摘要：本文探讨了在数字化时代背景下,如何构建一个高效、智能的高速公路应急管理系统。首先分析了当前高速公路应急管理中存在的问题,明确了高速公路应急管理的数字化需求。随后,提出了一种基于数字化的高速公路应急管理平台的设计方案,该方案利用大数据分析、云计算、物联网等技术,旨在提高应急管理的响应速度、决策质量和资源配置效率。最后,探讨了该平台在实际应用中的效果和潜在优势,包括实时监控与快速响应、数据驱动的决策支持、多部门协调与资源优化、公众信息沟通与预警、持续改进和适应性以及技术创新与前瞻性。

摘要：江西省高速公路联网中心在交通运输部ITS中心及江西省交通运输厅指导下,进行了新一代高速公路联网收费系统设计工作,其中高速公路联网收费的逃费稽查是重点内容,本文对高速公路逃费分析进行了深入研究,研究内容包括逃费行为分析、基于数据分析的逃费挖掘思路和建立逃费分析数据模型等方面。

摘要：本文设计的高速公路应急指挥系统实现了路段间的信息交换、信息实时共享,具有预警管理和应急管理功能。

摘要：随着计算机技术和网络技术的迅猛发展,传统的考试方式由于步骤多、周期长、工作量大、成本高等不足越来越不适应现代化技术的要求。本文是在江西交通行业考试改革需求的基础上,结合交通行业的具体实际,设计实现一套在线考试系统。本系统使用JSP作为前台页面的编辑语言,SQL Server作为后台数据库,使用Eclipse开发平台进行Java编码、测试。文章重点研究了用户登录注册、自主考试、题目管理三大模块的设计与实现。

摘要：模糊孪生支持向量机(FTSVM)忽略了不同特征间的差异,导致核函数或距离的计算无法准确反映样本间的相似性,使FTSVM在处理含有大量不相关或弱相关特征的高维数据分类时,难以达到良好分类效果;且隶属度的设计未有效区分离群点或噪声。针对以上问题,提出了一种基于特征加权混合隶属度的FM-FTSVM。首先计算每个特征的信息增益,并依据信息增益值的大小为特征赋予权重,降低不相关或弱相关特征的作用,使其能更好地应用于高维数据分类;然后,为每一类样本构造一个最小包围球计算基于紧密度的特征加权隶属度,并结合基于距离的特征加权隶属度得到特征加权混合隶属度,综合考虑样本点到类中心的特征加权欧式距离和样本间的紧密程度,可更好识别离群点或噪声数据;最后,融合特征加权核函数,降低不相关特征对核函数或距离计算产生的影响。与对比算法在人工数据集、高维数据集和UCI数据集上进行比较,发现本文提出的方法在区分离群点、噪声和有效样本上有明显优势,且在高维数据集上可获得更好分类效果。

摘要：针对云台摄像枪在轮巡过程中无法自动设定视频检测区,从而影响交通事件识别准确率的问题,提出了一种基于视频的高速公路车道级检测区自动设定方法。首先,通过分析U-Net和MobileNet系列模型的特征,结合深度可分离卷积和倒置残差等结构,设计了一个高效且轻量化的R-Net系列模型,专门用于车道线和可行驶区域的语义分割。在此基础上,根据高速公路特定场景识别任务的特点,提出了一种基于连通域分析的车道线和检测区标记算法,实现了车道级检测区的自动设定。同时,为了提高标记算法的准确率,首次引入了阈值处理和叠加帧数这两种预处理方法,然后利用二次方程对车道线标记结果进行拟合,实现了车道线完整且平滑的分割。实验结果表明,R-Net系列模型的性能指标MIoU与传统模型如SegNet和U-Net接近,但显著减少了模型参数量和内积运算量,其中R-NetV2模型的分割性能指标MIoU达到90.6%,与U-Net相比仅下降了0.4%,但其模型参数量减少了38.7%,内积运算量减少了62.5%。对经过预处理后的语义分割结果进行标记,车道线标记准确率与传统方法相比从80.47%提高到95.58%。