摘要：以固定检测器获得的交通数据为基础,分别建立路段和交叉口交通状态判别模型;考虑不同路段和交叉口对区域路网整体交通状态影响程度的差异性,建立路段和交叉口交通状态的权重计算模型;在此基础上建立区域交通状态的综合判别模型;并分析状态指标P与路网中车辆平均行程速度的相互关系,确定路网P所表示的交通状态级别;最后利用Vissim软件设计包含9个交叉口的典型路网,根据采集的数据对模型进行验证。仿真结果表明:所建立的方法可以有效地对区域交通状态进行判别。

摘要：为了给Hook-turn交叉口信号配时方案设置提供理论依据,建立了交叉口直行专用车道的机动车延误计算方法;之后考虑交叉口内部待行区左转机动车发生排队上溯、未发生排队上溯2种情况,建立了直行/左转/右转共用车道的机动车期望延误模型;研究了待行区左转机动车对同相位交通流运行的影响,提出了有效利用绿灯时间的校正方法。以交叉口机动车平均延误最小为目标,以周期时长、相位绿灯时间为自变量,建立信号配时方案优化方法。采用实际交叉口数据对所建立方法进行检验,并根据Hook-turn方法设计了2种改进渠化方案;在VISSIM中采集2种改进方案、现状方案的机动车延误指标,并进行对比分析。结果表明:在优化信号配时方案下,Hook-turn方法可以减少直行机动车以及交叉口整体机动车平均延误;当左转车流量较小时,Hook-turn方法的效益显著。

摘要：针对严重交通事故现场出现火灾、浓烟等情况影响探测设备完成被困人员搜救的问题,提出了一种基于卷积注意力机制自适应改进损失型双判别器条件生成对抗网络(CBAMIL-DDCGAN)的红外和可见图像融合方法。首先,利用添加注意力特征融合模块的解码网络从空间和通道对图像进行恢复重建。然后,设计了一种基于梯度信息的自适应权重计算方法。最后,进行了融合图像连续帧的测试实验。实验结果表明,本文图像融合算法表现出色,相较于传统算法和生成对抗网络算法,在PSNR、SSIM和MSE等指标上均取得了超过7%的显著提升,验证了该融合算法在复杂交通事故救援中的可行性和优越性。

摘要：电动公交车在运行过程中具有零排放、低能耗等优势,目前各个国家正在大力推进城市公交车辆的电动化,以减少交通系统碳排放,助力实现“双碳”目标。然而受资金约束以及燃油公交车尚未达到报废年限的影响,公交企业通常分批购买电动公交车来替换线路上的燃油公交车,导致线路上各辆公交车的电池健康程度以及续驶里程存在差异,使得车辆调度方案优化更加复杂。本研究针对电动公交线路各辆公交车电池健康程度存在差异的情况,考虑分时电价影响,以最小化每日的充电成本、车辆购置成本和电池损耗成本为目标,建立了单线路车辆调度方案优化模型。将优化模型重构为车辆行车计划优化与充电计划优化两个子问题,其中在外层考虑车辆运营强度差异对模拟退火算法的扰动策略进行改进,采用改进后的模拟退火算法求解车辆行车计划;在内层调用Gurobi求解车辆充电计划。最后,以某市一条实际电动公交线路为例验证方法的有效性,并与扰动策略中不考虑车辆运营强度差异的模拟退火算法进行比较。结果表明:本文设计的改进模拟退火算法使收敛速度提高31.8%,能够在短时间内求得质量较高的解;生成的调度方案不仅能够安排车辆优先在低电价时段充电,还可以缩小车队规模。

摘要：为研究占道施工事件对区域路网络容量的影响,基于双层规划理论,构建了考虑路段通行能力约束的区域路网络容量计算模型,并设计了求解算法。通过VISSIM仿真软件,确定了施工区段通行能力基准值,对实际通行能力与各影响因素之间的定量关系进行分析,给出了占道施工条件下实际通行能力计算方法。结合交通流分配结果、边介值、蓄意破坏前后路网效率变化率给出了占道施工期区域关键路段识别方法。最后以哈尔滨市阿城区的路网为案例,通过手机信令数据获取得到出行需求分布,计算占道施工前后的路网容量,并对占道施工期阿城区路网进行了重要度排序。研究表明:初始条件下区域路网络容量为38 445 pcu/h,施工时为36 865 pcu/h,路网络容量值减少了4.1%。

摘要：Transformer是一种革命性的神经网络模型架构,最初为自然语言处理而设计,但其由于卓越的性能,在计算机视觉领域获得了广泛的应用。虽然关于Transformer在自然语言处理领域的应用有大量的研究和文献,但针对低级视觉任务的综述相对匮乏。简要介绍了Transformer的原理并分析归纳了几种变体。在低级视觉任务的应用方面,将重点放在图像恢复、图像增强和图像生成这三个关键领域。通过详细分析不同模型在这些任务中的表现,探讨了它们在常用数据集上的性能差异。对Transformer在低级视觉领域的发展趋势进行了总结和展望,提出了未来的研究方向,以进一步推动Transformer在低级视觉任务中的创新和发展。这一领域的迅猛发展将为计算机视觉和图像处理领域带来更多的突破,为实际应用提供更加强大和高效的解决方案。

摘要：针对区域协调控制中相位差的封闭性,采用图论知识,建立了闭环路网的判别方法及闭环路网相位差封闭性的表达模型;考虑协调相位每周期到达车辆数、闭环路网相位差对车辆造成的阻滞两个因素,建立了路段权重模型;以协调控制效益损失最小为优化目标,建立了基于最优生成树的闭环路网相位差优化方法。最后以一个区域闭环路网为例对所建方法进行具体分析。本文的研究可以为区域协调控制中闭环路网的相位差优化提供理论依据。

摘要：为建立交通信号协调控制算法并确定其适用条件,考虑车队离散、车辆转出、下游交叉口排队长度3个因素,在分析罗伯逊离散模型的基础上,提出了交叉口协调相位车流到达图式的预测方法,并根据车流到达时刻与协调相位绿灯启亮、结束时刻的关系,建立了协调相位车流延误的计算模型;以交通控制子区内各交叉口协调相位车流总延误最小为优化目标,以相位差为优化变量,设计了信号协调方案优化算法.仿真结果表明:与改进数解法相比,该算法降低了协调相位车流延误7.4%;随着交叉口间距、转出车辆数、下游排队长度的增加,信号协调控制效益逐渐下降.

摘要：针对突发公共卫生事件情况下生活物资被病毒污染,小区内居民交叉感染及配送人员短缺等问题,本文提出一种基于无人机与卡车协作的封控社区生活物资配送方法。首先,规定无人机在完成每次配送后需要返回卡车位置处进行消杀,以配送过程中社区居民交叉感染风险和配送成本最小为优化目标,以配送服务完整性、无人机载货重量限制及生活物资时效性要求等为约束条件,建立混合整数规划模型,协同优化卡车额定载重、停靠位置、所需无人机数量和无人机组配送方案;然后,设计改进多目标粒子群算法求解模型,引入一种特殊的粒子编码方式,并耦合变异算子更新部分码位的粒子位置;最后,以长春市师范南园小区为例进行案例分析,从安全、配送成本、工作强度及一次性防控物资消耗等4个方面和卡车与人工协作配送模式进行比较分析发现,卡车与人工协作配送方法可以令社区居民交叉感染风险降低至少91.8%,日配送成本降低16.9%,人力资源投入减少50%,一次性防护物资支出节约46.1%左右。

摘要：为解决因运行时间不确定性导致的公交到发时间不准点问题,本文基于公交线路双方向发车趟次和运营时间的不对称特征,提出一种可变行车计划优化问题。以最小化车辆使用数和乘客等待时间为目标,考虑车次链的行程接续和电动公交车辆电量等约束,构建公交时刻表和车辆排班一体化优化模型。根据可变行车计划优化问题特性设计改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization for Timetabling and Scheduling,MPSO-TS)进行求解,定制粒子编码和子代更新方式。采用“基于优势车次链”的子代更新机制,以“车次链”为纽带最大程度地保留父代被继承信息中时刻表与车辆调度方案之间的关联性。使用连云港市某公交线路验证模型和算法,案例结果表明:可变行车计划能够有效保证车辆到发准点性,通过更紧密的排班计划将使用车数由35辆减少至31辆,车辆使用效率提升了28.1%;所提出的MPSO-TS算法求解效率较高,具有较好的稳定性,可有效避免计算结果陷入“局部最优”。