基于匈牙利匹配和卡尔曼滤波的动态多目标跟踪

为了得到无人驾驶汽车目标检测的准确信息,文章通过对标定后的原始激光雷达点云进行分割和聚类,利用霍夫直线检测提取障碍物的外包框,最后使用匈牙利算法对被跟踪的障碍物和新检测出的障碍物进行关联匹配,并求出最优解,最终使用卡尔曼滤波算法对其进行状态优化。通过实验表明,本算法可以在激光雷达一帧0.1 s内,快速、准确地跟踪被检测出的障碍物。     

城轨新线客流成长期进出站量短时预测研究

为准确掌握城轨新线开通初期客流演化态势、提高运输组织合理性,针对新线客流变化不稳定、缺乏历史客流数据等问题,提出城轨新线客流成长期进出站量短时预测方法。通过对新线站点进出站量变化规律的分析,基于改进模糊C均值聚类算法,对考虑客流趋势相似性的城轨站点类型划分方法进行研究,并提出城轨新线站点历史数据库构建方法;基于趋势距离对近邻匹配机制进行优化,并根据多元统计回归对K近邻算法进行改进,提出新线站点客流成长期进出站量短时预测方法;结合广州地铁客流数据,对预测方法的有效性进行验证。研究结果显示:新线站点客流成长期内短时进、出站量平均预测效率较既有方法增加了35.68%、32.23%,预测精度较既有方法增加了38.32%、25.80%。     

重庆轨道交通环线电力监控与数据采集系统的建设与创新

基于电力监控与数据采集系统深度集成于综合监控系统的弊端分析,介绍了重庆环线电力监控与数据采集系统独立组网的自立分层分布式系统结构,及其在控制中心与综合监控系统的互联。介绍了基于电力系统CIM(公用信息模型)和CIS(组件接口规范)的电力监控与数据采集系统模型建立,详细阐述了重庆环线电力监控与数据采集系统的程序控制技术及远程图形服务技术,以及该系统在能源管理及其他高级应用方面取得的创新成果。     

基于乘客群体特征的城市轨道交通满意度研究

为提高城市轨道交通服务质量、优化乘客乘车体验、提升城市轨道交通在公共交通中的竞争力，对城市轨道交通乘客满意度开展研究。首先，选取乘客特征因素，引入皮尔逊积矩相关系数来分析乘客满意度与乘客特征因素的相关关系，提取对满意度存在显著影响的乘客特征因素。然后，运用主成分分析法刻画乘客群体特征，据此对乘客进行分类，并采用克鲁斯卡尔-沃利斯检验法来分析其满意度的差异性。基于此，对某城市地铁A号线2019年乘客满意度调查数据进行了分析，结果显示：地铁A号线乘客的出行频率、出行目的和收入水平与乘客满意度显著相关。通过主成分分析将乘客划分为常乘客与非常乘客，发现两者对城市轨道交通服务的关注点不同，常乘客更关注乘车效率，非常乘客更关注信息指引准确性，运营单位应针对不同乘客群体展开差异性服务。     

基于Revit的铁路线路三维信息平台开发

智能高铁是我国高速铁路发展的趋势,BIM技术融合智能化、信息化等手段,可实现铁路项目的全生命周期管理,提高管理水平和工作效率。根据BIM技术特点,基于Autodesk Revit建立铁路线路三维信息平台,为铁路项目信息化管理提供参考。首先,利用PowerCivil并根据线路平、纵断面等资料,生成线路中心线三维线形,为后续线路三维信息模型建立提供基础条件;随后,将线路中心线三维线形导入Revit平台,利用二维构筑物图纸创建各种构筑物族,再通过Dynamo编写命令将各种构筑物族沿线路里程布置,从而完成线路三维信息平台的构建。研究发现:三维信息平台可满足铁路线路模型三维可视化要求,并将铁路线路设计、施工、运维各阶段的信息进行融合,为铁路项目信息化管理搭建可操作的平台基础。     

长沙市轨道交通2号线列车能耗分析

以长沙市轨道交通2号为例,分析了列车空载工况和载客工况下的能耗情况,结果表明根据列车能耗系统的实时统计数据核实列车能耗的方式是可靠的。在此基础上,计算分析了列车运行过程中乘客总体重的能耗,与列车自重能耗相比,列车自重能耗在列车总能耗中占很大的比重,因此:合理地降低车辆自重将成为今后车辆设计的重要课题,根据线路客流量特点制定大小交路时刻表将成为城市轨道交通运营公司降低运营成本的研究方向。     

历奇教育在铁路客运教学中的探索

针对客运专业的教学现状,在专业教学中引入了历奇教育。经过教学实践,历奇教育加深了学员间的交流,转变了学员的观念,给学员提供了展示自我的舞台,给教师提供了受教育的机会,教学效果良好。     

基于高速铁路常旅客计划的全流程智慧行李服务方案构建

随着"铁路畅行"和"客运提质计划"的提出,提供高质量、个性化的旅客服务成为高速铁路客运发展的关键方向。为打造全新旅客行李服务概念,基于"铁路畅行"会员常旅客计划,构建全流程、门到门智慧行李服务方案,从旅客需求角度出发,采取"人货分离"模式,突破传统站内行李服务的模式,拓宽业务场景,延长商业链,形成一套系统完整的方案。全流程智慧行李服务作为一项新的服务模式,为培育旅客需求,提高顾客粘合度,挖掘高铁行李服务的潜在市场,优化铁路盈利结构,加快构建铁路客运服务体系,提升铁路在运输市场的竞争力提供支持。     

一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法

车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。     

高峰期考虑乘客议价的网约车定价与平台收益及社会福利优化

现阶段有关网约车动态定价的研究主要是从司机和平台的角度出发，借助排队论、生灭过程等方法描述司机的运行状态，对市场需求的动态变化特征关注较少，同时也没有考虑乘客方的自主议价权力。本文采用动态匹配描述网约车市场中乘客与司机的匹配过程，通过构建动态匹配模型描述短时间内市场变化的影响，采用需求与供给函数描述乘客和网约车的状态，在此基础上，构建平台利润最优模型和社会福利最优模型；然后提出乘客议价影响因子并依据现有数据确定其在市场运行不同时段的函数，将影响因子引入已建立的模型得到修正后的动态匹配模型和定价模型；最后设置算例验证模型可行性，探讨价格变化对市场的作用，分析乘客议价对动态匹配网约车市场的影响。算例结果表明，随着价格变化因子倍数的增加，社会福利、平台利润和匹配量先增后减，在倍数为2.0时，社会福利达到最大，倍数为1.3时匹配量达到最大。对比分析发现，乘客议价将推动市场向供求平衡移动，同时增加网约车市场高峰时段的平台利润和社会福利。