一、基于视频流的智能交通节点（论文文献综述）
辛奇峰[1]（2021）在《基于深度学习的目标检测技术在隧道运维中的应用研究》文中研究表明深度学习是人工智能机器学习中一个新的研究方向,是学习样本数据内在规律的技术工具。当前,基于深度学习的目标检测技术在交通事件检测领域的影响日渐显着。随着近年大型城市市政道路的发展,桥梁、隧道在重要交通节点中发挥作用。结合上海桥隧运营管理过程中遇到的实际问题进行分析、研究。基于YOLO+Deepsort目标检测算法,搭建深度学习神经网络模型。采集城市隧道的综合监控系统所产生的交通事件数据,自定义预处理后作为数据集,用于训练、验证模型。训练完成的模型提高隧道工况下检测效率及准确率,解决隧道运维工作中遇到的实际问题。从新的角度尝试隧道监控的智能化迭代,继而替代繁杂的人工操作,为运维决策提供依据。
王若楠[2]（2021）在《基于行人仿真的室内步行商业空间优化研究》文中进行了进一步梳理室内步行商业空间是承载大众休闲消费活动的重要城市公共空间。近年来,城市经济的持续发展与人们物质需求的不断提高对室内步行商业空间品质提出更高的要求。消费者作为室内步行商业空间的行为主体,掌握其行为规律与内在需求是空间品质提升的关键途径。当前在室内步行商业空间设计存在一定局限性,客观量化预测与评价手段的缺乏使建筑师难以准确把握方案建成后消费者行为活动与分布情况,导致使用后空间活力不均衡、空间利用率低、消费者步行体验较差等现实问题。行人仿真技术已成为研究城市空间问题的前沿方法,从微观层面自下而上地模拟行人复杂多变的行为状态,实现空间行为预测与评价分析。本文立足消费者行为视角,基于行人仿真技术手段构建消费者行为模型,通过仿真实验有效预测室内步行商业空间消费者行为活动与分布情况,以客观定量的依据为参考,展开室内步行商业空间优化设计,提高设计方案的科学合理性,提升室内步行商业空间品质。首先,回顾室内步行商业空间的发展沿革,分析其空间构成与组织模式,通过现状问题分析提出商业空间活力与步行服务水平作为优化方向。从理论研究着手研究室内步行商业空间环境与消费者行为的相互作用关系,明确消费者步行行为特性,解析消费者决策行为机制。其次,依据消费者行为仿真需求,比较分析仿真模型及平台特性,选择以社会力模型为基础架构的Any Logic作为仿真平台,构建消费者行为模型,通过对比分析案例调研结果与仿真模拟结果,验证该模型的有效性。最后,明确优化目标与原则,提出基于行人仿真的室内步行商业空间优化流程。运用消费者行为模型针对空间问题设计仿真实验,通过店铺空间布局优化与节点路径空间优化提升现存方案的商业空间活力与步行服务水平,有效解决案例现存问题。总结基于行人仿真的优化过程中的关键问题,提出优化设计策略。本文基于行人仿真手段构建消费者行为模型,提出基于行人仿真的室内步行商业空间优化设计方法,为室内步行商业空间建成环境改造优化与新建方案设计提供科学量化的辅助设计手段,突破传统方法的局限实现精细化设计,有效提升室内步行商业空间综合品质,以期为我国室内步行商业空间设计研究有所推动。
李中国[3]（2021）在《卫星与无人机结合的应急物流指挥调度》文中提出由于大规模应急灾害导致地面通信网络瘫痪,产生信息孤岛,应急物流指挥中心和受灾地点难以实现快速灾情信息感知、救援物资需求上报和实时信息共享。高质量的应急通信是高效安全救援和实时准确决策分析的重要保障。因此,为了适应不同应急场景的救援阶段,提高物资运输的效率,降低灾害损失,论文通过如下三点研究解决了卫星和无人机结合的应急物流指挥调度问题:1、针对大规模灾难地面基础通信设施损毁和应急救援信息指令难以快速高效传输的问题,引入卫星和无人机结合的空天地一体化网络作为通信支撑。为解决海量物流信息的请求,使用基于跨种群遗传算法的异构网络无线资源虚拟组合调度方案,实现了应急物流网络中用户群稀疏分布下物流信息的高效调度难题。2、针对现有应急物流车辆调度研究大多忽略信息传输的依赖性的问题。为了在多维度下研究物流网络中信息传播和渗透对物流调度的影响,量化信息传输的依赖性,保障传输过程的有序性,论文构建了由通信网络、救援网络和运输网络组成的高阶应急物流网络,并通过多层网络融合算法进行层映射。为满足应急救灾的时间紧迫性,还考虑了软时间窗阈值,建模了需求信息已知的高阶应急网络车辆调度模型,并仿真对比了有、无通信网络的调度性能。3、为了真实、动态地模拟实际应急物流调度的场景,在前两个研究内容的基础上,设计了高阶应急物流网络的结构并搭建了仿真平台,将前面的研究方法封装成两个Agent模块,结合北京市的实际物流配送服务站点的位置信息和地理信息系统（GIS）方法,快速部署了无人机应急通信网络,仿真了不同灾难阶段应急物流网络的车辆调度的实例。仿真结果表明,使用无人机和卫星通信后的调度方案较信息不畅通时,配送效率显着提升,运输成本大幅降低。
辛奇峰[4]（2021）在《基于深度学习的目标检测技术在隧道运维中的应用》文中指出深度学习是人工智能机器学习中一个新的研究方向,是学习样本数据内在规律的技术工具。当前基于深度学习的目标检测技术在交通事件检测领域的影响日渐显着。随着近年大型城市市政道路的发展,桥梁、隧道发挥着重要交通节点作用。隧道因通行安全要求高,比较其它交通设施,具备齐全的综合监控子系统,且有功能独立、联动逻辑清晰等特点。这些设备每天产生海量数据,从中选取样本数据非常有利于深度学习模型的训练。本文结合城市桥隧运营管理过程中遇到的实际问题详细地分析、研究。搭建深度学习神经网络,是基于YOLOv5目标检测算法模型。采集桥隧原设计的视频事件检测系统所产生的交通事件数据,自定义标准化后作为数据集用于训练、验证模型。将训练完成的模型用于解决隧道运维工作中遇到的实际问题与困难。从新的角度尝试隧道监控的智能化迭代,继而替代繁杂的人工操作,为运维决策提供依据。
曹清巍[5]（2020）在《基于大数据的重庆高速公路交通执法存在的问题及对策研究》文中指出本论文以重庆市交通运输综合行政执法总队为研究对象,对其在信息化、科技化进程中,结合大数据战略实施的重庆高速公路交通执法展开探究,立足大数据源头:互联网平台公共出行服务数据;运营企业生产监管数据;物联网、车联网终端设备传感器采集数据,从出行者、社会环境上对目前重庆高速公路交通执法利用大数据的基本情况,发展现状体系架构、运用成效等方面进行总结,从执法专业角度,结合执法实际,执法流程、执法效果综合研究大数据模式下,重庆高速公路交通执法面对的机遇挑战,结合安全指标,以闭环的形式研究大数据从数据采集到最终数据应用,通过探讨重庆高速公路交通执法的大数据机遇、基于大数据支撑的交通执法安全监管机制架构、大数据在重庆市交通运输综合行政执法总队安全监管中的应用分析,找出目前发展存在的挑战和困难,最后论文提出基于大数据下的交通执法发展方向、规范的建立,基于大数据的安全策略评价、建议、改进,为重庆高速公路交通执法在大数据的应用上提供一些借鉴和参考。
刘伟[6]（2020）在《基于随机失活的循环神经网络交通事件预测》文中认为智能交通系统（Intelligent Transportation System,缩写为ITS）已成为我国交通系统的一个重要发展方向。智能交通系统是利用现代信息技术服务人们交通出行的系统,最早是在20世纪90年代初于美国最先提出的理念。它包含着最先进的数据采集和处理技术,模型预测和分析技术,信息控制技术等等,并将他们运用于整个地面交通管理。它是为城市道路出行建立的综合交通管理系统。智能交通是现代交通发展的前沿领域,而交通事件预测是其中的一个研究热点。交通事件具有规律性、不平稳性、易周围情况影响等特点,因此如何提高交通事件预测精度是智能交通系统（ITS）应用的一个重要方向。传统BP神经网络模型是交通事件分析中常用的模型分析方法之一,但易陷入局部极值,不适合处理长期且连续的交通事件数据。针对交通流数据预测中不规律性强,时常会因为实时路况变化而变化的特点,提出使用优化粒子群算法优化循环神经网络参数寻优选取问题和随机失活方法处理循环神经网络构建训练模型中的过拟合,来达到优化预测模型精度的目的。本文主要工作如下:1.本文通过优化非线性变化惯性权重来提高粒子群算法的性能,由于基本的粒子群算法的全局寻优能力和收敛速度有限,提出利用非线性变化惯性权重提升粒子群算法的性能。基本的粒子群算法中,固定的惯性权重ω会减弱算法的全局寻优能力和减慢算法的收敛速度。故选择优化权重公式,改变惯性权重ω的表达式,从而保证算法的局部寻优能力,使算法能灵活地调整全局与局部的寻优能力。2.本文提出使用循环神经网络处理交通事件数据,为了能够提升预测的性能及精度,利用循环神经网络模型的有限时间长度记忆优势,构建序列数据分类模型来训练数据,在模型中输入数据来源当地某时刻30分钟前的数据,来预测该时刻是否会发生交通拥堵,模型构建好之后,采用随机失活方法去除模型的过拟合问题,通过达拉斯地区的实际流量数据验证,将预测结果与传统BP神经网络模型方法作对比。实验对比结果表明,本文提出的两种改进算法对于原算法在预测中规律性弱、受环境影响大和易陷入局部极值方面均有所改善,该综合算法在预测精度和损失值方面均有较明显提升,验证了方法的有效性。本文的预测算法模型对提高交通管理与出行均具有积极作用。对其他领域的循环神经网络预测研究也有着一定的理论借鉴意义。
钱志鸿,田春生,郭银景,王雪[7]（2020）在《智能网联交通系统的关键技术与发展》文中研究表明该文梳理了国内外针对智能网联交通系统的相关研究,阐述了智能网联交通系统的架构和关键技术,分析了外部环境感知技术、车辆自主决策技术、控制执行技术以及车路协同技术等几个重点方向的研究进展。在分析总结已有文献的基础上,该文描述了未来智能网联交通系统的方案及其工作原理。未来智能网联交通系统应具备全程路径规划和精准定位功能,运用实时动态定位（RTK）技术和合成孔径雷达（SAR）技术,对运动或非运动物体（包括未装载GPS的物体）进行探测和定位,并保证在GPS信号弱或无信号（如隧道、室内）环境下和近距离、非可视情况下探测信号的连续性。系统还将运用移动边缘计算（MEC）理论,解决低时延、大规模网络接入等关键问题,运用大数据、云计算、物联网（IoTs）和移动通信技术,实现具有全局性、网络化的智能网联交通系统。
郑栋宇[8]（2018）在《基于排队论的路网系统拥塞预测关键技术研究》文中研究指明随着经济的发展,在每天早晚高峰时段,城市中都会发生交通拥塞的现象。由于道路上的车辆数量前所未有地增长,交通拥塞已成为令全世界政府头疼的问题。很多国家开始采取一系列措施来应对交通拥塞带来的生态、经济、社会等方面的问题,但仍然无法解决交通拥塞带来的效率低、能耗高、污染重的通病。传统的理论与方法对解决交通拥堵的问题得不到满意的结果,于是政府部门和研究者们开始综合运用各种高新技术来解决道路拥堵问题,这样智能运输系统（ITS）作为一种有前景的方法理论应运而生。交通拥塞评估和预测是智能交通系统方研究的一个重要方向。其主要目的是进行对交通拥塞的程度进行评估,以及根据当前交通状况对交通拥塞进行预测。由于交通系统的不确定性与非线性的特点,故交通拥塞评估变得十分困难,而受随机因素影响,交通拥塞预测的难度更甚。为了实现交通拥塞的评估和预测,研究者们在现有文献中提出了很多拥塞评估和预测方法。有的使用机器学习模型来建立拥塞预测模型,有的通过对历史交通数据进行数据挖掘方法来建立拥塞预测系统的,还有的使用计算机视觉的方法。但其中的解决方法大多都以静态的方式去解决问题,却没有动态地去分析问题。本文考虑到有些城市中交通流量存在的东西为主、南北为辅的特点,同时考虑到达路网节点的高峰期交通流量的随机性以及长相关性,在本文中对高峰期交通流量数据进行处理,进而对流量进行建模,最后结合排队理论提出基于自相似流量输入的单一和连续路网节点拥塞评估和预测模型对交通拥塞进行评估和预测。在本文中,首先处理和分析实际交通数据得到所需的高峰期到达交通节点的交通流量数据。进而对其进行赫斯特参数的估算,结果显示该流量数据具有自相似性。通过分析红绿灯运行的特点,本文使用指数分布来描述路网节点的服务速率,即使用指数分布来决定在绿灯时通过路网节点的车辆数。根据交通流量的特性,使用自相似流量模型来对高峰期到达交通节点的具有长相关特性的交通流量进行建模,结合应用排队网理论和Jackson模型来提出两种拥塞评估和预测模型,并使用排队理论的队列长度分布和等待时间分布来评估和预测交通拥塞。通过预测模型的结果与实际道路交通数据仿真结果的比较,验证了提出的评估和预测模型的正确性和可用性。通过分析模型输出的队列长度分布,可以对路网系统交通拥塞进行评估和短时预测。最后,根据该拥塞预测模型提出了两种在实际交通系统中的应用,为政府部门以及道路使用者提供相应的指导。
熊赟[9]（2017）在《公安智能交通管理系统的问题对策及案例研究》文中研究表明近年来,城市道路网络建设高速发展,交通基础设施建设稳步推进,但仍然不能满足交通需求的迅猛增长。为缓解城市交通拥堵,智能交通系统逐步成为了各地方政府治理城市交通拥堵的重要手段,公安交通机关作为主责部门,在智能交通管理系统的建设和使用中,发挥着关键作用。前期公安智能交通管理系统的建设和运行虽然取得一定成效,但是我们也逐渐意识到,早期的系统平台从设计、建设到使用、监管维护等多方面均存在很多问题,这些问题在使用中逐渐暴露,一定程度上影响了系统的运行效果,甚至对下一步的建设和升级工作形成了障碍。为有效解决公安智能交通管理系统建设和使用中存在的问题,本文对智能交通系统、智能交通管理系统和公安智能交通管理系统进行区分,通过对现状公安智能交通系统平台进行调研,采用走访调研、问卷调查的方式,总结归纳出前期设计、建设和使用中存在的问题和经验教训。针对目前智能交通系统在城市交通管理中的现状,从公安交通管理的角度出发,深入剖析公安智能交通管理系统建设和使用现状,找出目前从设计、建设、使用、运维等方面存在的10个主要问题,逐一研究分析问题产生的原因,并有针对性的对每个问题具体提出了解决对策。特别是对前端信息采集点位如何进行科学布设,尝试采用模糊综合评价的方法,将点位选取的过程逐步量化。最后,本文以北京经济技术开发区公安智能交通管理系统建设为研究重点,系统的提出了建设“畅行亦庄”公安智能交通管理系统的步骤和建议。本文对现状公安智能交通系统的相关问题进行整理和分析,寻找出问题的症结所在,并提出科学合理的解决对策,特别是结合前端信息采集点位科学布设采用模糊综合评价的方法进行合理设置和优化调整方面提出了数学方法,并以智能交通系统科学高效的监管运维为重点研究方向,提出了科学合理的运营方式,以北京经济技术开发区为实例,完成设计建设框架的整体搭建,对有效提升城市公安智能交通管理系统建设水平,改善公安交通管理工作中智能交通管理系统的运行状况,特别是对下一步公安交通管理部门智能交通管理系统的优化建设和升级发展,具有重要意义。
梅冬晨[10]（2017）在《基于车牌数据的OD矩阵获取及动态交通分配仿真研究》文中提出随着智能交通的发展,交通管理的信息化程度越来越高,我国城市道路的各交叉口基本全覆盖具有卡口功能的电子警察,每天采集到数百万计的车牌数据。对于这些数据资源,交管部门主要用来作为违法处理的依据,没有进一步的数据挖掘,使得数据资源严重被浪费。本文对唐山市具有卡口功能的电子警察车辆抓拍系统采集到的车牌数据充分挖掘研究,获取OD矩阵,并借助Vissim进行动态交通分配的仿真应用研究。主要研究工作如下:首先,对唐山市的车牌数据进行分析与预处理。分析唐山市车牌数据的可靠性,保证其达到后续研究要求;通过对车牌数据的分析得到唐山市交通出行的时间特征,为下一步选取研究时段奠定基础;分析车牌数据缺失情况,并提出应对措施和异常数据的处理办法。其次,提出基于车牌数据获取OD矩阵的步骤。选取唐山市城区的一个20个交叉口的路网作为实例,利用SPSS和Excel VBA对车牌数据进行分析处理,得出路网内各交叉口间的OD矩阵,并利用轨迹追踪法验证其OD数据的可靠性。然后,通过SPSS对车牌数据信息的挖掘得到各交叉口间的行程时间,参照交叉口间的行程时间对各交叉口进行交通小区划分,并通过“模块性”、“规模性”、“分割性”三项指标对交通小区划分结果进行评价。根据划分的交通小区,将之前得到交通卡口间的OD矩阵聚类,从而得到基于交通小区的OD矩阵,为交通规划层面的OD调查提供新思路。最后,对基于Vissim仿真的动态交通分配模型研究,通过在Vissim仿真平台的多次仿真迭代,模拟出行者多次路径选择过程。利用改进的Logit模型作为路径的选择模型,经过多次仿真运行得到动态交通分配的收敛结果。结合实例,在Vissim平台进行路网建模和细致的参数标定,经过上百次的仿真运行得到动态交通分配模型的收敛结果,对结果分析验证了动态交通分配模型的效果,路网内交叉口的整体延误明显降低,并对其在交通问题中的应用进行了分析说明。为以后的动态交通模型仿真的应用研究,提供了参考。
二、基于视频流的智能交通节点（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于视频流的智能交通节点（论文提纲范文）
（1）基于深度学习的目标检测技术在隧道运维中的应用研究（论文提纲范文）
| 1 需求及难点分析 |
| 1.1 需求分析 |
| 1.2 目标检测难点分析 |
| 2 算法应用分析 |
| 2.1 隧道目标检测算法分析 |
| 2.2 深度学习算法实验比选 |
| 3 隧道环境优化 |
| 3.1 输入端优化 |
| 3.2 隧道环境干扰优化 |
| 3.3 交错遮挡问题优化 |
| 3.4 运动模糊特征识别优化 |
| 4 数据采集 |
| 4.1 数据采集 |
| 4.2 标准化隧道数据 |
| 5 应用模型训练 |
| 5.1 配置测试环境 |
| 5.2 训练模型 |
| 5.3 训练结果分析 |
| 6 隧道运维中功能实现 |
| 6.1 环境影响下难点应用 |
| 6.2 盲区监控 |
| 6.3 养护安全检测 |
| 7 模型应用效率 |
| 7.1 效率对比统计 |
| 7.2 效果分析 |
| 8 结语 |
（2）基于行人仿真的室内步行商业空间优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 概念界定 |
| 1.2.1 室内步行商业空间 |
| 1.2.2 行人仿真 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 室内步行商业空间研究现状 |
| 1.3.2 行人仿真研究现状 |
| 1.3.3 小结 |
| 1.4 研究目的与意义 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 研究对象与内容 |
| 1.5.1 研究对象 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.6 创新点 |
| 1.7 研究方法与研究框架 |
| 1.7.1 研究方法 |
| 1.7.2 研究框架 |
| 第2章 室内步行商业空间与消费者行为研究 |
| 2.1 室内步行商业空间研究 |
| 2.1.1 发展沿革 |
| 2.1.2 空间构成 |
| 2.2 消费者行为研究 |
| 2.2.1 步行行为特性 |
| 2.2.2 决策行为机制 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 室内步行商业空间消费者行为模型构建 |
| 3.1 仿真模型及平台选择 |
| 3.1.1 模型选择 |
| 3.1.2 平台选择 |
| 3.2 消费者行为模型构建 |
| 3.2.1 输入模块 |
| 3.2.2 行人模块 |
| 3.2.3 流程模块 |
| 3.2.4 输出模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 室内步行商业空间案例调研与模型验证 |
| 4.1 案例调研 |
| 4.1.1 调研目标 |
| 4.1.2 案例选取 |
| 4.1.3 调研内容 |
| 4.2 模型验证 |
| 4.2.1 场景转译 |
| 4.2.2 参数设定 |
| 4.2.3 模拟分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于消费者行为模型的案例优化研究 |
| 5.1 优化目标及原则 |
| 5.1.1 优化目标 |
| 5.1.2 优化原则 |
| 5.2 优化思路及流程 |
| 5.2.1 优化思路 |
| 5.2.2 优化流程 |
| 5.3 基于仿真实验的案例改造优化研究 |
| 5.3.1 店铺空间布局实验 |
| 5.3.2 节点路径设计实验 |
| 5.3.3 优化设计方案生成 |
| 5.4 基于行人仿真的优化设计策略 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文与科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 附录 Ⅰ 店铺吸引力调研统计结果 |
| 附录 Ⅱ 消费者流向调研统计结果 |
| 附录 Ⅲ 消费者行为模型部分代码 |
（3）卫星与无人机结合的应急物流指挥调度（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究现状总结 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 应急物流理论基础 |
| 2.1 应急物流理论 |
| 2.2 高阶物流网络 |
| 2.2.1 高阶复杂网络概述 |
| 2.2.2 网络节点与链接关系 |
| 2.2.3 高阶应急物流网络 |
| 2.3 无线资源调度 |
| 2.3.1 应急物流通信需求 |
| 2.3.2 无线资源调度 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 应急物流网络的信息资源调度 |
| 3.1 统架构与问题建模 |
| 3.1.1 空天地一体化物流信息网络架构 |
| 3.1.2 无线资源映射和无线资源调度问题描述 |
| 3.2 急物流信息资源调度算法 |
| 3.2.1 BL最佳匹配剩余矩形排布算法 |
| 3.2.2 动态嵌入 |
| 3.2.3 基于跨种族遗传算法的异构网络无线资源调度算法 |
| 3.3 仿真结果与实验分析 |
| 3.3.1 绩效指标和参数设计 |
| 3.3.2 评价结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 应急物流网络的车辆优化调度 |
| 4.1 高阶应急物流网络问题描述 |
| 4.2 高阶应急物流网络模型构建 |
| 4.2.1 高阶应急物流网络 |
| 4.2.2 多层网络节点重要性融合算法 |
| 4.2.3 链路的熵权指标 |
| 4.3 应急车辆优化调度 |
| 4.3.1 模型假设和符号说明 |
| 4.3.2 应急车辆优化调度算法 |
| 4.3.3 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 应急物流网络的指挥调度仿真平台 |
| 5.1 Anylogic实验仿真平台搭建 |
| 5.1.1 Anylogic仿真平台 |
| 5.1.2 高阶应急物流网络结构设计 |
| 5.1.3 应急物流网络各个Agent模型 |
| 5.2 仿真场景与实验分析 |
| 5.2.1 仿真场景 |
| 5.2.2 参数设计 |
| 5.2.3 仿真结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（4）基于深度学习的目标检测技术在隧道运维中的应用（论文提纲范文）
| 1 数据采集 |
| 1.1 数据通信接口 |
| 1.2 通讯接口配置： |
| 1.3 数据采集流程 |
| 1.4 自定义数据集 |
| 1.4.1 训练图片标注 |
| 1.4.2 自制数据集文件的设置 |
| 2 搭建并训练网络 |
| 2.1 配置测试环境 |
| 2.2 网络结构 |
| 2.2.1 输入端（Input) |
| 2.2.2 主干网络（Back Bone) |
| 2.2.3 Neck模块 |
| 2.2.4 Head模块 |
| 2.3 训练网络 |
| 3 隧道运维中的应用 |
| 3.1 环境影响 |
| 3.2 盲区监控 |
| 3.3 养护安全检测 |
| 4 模型运行效率情况 |
| 5 总结与未来前景展望 |
（5）基于大数据的重庆高速公路交通执法存在的问题及对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究思路、重难点及创新点 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究重难点 |
| 1.3.3 研究创新点 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第2章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 相关概念阐释 |
| 2.1.1 高速公路交通执法 |
| 2.1.2 大数据 |
| 2.1.3 交通执法中的大数据 |
| 2.1.4 交通违法行为 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 大数据管理理论 |
| 2.2.2 公共治理理论 |
| 第3章 基于大数据的重庆高速公路交通执法现状 |
| 3.1 重庆高速公路交通执法概况 |
| 3.1.1 组织架构 |
| 3.1.2 主要工作职责 |
| 3.1.3 大数据建设情况 |
| 3.2 重庆高速公路交通执法中使用大数据的情况及取得的成绩 |
| 3.2.1 重庆高速公路交通执法中使用大数据的情况 |
| 3.2.2 使用大数据取得的执法成绩 |
| 第4章 基于大数据的重庆高速公路交通执法存在的问题及原因分析 |
| 4.1 基于大数据的重庆高速公路交通执法存在的问题 |
| 4.1.1 依法行政和规范执法存在盲区 |
| 4.1.2 执法数据孤岛现象存在,运行监管水平不高 |
| 4.1.3 缺乏标准规范和统一规划,执法数据融合不够 |
| 4.1.4 执法智能化水平较低,运维和安全存在风险 |
| 4.1.5 执法评估反馈乏力,执法队伍能动性创新性不强 |
| 4.2 基于大数据的重庆高速公路交通执法存在问题的原因分析 |
| 4.2.1 依法行政意识不强,执法规范的监督机制欠缺 |
| 4.2.2 高速公路交通执法体制的特殊性 |
| 4.2.3 执法大数据理念滞后,缺乏中长期规划 |
| 4.2.4 执法经费投入不足,风险防范意识较弱 |
| 4.2.5 大数据执法人才匹配失调,队伍综合素质不足 |
| 第5章 基于大数据的重庆高速公路交通执法提升对策 |
| 5.1 加大科技投入,优化系统设备 |
| 5.1.1 完善基础硬件,集成相关功能 |
| 5.1.2 前瞻布局,提升智能化水平 |
| 5.1.3 统一运维,增强科技辅助 |
| 5.2 建立长效机制,完善体系制度 |
| 5.2.1 强化智能化体系建设 |
| 5.2.2 打造执法流程闭环监督机制 |
| 5.2.3 畅通信息交流共享机制 |
| 5.2.4 完善安全管理机制 |
| 5.2.5 建立实时预警机制 |
| 5.3 转变监管理念,提高决策科学性 |
| 5.3.1 转变高速公路交通执法监管理念 |
| 5.3.2 强化监管效率的精准高效 |
| 5.3.3 加强监管信息价值利用和挖掘 |
| 5.4 整合分散资源,制定标准规范 |
| 5.4.1 强化数据融合 |
| 5.4.2 制定和完善标准规范 |
| 5.4.3 注重数据保密安全 |
| 5.5 充分发挥人力资源作用 |
| 5.5.1 加强人才培训 |
| 5.5.2 创新人才选用方式 |
| 5.5.3 完善绩效考核 |
| 第6章 结论和展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（6）基于随机失活的循环神经网络交通事件预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 交通预测在应用中存在的问题 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 1.4.1 研究内容与主要工作 |
| 1.4.2 组织安排 |
| 第2章 相关技术 |
| 2.1 粒子群算法 |
| 2.1.1 粒子群算法基本概念 |
| 2.1.2 粒子群算法主要发展方向 |
| 2.2 循环神经网络 |
| 2.2.1 循环神经网络基本概念 |
| 2.2.2 循环神经网络的应用 |
| 2.3 交通流概念及特性 |
| 2.3.1 时空特性 |
| 2.3.2 周期性 |
| 2.3.3 网状特性 |
| 2.3.4 随机性 |
| 2.4 主要推荐方法 |
| 2.4.1 基于智能理论的预测模型 |
| 2.4.2 基于线性统计的预测模型 |
| 2.4.3 基于非线性理论的预测模型 |
| 2.4.4 基于交通仿真的预测模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于改进粒子群的寻优参数算法 |
| 3.1 粒子群算法 |
| 3.1.1 算法基本思想 |
| 3.1.2 算法更新规则 |
| 3.2 PSO算法的流程图 |
| 3.3 粒子群优化算法应用范围 |
| 3.4 PSO算法中存在的问题 |
| 3.5 PSO算法的改进 |
| 3.6 实验设置 |
| 3.6.1 度量标准MAE |
| 3.6.2 实验结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于随机失活的循环神经网络交通事件预测 |
| 4.1 循环神经网络系统 |
| 4.2 循环神经网络的应用范围 |
| 4.3 循环神经网络中存在的问题 |
| 4.4 结合随机失活的循环神经网络改进 |
| 4.4.1 随机失活方法 |
| 4.4.2 算法描述与分析 |
| 4.5 实验验证部分 |
| 4.5.1 实验数据集描述 |
| 4.5.2 实验评价指标 |
| 4.5.3 实验过程与结果分析 |
| 4.6 结果及分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 结论 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（7）智能网联交通系统的关键技术与发展（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 智能网联交通系统的关键技术 |
| 2.1 外部环境感知技术 |
| 2.2 车辆自主决策技术 |
| 2.3 控制执行技术 |
| 2.4 车路协同技术 |
| 3 智能网联交通系统的发展趋势 |
| 3.1 定位与构图 |
| 3.2 区间控制与线路控制 |
| 3.3 网络与计算 |
| 4 结束语 |
（8）基于排队论的路网系统拥塞预测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能交通系统 |
| 1.2.2 流量建模 |
| 1.2.3 交通拥塞评估和预测方法 |
| 1.3 本文研究工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关工作和预备知识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 交通流量自相似性及常用模型 |
| 2.2.1 实际交通流量数据及处理方法 |
| 2.2.2 自相似流量 |
| 2.2.3 交通流量自相似性的验证 |
| 2.2.4 传统以及自相似流量模型 |
| 2.3 交通拥塞评估和预测方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 单一路网节点的拥塞评估和预测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单一路网节点及交通流量建模 |
| 3.2.1 单一路网节点的描述 |
| 3.2.2 交通流量建模 |
| 3.3 拥塞程度评价指标 |
| 3.4 单一路网节点拥塞评估和预测模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 连续路网节点的拥塞评估和预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 连续路网节点及交通流量建模 |
| 4.2.1 连续路网节点的描述 |
| 4.2.2 交通流量建模 |
| 4.3 Jackson模型在路网系统中的应用 |
| 4.4 连续路网节点拥塞评估和预测模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 拥塞评估和预测模型仿真及分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 单一路网节点模型的验证与分析 |
| 5.3 连续路网节点模型的验证与分析 |
| 5.4 模型的实际应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间科研成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）公安智能交通管理系统的问题对策及案例研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 选题背景及意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 现状和问题相关 |
| 1.3.2 应用相关 |
| 1.3.3 运维评价相关 |
| 1.3.4 公安智能相关 |
| 1.4 研究目标及方法 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.4.4 研究重点 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 公安智能交通管理发展态势 |
| 2.1 智能交通系统综述 |
| 2.1.1 ITS定义 |
| 2.1.2 ITS国内外发展历程 |
| 2.2 智能交通管理系统综述 |
| 2.2.1 智能交通管理系统 |
| 2.2.2 公安智能交通管理系统 |
| 2.3 问卷调查 |
| 2.3.1 目的和意义 |
| 2.3.2 问卷调查内容 |
| 2.4 数据整理分析 |
| 2.4.1 基本情况 |
| 2.4.2 认知情况 |
| 2.5 调查数据的交叉分析 |
| 2.5.1 不同居住地点 |
| 2.5.2 不同驾龄 |
| 2.5.3 不同角色 |
| 2.6 调查结论 |
| 2.6.1 调查结论阐述 |
| 2.6.2 调查结论呈现的问题 |
| 第3章 问题研究及解决对策 |
| 3.1 基本问题 |
| 3.1.1 前端点位布设科学性不高 |
| 3.1.2 对系统重视程度不均衡 |
| 3.1.3 重科技投入轻基础设施 |
| 3.2 平台问题 |
| 3.2.1 硬软件不能相互匹配 |
| 3.2.2 子系统间数据不互通 |
| 3.3 建设问题 |
| 3.3.1 中心统筹 |
| 3.3.2 顶层设计 |
| 3.4 应用问题 |
| 3.4.1 信息输入输出不匹配 |
| 3.4.2 数据堆积浪费 |
| 3.4.3 系统整体应用水平不高 |
| 3.5 运维问题 |
| 3.5.1 重投资轻运维 |
| 3.5.2 强化运维建设 |
| 第4章 典型案例研究 |
| 4.1 设计思路 |
| 4.1.1 基本情况 |
| 4.1.2 建成现状 |
| 4.2 设计原则 |
| 4.2.1 系统完整,框架清晰 |
| 4.2.2 体系先进,功能实用 |
| 4.2.3 配置灵活,扩展便利 |
| 4.3 建设步骤 |
| 4.3.1 需求分析 |
| 4.3.2 框架搭建 |
| 4.3.3 模块设计 |
| 4.3.4 平台集成 |
| 4.4 运维监管系统平台 |
| 4.4.1 逻辑架构 |
| 4.4.2 功能模块 |
| 第5章 结束语 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A：智能交通系统在公安交通管理工作中现状的问卷调查 |
| 附录 B：样本基本情况统计描述 |
| 附录 C：样本对智能交通系统发展的认可和期待 |
| 附录 D：数据的交叉分析 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（10）基于车牌数据的OD矩阵获取及动态交通分配仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 总结 |
| 1.3 研究思路与研究内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究的主要内容 |
| 2 车牌识别技术原理与车牌数据分析 |
| 2.1 车牌识别技术原理 |
| 2.2 车牌数据的分析与预处理 |
| 2.2.1 车牌数据库字段属性 |
| 2.2.2 车牌数据的质量评估 |
| 2.2.3 基于车牌数据的交通出行时间特征分析 |
| 2.3 车牌数据的质量保证 |
| 2.3.1 数据缺失分析 |
| 2.3.2 异常数据处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于车牌数据的OD矩阵获取方法研究 |
| 3.1 OD矩阵的概念和调查方法 |
| 3.1.1 OD矩阵的概念 |
| 3.1.2 OD矩阵调查方法概述 |
| 3.2 基于车牌数据的OD矩阵的获取步骤 |
| 3.3 研究对象的区域和交通组织 |
| 3.4 SPSS和Excel VBA在数据处理中的应用 |
| 3.4.1 SPSS与Excel VBA |
| 3.4.2 SPSS与Excel VBA在处理车牌数据中的应用 |
| 3.5 本研究方法获取OD矩阵的验证评价 |
| 3.5.1 基于出行轨迹的类似实测数据的获取 |
| 3.5.2 基于车牌数据获取OD矩阵与类似实测数据的比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于交通卡口间车辆行程时间的交通小区划分研究 |
| 4.1 交通小区划分理论依据 |
| 4.2 交叉口间的行程时间的获取与确定 |
| 4.2.1 交叉口间车辆行程时间的获取 |
| 4.2.2 交叉口间车辆行程时间的确定 |
| 4.3 基于行程时间的交通小区划分 |
| 4.4 实例应用 |
| 4.4.1 实例路网交通卡口间的行程时间获取 |
| 4.4.2 实例路网交通小区划分 |
| 4.4.3 交通小区划分效果评价 |
| 4.4.4 获取交通小区间的OD矩阵 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于Vissim的动态交通分配仿真应用研究 |
| 5.1 基于Vissim仿真的动态交通分配原理 |
| 5.2 基于Vissim仿真的动态交通分配模型分析 |
| 5.2.1 Logit模型 |
| 5.2.2 行程时间 |
| 5.2.3 总体费用 |
| 5.2.4 路径选择模型 |
| 5.3 基于Vissim的动态交通分配仿真实例路网建模 |
| 5.3.1 停车场与小区建模 |
| 5.3.2 节点建模 |
| 5.3.3 基础路网建模 |
| 5.3.4 生成节点-通路图 |
| 5.3.5 交通需求建模 |
| 5.4 动态分配仿真模型参数标定 |
| 5.4.1 驾驶行为主要参数标定 |
| 5.4.2 仿真模型交通构成参数标定 |
| 5.4.3 仿真模型期望车速分布标定 |
| 5.4.4 动态分配评价间隔确定 |
| 5.4.5 动态交通分配路径选择模型主要参数标定 |
| 5.4.6 动态交通分配模型仿真运行参数标定 |
| 5.5 动态交通分配仿真结果分析与评价 |
| 5.5.2 实例路网动态交通分配模型仿真结果分析 |
| 5.5.3 实例路网动态交通分配模型仿真结果评价 |
| 5.5.4 动态分配仿真结果应用分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 附表 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
四、基于视频流的智能交通节点（论文参考文献）
- [1]基于深度学习的目标检测技术在隧道运维中的应用研究[J]. 辛奇峰. 中国市政工程, 2021(03)
- [2]基于行人仿真的室内步行商业空间优化研究[D]. 王若楠. 河北工程大学, 2021(08)
- [3]卫星与无人机结合的应急物流指挥调度[D]. 李中国. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]基于深度学习的目标检测技术在隧道运维中的应用[J]. 辛奇峰. 科学技术创新, 2021(11)
- [5]基于大数据的重庆高速公路交通执法存在的问题及对策研究[D]. 曹清巍. 西南大学, 2020(01)
- [6]基于随机失活的循环神经网络交通事件预测[D]. 刘伟. 河南科技大学, 2020(06)
- [7]智能网联交通系统的关键技术与发展[J]. 钱志鸿,田春生,郭银景,王雪. 电子与信息学报, 2020(01)
- [8]基于排队论的路网系统拥塞预测关键技术研究[D]. 郑栋宇. 山东大学, 2018(12)
- [9]公安智能交通管理系统的问题对策及案例研究[D]. 熊赟. 清华大学, 2017(02)
- [10]基于车牌数据的OD矩阵获取及动态交通分配仿真研究[D]. 梅冬晨. 中国人民公安大学, 2017(04)