以视频大数据监控保障城市轨道交通的安全运营

近年来,我国轨道交通以其快速、安全、便捷、环保以及大运量等特点迅速发展。首先,全国各大中城市正在努力建设或规划城市轨道交通,其次是全国主要干线通道都在兴建高速铁路。虽然两者在运营模式等方面都存在差异,但是他们都有一个共同点,就是面向的服务群体数量是巨大的。这就使得城市轨道交通和国家铁路在日常的生产运营过程中,会产生巨大的数据信息,比如客流信息,旅客出行OD信息,铁路货物发送、中转、到达产生的数据信息等。这些信息需不需要储存、如何储存、储存起来有什么用以及要怎么用等问题越来越得到人们重视。而如今,伴随着互联网和云计算的发展,互联网信息数据大爆炸,大数据时代到来。大数据技术将很好的解决这些类似的问题。     

基于改进的LM-BP神经网络的车牌字符识别研究

车牌识别是智能交通系统中一个重要的环节,它可以应用到很多领域,如高速公路自动收费、交通监控系统、停车场管理等.提出一种改进的LM-BP神经网络车牌字符识别方法,该方法根据国内现行车牌编制的特点,结合LM算法改进传统BP神经网络,并增加σ参数修正LM-BP算法,避免传统BP神经网络收敛速度缓慢并容易陷入局部极小值的缺点,进行了大量实验,达到了预期的识别效果和收敛速度.     

物联网技术对城市轨道交通智能指挥系统的影响研究

随着技术的不断发展和运营需求的增加,城市轨道交通实现物联网已不是远景而是现实.物联网的核心基础是互联网,在互联网基础上的延伸和扩展的网络,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通讯.现以实践经历为范例,根据工作经验和新的体会,自动售检票系统终端设备中硬币找零等物联网技术应用情况,对后续轨道交通的建设和研究都具有重要的指导意义和参考价值.