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关于GIS在城市交通事故中应用的论文研究综述

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简介:
该文全面回顾了地理信息系统(GIS)技术在分析和解决城市交通事故问题中的应用现状与研究成果,总结了当前的研究趋势及存在的挑战。 分析大量数据是一项复杂的任务,如果没有适当的系统支持,则难以完成。许多运输机构与警察部门已经利用地理信息系统(GIS)来处理城市交通事故(UTA)的数据,并制定旨在减少事故率及提升安全性的策略。 由于每起交通事故都发生在具有特定特征的具体地点,因此需要对事故发生的位置及其周围环境进行细致分析。ArcGIS软件是用于从这些数据中提取有价值信息和结论的理想工具。地理信息系统技术在调查并评估不同组件之间的复杂空间关系方面发挥着关键作用,城市交通碰撞事件便是其中一例。 通过运用地理环境及城市结构内的空间预期来对UTA实施微观或宏观分析不仅有助于决策制定过程,还能为交通事故模式提供深入的洞察力。可以将这类事故视为在时间和地点两个维度上发生的复杂现象。GIS能够整合多个不同且不相关的数据库系统。 此外,评估地理环境中各种物体之间的关系以及城市结构中相关因素是GIS的一个重要规范之一,这些因素包括但不限于土地使用类别、道路运输网络资格和人口密度等。交通安全组织及UTA研究者将GIS视为支持其科研与运营需求的关键技术工具。特别地,针对交通领域的GIS应用(即GIS-T),常被用于交通运输的规划与决策制定过程之中。

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客服
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  • GIS
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    该文全面回顾了地理信息系统(GIS)技术在分析和解决城市交通事故问题中的应用现状与研究成果,总结了当前的研究趋势及存在的挑战。 分析大量数据是一项复杂的任务,如果没有适当的系统支持,则难以完成。许多运输机构与警察部门已经利用地理信息系统(GIS)来处理城市交通事故(UTA)的数据,并制定旨在减少事故率及提升安全性的策略。 由于每起交通事故都发生在具有特定特征的具体地点,因此需要对事故发生的位置及其周围环境进行细致分析。ArcGIS软件是用于从这些数据中提取有价值信息和结论的理想工具。地理信息系统技术在调查并评估不同组件之间的复杂空间关系方面发挥着关键作用,城市交通碰撞事件便是其中一例。 通过运用地理环境及城市结构内的空间预期来对UTA实施微观或宏观分析不仅有助于决策制定过程,还能为交通事故模式提供深入的洞察力。可以将这类事故视为在时间和地点两个维度上发生的复杂现象。GIS能够整合多个不同且不相关的数据库系统。 此外,评估地理环境中各种物体之间的关系以及城市结构中相关因素是GIS的一个重要规范之一,这些因素包括但不限于土地使用类别、道路运输网络资格和人口密度等。交通安全组织及UTA研究者将GIS视为支持其科研与运营需求的关键技术工具。特别地,针对交通领域的GIS应用(即GIS-T),常被用于交通运输的规划与决策制定过程之中。
  • 件触发机制网络控制
    优质
    本文为一篇研究综述,系统性地探讨了事件触发机制在网络控制系统中的应用现状及进展。文章分析了该技术在减少通信负载和计算量方面的优势,并展望未来发展方向。 本段落全面综述了基于事件的控制系统的研究现状与最新成果。主要介绍了事件驱动通信机制的各种类型及事件触发控制的主要研究内容,包括不同的建模方法以及控制器与事件产生器的联合设计方案,并重点分析了时延系统建模方法。此外,还讨论了网络诱导因素对事件触发机制的影响和网络化事件触发控制的应用情况。最后,指出了目前研究工作存在的不足之处及下一步需要解决的关键问题。
  • 机器学习预测-
    优质
    本论文探讨了运用机器学习技术进行交通事故预测的方法和模型,旨在通过分析历史数据来预防未来事故的发生,提高道路安全。 近期的研究表明,在2030年之前交通事故可能成为全球第五大死因。由于驾驶员的状态、道路状况、天气条件以及交通和违规行为的复杂交互作用,目前很难明确事故的根本原因。交通事故导致的生命损失及对驾驶者的伤害给社会带来了巨大的负担。如今,机器学习技术在处理道路交通安全问题上越来越受到欢迎。利用机器学习分类器替代传统数据挖掘方法能够提高结果准确性和效率。本段落探讨了当前应用于道路事故预测领域的各种机器学习研究工作。
  • 分数阶微积分图像处理.pdf
    优质
    本文为一篇研究综述性文章,主要探讨了分数阶微积分理论在现代图像处理技术中的应用现状与发展趋势。通过对现有文献的深入分析,总结并评述了该领域内关键算法和技术,并展望未来可能的研究方向和挑战。旨在为相关领域的学者提供有价值的参考信息。 本段落综述了分数阶微积分理论在数字图像底层处理中的应用研究。内容涵盖了分数阶微积分、分数阶偏微分方程的基本理论以及分数阶傅里叶变换的性质。此外,还探讨了基于该理论构造的分数阶微分滤波器和积分滤波器及其各自在图像增强与去噪方面的具体应用,并分析了分数阶偏微分方程在图像处理中的作用。 文章总结并回顾了目前利用分数阶微积分技术进行图像底层处理所取得的研究成果,同时结合现有模型预测该理论未来可能的发展方向及潜在的应用价值。
  • 神经网络智能控制-
    优质
    本文探讨了神经网络技术在智能交通控制系统中的应用与优势,分析其如何优化交通流量管理、减少拥堵及提高道路安全。通过案例研究和实验数据验证,展示了该技术对未来城市交通智能化发展的积极影响。 本段落介绍了一种基于神经网络(NN)的智能交通灯控制系统的设计理念,并在假设条件下应用于路口管理。首先,在确定基本线与子线路的基础上估算绿灯期间车辆的数量。随后,利用接收到的信息开发出一种依赖于神经网络的评估策略,以便更好地理解和预测标准交叉口处的车流情况。通过一系列初步实验验证了所提出的紧急交通流量控制方案的有效性,并展示了该方法能够迅速且准确地识别并处理典型路口中的交通状况。 此外还引入了一种多主体系统以及混合型神经网络用于决策过程,利用这种组合技术可以达到大约80%的成功率。
  • PC-Crash车人碰撞再现(2014年)
    优质
    本研究探讨了PC-Crash软件在分析和重现车辆与行人碰撞事故中的应用,旨在提高交通事故重建的准确性和效率。 本段落以一起真实的车人碰撞事故为案例,运用PC-Crash软件根据现场采集的车辆与人员数据建立事故模型。通过正交试验法分析各参数权重,并利用该方法辅助进行车人碰撞事故再现仿真。仿真的结果包括行人位置值、头部和胸部的动力学响应等,这些数值均与实际测量相符,证明了正交试验能够有效指导PC-Crash软件在事故模拟中的参数选择,从而获得合理且准确的仿真效果。
  • 标志牌检测与识别
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    本文为交通标志牌的检测与识别技术提供了一篇全面的研究综述。文中分析了当前领域的挑战,并总结了未来研究的方向和趋势。 交通标志牌检测与识别技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,它涵盖了图像处理、模式识别、机器学习及深度学习等多个方面。这项技术的目的是通过分析交通场景中的图像来辨别并定位出各种类型的交通标志,这对提高交通安全性和效率至关重要。 自二十世纪八十年代起,国外学者便开始了对交通标志识别(TSR)的研究工作。日本在1987年即开始进行相关研究,并使用了阈值分割算法和模板匹配方法来进行检测与识别。到了九十年代至二十一世纪初,随着机器学习及深度学习技术的发展,TSR领域的研究取得了显著进展,并尝试推出了一些简单的交通标志识别系统。自2000年以来特别是德国在2011年举办了一次交通标志检测和识别大赛之后,该领域吸引了全球的关注并迅速发展。 近年来,在卷积神经网络(CNN)等深度学习技术的推动下,多目标检测与实时处理能力得到了显著提升。交通标志牌检测与识别技术主要应用于智能交通系统(ITS),旨在减少交通事故及提高交通运行效率。为了实现这一目标,研究者们利用机器学习和深度学习方法不断提高算法性能,并借助硬件计算性能的进步来推进TSR的研究。 该领域的研究可以划分为几个阶段: 1. 方法探索期:集中于检测、分割与分类等环节的算法开发。 2. 系统实验期:开始尝试构建简单的交通标志识别系统并改进其准确率和处理时间。 3. 深度学习技术应用期:借助深度学习特别是卷积神经网络(CNN)的进步来提高TSR系统的性能。 在技术层面上,这项工作涉及图像采集、预处理、特征提取与模式分类等步骤。其中,图像采集通过摄像头或其它传感器获取交通场景的图片;预处理包括噪声滤除和对比度增强等等操作;特征提取是从这些经过初步加工后的图象中抽取关键信息如形状、颜色及纹理特性;而模式分类则是将所提取得特征与已知标志进行匹配以实现识别。 未来的研究重点在于如何提高TSR系统的适应性和稳定性,以及提升其实时性能。由于交通环境的复杂多变性,系统需要能够应对不同的条件变化(例如光照改变或遮挡等)。因此,研究者们正致力于开发更为高效且鲁棒的技术来解决这些问题。 此外,在5G通信技术发展的背景下,远程监控和实时数据交换为交通标志识别提供了新的机遇。通过车辆与基础设施之间的互联互控可以更好地服务于无人驾驶及辅助驾驶技术,并进一步支持智能交通系统的发展。
  • 我对GIS:聚焦我
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    本研究深入探讨了应用于个人所在城市的地理信息系统(GIS)技术及其实践应用,旨在利用GIS分析优化城市管理与规划。 目录 由戴少青创建的城市GIS研究相关邮件及我的一些关于Urban的研究代码(基于R、Matlab、Python、CGA等)。 1. ArcGIS中的OLS可视化(for R) 细节:这是我在帮助同学完成作业时所编写的内容,该作业探讨了北京的AQI与百度搜索索引之间的关系。2015年,北京大学刘教授发表了一篇论文《社会感知:一种理解我们社会经济环境的新方法》,其中提到的家庭作业数据是社交感知的一个典型例子。 2. 北京的AQI及Search Index(for R) 在我协助下完成的同学作业内容,探讨了北京的空气质量指数(AQI)与百度搜索索引之间的关系。这项工作基于北京大学刘教授于2015年发表的一篇关于社会感知的研究论文,该论文提出了一种理解我们社会经济环境的新方法。 3. folium中的空间可视化演示(适用于Python) 一些使用叶片进行的空间可视化的示例展示。 4. 以上内容概述了我研究和学习的一部分成果。
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    本文探讨了深度强化学习技术在优化城市交通信号控制系统方面的潜力与效果,旨在通过智能算法提高道路通行效率和交通安全。 交通问题具有非线性及不确定性的特点,传统算法难以取得良好效果。深度学习模型在处理非线性和时序数据方面表现出色。因此,我们提出了一种基于深度强化学习的信号灯控制系统。该系统包含以下部分:首先利用实时交通数据或仿真环境生成数据;其次通过LSTM循环神经网络预测未来的交通信息;最后采用DDPG深度强化学习算法进行决策。实验结果表明,在多个数据集上此方法具有优越性和泛化能力。