件或病历，如身份证、医保卡等。

二、住院患者辨识：

医生和护士在给患者进行各项操作前必须核对患者身份。询问患者全名时，须确认患者有具体回应，由患者说出自己的姓名（你叫什么名字？），不得直接称呼患者姓名而获得患者的应答。如无法回答时由家属代为回答确认。杜绝仅以患者的床号或房间号来确认其身份。要求使用患

无锡科技职业学院·嵌入式系统工程专业 毕业设计（论文）

基于摄像头的智能车路径识别方案

摘要：本文按照第四届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛的技术要求，

经过一段时间的资料的采集与样本电路的参照，本文主要介绍了车模的系统设计原理，系统软件，与方案简介。在硬件电路的设计与实现中，描述了最小系统设计，电源模块，并且着重描述数字摄像头OV6620，在软件系统设计中，讲述了时钟模块，ECT模块，图像采集以及图像处理等内容，经过实践证明，这些理论方案都可以得到证明，能使汽车稳定快速运行。

关键字：智能车；摄像头；电源模块；图像采集

1

无锡科技职业学院·嵌入式系统工程专业 毕业设计（论文）

The identification of intelligent vehicle path of program is

based on Camera

Abstract: This article in accordance with the 4th \to Karl\Cup Nationa

第２０卷第６期

计算机辅助设计与图形学学报

ｖｏＩ．２０，Ｎｏ．６

２００８年６月

ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲ—ＡＩＤＥＤＤＥＳＩＧＮ＆ＣＯＭＰＵＴＥＲＧＲＡＰＨＩＣＳ

Ｊｕｎｅ，２００８

基于运动序列分割的运动捕获数据关键帧提取

朱登明１’２’３’

王兆其”

１１（中国科学院计算技术研究所虚拟现实技术实验室北京

１００１９０）

２１（中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京１００１９０）３’（中国科学院研究生院北京１０００４９）

（ｍｄｚｈｕ＠ｉｃｔ．ａｅ．ｃｎ）

摘要采用线性时不变系统把高维运动数据映射到低维状态空问；在低维状态空间中，定义了姿态之间的相似性度量；并采用误差平方和准则对时序的低维数据点集进行运动分割，分割点上的运动姿态被定义为关键帧．实验结果表明：该算法能够较好地提取出运动序列中的关键帧，并且这些关键帧能够很好地概括原始运动序列的内容．

关键词运动捕获数据；关键帧；线性时不变系统；运动分割中图法分类号ＴＰ３９１．４１

ＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆＫｅｙｆｒａｍｅｆｒｏｍＭｏｔｉｏｎ

ＣａｐｔｕｒｅＤａｔａＢａｓｅｄ

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计算机与信息工程学院

本科生毕业论文

基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现

班 级： 13汉班 学 号： 20131102507 姓 名： 江晓雪 指导教师： 李艳玲

2017 年 3 月 31 日

毕 业 论 文 目 录

1 绪论............................................................................................................................ 1

1.1 图像识别的提出............................................................................................. 1 1.2 图像识别的现状与发展趋势......................................................................... 1 2 BP神经网络的概述................

语音识别及其关键技术 一、语音识别概述

语音识别技术以语音信号处理为研究对象，涉及语言学、计算机科学、信号处

理、生理学、心理学等诸多领域，是模式识别的重要分支。该技术有非常广阔的应

用前景，从６０年代至今，世界许多著名公司不惜投入巨资进行开发研究。我国的

北京大学和中科院声学研究所一直紧跟国际水平，进行汉语语音识别技术的研究工

作。５０年代，是语音识别研究工作的开始时期，它以贝尔实验室研制成功可识别

十个数字的犃狌犱狉狔系统为标志。６０年代，计算机广泛应用于语音识别的研究

工作中，动态规划和线性预测分析技术是这一时期的重要成果。７０年代，语音识

别的研究取得了突破性进展。基于线性预测倒谱和动态时间规整技术的特定人孤立

语音识别系统被研制成功，提出了矢量量化和隐马尔可夫模型理论。８０年代，语

音识别的研究工作进一步深入。其标志是人工神经元网络在语音识别中的成功应用

。９０年代，随着计算机技术的飞速发展，语音识别正从研究走向实用，其研究成

果已达到相当高的水平。２０００年，正象美国微软公司总裁所说的那样，语音识

别技术将使计算机丢掉键盘和鼠标。这无疑将改变我们许多人的工作和生活方式。