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A practical multi-lane factor model of bridges based on multi-truck presence considering lane load disparities
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作者 Junyong ZHOU Colin C.CAPRANI 《Frontiers of Structural and Civil Engineering》 SCIE EI CSCD 2021年第4期877-894,共18页
Many bridge design specifications consider multi-lane factors(MLFs)a critical component of the traffic load model.Measured multi-lane traffic data generally exhibit significant lane disparities in traffic loads over m... Many bridge design specifications consider multi-lane factors(MLFs)a critical component of the traffic load model.Measured multi-lane traffic data generally exhibit significant lane disparities in traffic loads over multiple lanes.However,these disparities are not considered in current specifications.To address this drawback,a multi-coefficient MLF model was developed based on an improved probabilistic statistical approach that considers the presence of multiple trucks.The proposed MLF model and approach were calibrated and demonstrated through an example site.The model sensitivity analysis demonstrated the significant influence of lane disparity of truck traffic volume and truck weight distribution on the MLF.Using the proposed approach,the experimental site study yielded MLFs comparable with those directly calculated using traffic load effects.The exclusion of overloaded trucks caused the proposed approach,existing design specifications,and conventional approach of ignoring lane load disparity to generate comparable MLFs,while the MLFs based on the proposed approach were the most comprehensive.The inclusion of overloaded trucks caused the conventional approach and design specifications to overestimate the MLFs significantly.Finally,the benefits of the research results to bridge practitioners were discussed. 展开更多
关键词 BRIDGES multi-lane factor traffic load lane load disparity multi-truck presence weigh-in-motion data
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Collaborative multi-lane on-ramp merging strategy for connected and automated vehicles using dynamic conflict graph
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作者 Jia Shi Yugong Luo +2 位作者 Pengfei Li Jiawei Wang Keqiang Li 《Journal of Intelligent and Connected Vehicles》 EI 2024年第1期38-51,共14页
The on-ramp merging in multi-lane highway scenarios presents challenges due to the complexity of coordinating vehicles’merging and lane-changing behaviors,while ensuring safety and optimizing traffic flow.However,the... The on-ramp merging in multi-lane highway scenarios presents challenges due to the complexity of coordinating vehicles’merging and lane-changing behaviors,while ensuring safety and optimizing traffic flow.However,there are few studies that have addressed the merging problem of ramp vehicles and the cooperative lane-change problem of mainline vehicles within a unified framework and proposed corresponding optimization strategies.To tackle this issue,this study adopts a cyber-physical integration perspective and proposes a graph-based solution approach.First,the information of vehicle groups in the physical plane is mapped to the cyber plane,and a dynamic conflict graph is introduced in the cyber space to describe the conflict relationships among vehicle groups.Subsequently,graph decomposition and search strategies are employed to obtain the optimal solution,including the set of mainline vehicles changing lanes,passing sequences for each route,and corresponding trajectories.Finally,the proposed dynamic conflict graph-based algorithm is validated through simulations in continuous traffic with various densities,and its performance is compared with the default algorithm in SUMO.The results demonstrate the effectiveness of the proposed approach in improving vehicle safety and traffic efficiency,particularly in high traffic density scenarios,providing valuable insights for future research in multi-lane merging strategies. 展开更多
关键词 cooperative merging multi-lane graph theory cyber-physical integration system
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A case study on multi-lane roundabouts under congestion:Comparing software capacity and delay estimates with field data
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作者 Xuanwu Chen Ming S.Lee 《Journal of Traffic and Transportation Engineering(English Edition)》 2016年第2期154-165,共12页
Existing studies on modern roundabouts performance are mostly based on data fron: singe lane roundabouts that are not heavily congested. For planners and designers interested in building multilane roundabouts for int... Existing studies on modern roundabouts performance are mostly based on data fron: singe lane roundabouts that are not heavily congested. For planners and designers interested in building multilane roundabouts for intersections with potential growth i~ future traffic, there has been a lack of existing studies with field data that provide reference values in terms of capacity and delay measurements. With the intent of providing such reference values, a case study was conducted by using the East DowlinC Road Roundabouts in Anchorage, Alaska, which are currently operating with extensive queues during the evening peak hours. This research used multiple video camcorders t( capture vehicle turning movements at the roundabouts as well as the progressior~ of vehicle queues at the roundabout entrance approaches. With these video records, the number of vehicles in the queues can be accurately counted in any single minute during the peak hours. This study shows that unbalanced entrance flow patterns (i.e., ~ne entrance has significant higher flow than others) can intensify the queue and delay fo., the overall roundabouts. Then various software packages including RODEL, SIDRA and VISSIM were used to estimate several performance measurements, such as capacity. queue length, and delay, compared with the collected field data. With the comparison, it is found that all the three software packages overestimate multi-lane roundabout ca pacity before calibration. With default parameters, SIDRA and VISSIM tend to underes timate delays and queue lengths for the multi-lane roundabouts under congestion, while RODEL results in higher delay and queue length estimations at most of the entrance approaches. 展开更多
关键词 multi-lane roundabout Roundabout performance Capacity Delay Queue length Traffic simulation
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结合增强空间感知的远距离车道线检测方法
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作者 王耀琦 卢亚琦 王小鹏 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期62-76,共15页
车道线检测作为智能汽车视觉导航系统的核心技术,其性能直接影响到车辆的路径引导与转向控制,对提升交通安全性和导航效率具有重要意义。车道线图像中背景信息往往占据主导地位,特别是远距离车道线存在特征小、标记缺失或被遮挡等问题,... 车道线检测作为智能汽车视觉导航系统的核心技术,其性能直接影响到车辆的路径引导与转向控制,对提升交通安全性和导航效率具有重要意义。车道线图像中背景信息往往占据主导地位,特别是远距离车道线存在特征小、标记缺失或被遮挡等问题,同时伴随视觉上的宽度变化,导致远距离车道线比正常车道线更加难以识别。为解决这一问题,该文提出了结合增强空间感知的车道线检测方法。该方法首先针对车道线在图像中呈细长结构的特点,在主干网络中引入条形池化,以细化车道线信息的表示;然后将增强空间感知优化器(ESAO)和车道线多尺度聚合器(LMSA)相结合,以抑制无关背景和增强远距离车道线特征,进而提高车道线检测的准确性和稳定性;最后,通过全局和局部斜率一致性损失函数自适应调整车道线形状与位置,以保持预测车道线与地面真实情况之间的形状一致性。在2个车道线检测数据集TuSimple和CULane上的实验结果表明,该方法优于对比实验中最优秀的方法,在数据集TuSimple上的F1分数和准确率分别提高0.58和0.19个百分点,在数据集CULane上的F1@50提高1.14个百分点,特别是在远距离道路场景中表现的性能更加稳定。 展开更多
关键词 车道线检测 远距离 条形池化 增强空间感知优化器 车道线多尺度聚合器
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融合收费模式下高速公路收费站车道配置优化——以塞内加尔高速公路为例
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作者 刘文斌 陈子昂 +2 位作者 季彦婕 官安之 俞灏 《交通运输研究》 2026年第1期125-138,共14页
为提升塞内加尔高速公路收费系统服务效率、降低收费成本,提出一种机动车电子标识与ETC(Electronic Toll Collection)系统融合应用的收费模式,并进行收费站车道配置优化。首先,基于用户均衡理论和排队论,构建考虑改建成本和运营效率的... 为提升塞内加尔高速公路收费系统服务效率、降低收费成本,提出一种机动车电子标识与ETC(Electronic Toll Collection)系统融合应用的收费模式,并进行收费站车道配置优化。首先,基于用户均衡理论和排队论,构建考虑改建成本和运营效率的多目标优化模型,将收费站改建决策与用户车道选择行为纳入统一分析框架。然后,采用改进的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)进行求解,引入矩阵实数编码和邻域搜索算子,以精准映射车道空间布局约束,并通过自适应交叉和变异策略增强算法的鲁棒性和解集的分布均匀性。最后,以塞内加尔TT高速主线收费站为例进行了实证分析。结果表明:在收费站进站方向增加1台电子标识识读设备并将1条ETC车道改建成MTC(Manual Toll Collection)车道,出站方向增加2台电子标识识读设备并将1条ETC车道改建成MTC车道,使得车辆通过收费站的平均通行时间减少了63.64 s,通行效率提升了72.05%,有效缓解了收费站进站方向拥堵问题,且改建成本较小。 展开更多
关键词 高速公路 收费站车道配置 多目标规划 融合收费模式 NSGA-Ⅱ
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基于特征增强的Transformer-RegNet_Y网络的车道线检测研究
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作者 柏月鸿 张昕 《通信与信息技术》 2026年第2期53-58,共6页
针对车道线在遮挡、缺失与强光干扰等复杂路况下难以准确检测的问题,提出了一种融合RegNet_Y与Transformer的特征增强型车道线检测方法,基于RegNet_Y的高效特征提取能力,结合Transformer强大的上下文建模能力,实现了对细长车道线特征的... 针对车道线在遮挡、缺失与强光干扰等复杂路况下难以准确检测的问题,提出了一种融合RegNet_Y与Transformer的特征增强型车道线检测方法,基于RegNet_Y的高效特征提取能力,结合Transformer强大的上下文建模能力,实现了对细长车道线特征的有效提取与远距离点之间偏移关系的精准捕捉。在此基础上,引入多尺度特征融合策略,提升了网络的多尺度建模能力并抑制冗余信息干扰;同时,设计指数滑动平均(EMA)特征增强模块,通过特征平滑机制增强训练稳定性与细粒度信息表达能力,从而提高检测精度。在TuSimple数据集上的实验结果表明,该方法在准确率和召回率上分别达到93.4%和91.9%,显著优于对比方法,验证了其在复杂环境下的检测鲁棒性与有效性。 展开更多
关键词 车道线检测 RegNet_Y TRANSFORMER 多尺度卷积 指数滑动平均
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基于多车道影响线的虚拟静载试验方法研究
7
作者 王子理 佀贞贞 +2 位作者 李君强 亓兴军 李淑堃 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2026年第1期172-179,共8页
为探讨车道影响线用于评估桥梁在不中断交通时承载能力的可行性,以某四车道两跨连续梁桥为例,每车道行驶两辆车,提取各控制截面的车桥耦合振动响应,而后识别不同车道行驶工况下各测点的挠度和应变准静态影响线;设计车辆荷载作用下满足... 为探讨车道影响线用于评估桥梁在不中断交通时承载能力的可行性,以某四车道两跨连续梁桥为例,每车道行驶两辆车,提取各控制截面的车桥耦合振动响应,而后识别不同车道行驶工况下各测点的挠度和应变准静态影响线;设计车辆荷载作用下满足加载效率的虚拟静载试验,测试控制截面挠度、应变等特性的变化;将测试结果与影响线按相应荷载作用下的计算值作比较,检验影响线的准确性及代替各车道工况下荷载试验的可行性.结果表明:每车道行驶两辆车测量精度较高,能够避免由于响应过小导致误差增大的现象,且不会造成桥梁影响线较大的误差;基于桥梁各车道影响线的叠加效应,可以实现任意荷载作用下对控制截面不同测点的响应值识别;四种设计工况下控制截面的挠度和应变误差均不超过10%,证明识别的影响线较为精准,利用多车道影响线验证计算桥梁静载试验结果具有较高的可行性. 展开更多
关键词 影响线 多车道 虚拟静载试验 不中断交通 承载力评定
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北京历史文化街巷的可步行性评估和优化策略研究——以帽儿胡同为例
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作者 江雯晴 彭祥敏 《城市建筑》 2026年第1期56-61,共6页
北京历史文化街巷作为城市文脉的核心载体,其可步行性提升是推动遗产保护与当代生活协同发展的重要路径。本研究以帽儿胡同为研究对象,构建了“整体性评价-影响因素评价-策略生成”可步行性评估体系,首先基于步行指数法建立街区日常服... 北京历史文化街巷作为城市文脉的核心载体,其可步行性提升是推动遗产保护与当代生活协同发展的重要路径。本研究以帽儿胡同为研究对象,构建了“整体性评价-影响因素评价-策略生成”可步行性评估体系,首先基于步行指数法建立街区日常服务设施可达性和步行距离效率的量化评估体系,其次从街区结构、活力和环境三个维度,运用Depthmap、街景图像和GIS等多源数据,进行步行环境多尺度综合评价。基于评估结果,提出兼顾遗产保护与功能活化的更新策略,能够有效分流中轴线核心区的客流压力,为北京老城57片历史文化街区的可持续发展提供方法论支持。 展开更多
关键词 可步行性评估 历史文化街巷 多源数据 步行空间
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驾驶区域分割与车道线检测多任务网络方法研究
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作者 李政 辜丽川 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2026年第2期61-68,共8页
目的交通驾驶感知系统是自动驾驶技术的关键组成部分之一,该系统包含多个任务并且需要保证高实时性和高可靠性,针对现有方法目标检测效果差,部分遮挡情况下目标区域语义分割不精确等问题,提出一种端到端的多任务网络模型MTNet,用于完成... 目的交通驾驶感知系统是自动驾驶技术的关键组成部分之一,该系统包含多个任务并且需要保证高实时性和高可靠性,针对现有方法目标检测效果差,部分遮挡情况下目标区域语义分割不精确等问题,提出一种端到端的多任务网络模型MTNet,用于完成交通驾驶感知系统中可驾驶区域分割和车道线检测两项关键任务。方法在颈部网络设计中改进特征金字塔FPN(Feature Pyramid Network)模块以获得更高效的检测性能;在网络结构中引入ELAN(Efficient Layer Aggregation Networks)结构和重参数化方法对原始卷积进行升级;根据不同任务特点设计了更精准的多任务损失函数,同时提出了更有效的训练策略。结果通过在BDD100k(Berkeley DeepDrive)数据集上进行大量实验,表明可驾驶区域分割任务的平均交并比(Mean Intersection over Union,mIoU)达到95.6%,车道线检测任务的准确率(Accuracy)达到89.3%。结论实验结果表明:MTNet展现出对复杂背景干扰的鲁棒性,提升了目标检测分割的精确度;无论是在白天还是夜晚,复杂还是简单场景中,都具有良好的检测分割效果。 展开更多
关键词 多任务网络 车道线检测 可驾驶区域分割 端到端训练
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面向混合交通流的逆向可变车道左转车辆轨迹优化控制
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作者 甘佐贤 刘雅新 秦严严 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2026年第1期90-103,共14页
为缓解逆向可变车道交叉口左转流压力导致的通行效率低、运行不稳定及能耗问题,本文考虑不同自动化水平下自动驾驶车辆(Autonomous Vehicle,AV)与网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle,CAV)的混行趋势,构建一种可变车道... 为缓解逆向可变车道交叉口左转流压力导致的通行效率低、运行不稳定及能耗问题,本文考虑不同自动化水平下自动驾驶车辆(Autonomous Vehicle,AV)与网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle,CAV)的混行趋势,构建一种可变车道背景下左转车辆的轨迹控制方法。在控制时域内建立以通行效率最大化与能耗最小化为目标的多目标轨迹优化模型,引入AV与CAV在信息感知和协同能力上的差异,实现动态调控车队加减速和变道行为,并采用分支定界算法求解变道信息与行驶轨迹。进一步设计持续型、集中型与均衡型3类典型交通情境,结合不同CAV渗透率进行数值模拟分析。结果表明:轨迹优化控制模型能够有效改善车队的纵向时空分布,降低停车次数与队列波动;在持续型、集中型与均衡型情境下,分别在CAV渗透率为20%、50%与100%时效果最佳,相较于能耗优先与效率优先方法,持续型场景综合指标分别下降约51.5%与38.9%,集中型分别下降16.2%与40.8%,均衡型情境分别下降10.7%与33.2%;同时,轨迹控制模型在车头时距与可变车道长度变化下表现出较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 智能交通 轨迹优化 多目标优化 逆向可变车道 自动驾驶车辆 混合交通流
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利用多尺度融合与动态损失实现稳健车道检测
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作者 李凌 池云昊 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2026年第1期110-117,I0005,共9页
为解决目前基于深度学习的车道线检测方法在多尺度特征建模和细节捕捉方面存在的漏检和精度不足的问题,提出增强型CLRerNet模型,记为ECLRerNet.该模型通过在CLRerNet模型的分割分支中引入MaxECA模块,实现了自适应多尺度融合,更好地捕捉... 为解决目前基于深度学习的车道线检测方法在多尺度特征建模和细节捕捉方面存在的漏检和精度不足的问题,提出增强型CLRerNet模型,记为ECLRerNet.该模型通过在CLRerNet模型的分割分支中引入MaxECA模块,实现了自适应多尺度融合,更好地捕捉车道细节.为缓解特征金字塔网络中部分多尺度特征融合时的信息不平衡问题,引入大核分组注意力门控(large-kernel grouped attention gate,LGAG)模块,通过注意力引导机制动态调整特征流,减少特征冲突并增强稳健性.引入改进的交并比计算方法ELaneIoU优化损失函数,有效解决了误报和漏报问题,减少了错误点对最终损失的影响.在CurveLanes和CULane数据集上的实验结果表明,ECLRerNet模型的检测性能较CLRerNet及其他主流开源车道检测模型有显著提升,CurveLanes数据集和CULane数据集上的F1分数分别达86.77%和81.58%.研究结果证明,ECLRerNet模型在真实世界驾驶场景中能有效增强车道的检测能力. 展开更多
关键词 人工智能 车道检测 多尺度特征融合 动态损失函数 注意力机制 自动驾驶车辆 ECLRerNet ELaneIoU 实时感知
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顾及饱和度时间非平稳性的逆向可变车道设计与信号配时优化
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作者 甘佐贤 刘雅新 赵瑞嘉 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期75-85,共11页
逆向可变车道被认为是缓解因左转车流供需不均衡而引发的交叉口阻塞的一种有效交通组织方法,引入适用不同饱和度的效率指标计算模型,建立通行能力最大化、延误最小化的逆向可变车道设计双目标优化模型,采用多目标进化算法(MOEA)与非支... 逆向可变车道被认为是缓解因左转车流供需不均衡而引发的交叉口阻塞的一种有效交通组织方法,引入适用不同饱和度的效率指标计算模型,建立通行能力最大化、延误最小化的逆向可变车道设计双目标优化模型,采用多目标进化算法(MOEA)与非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的混合算法,求解计算逆向可变车道设置所需的配时与空间几何参数。利用VISSIM仿真验证了低、中、高3种不同流量负荷下的优化模型有效性,同时基于高峰小时交通流量负荷的时间非平稳性,在持续型、集中型和均衡型3种流量配比情景下,确定逆向可变车道的最优推荐方案。结果表明:逆向可变车道设置与优化模型求解的信号配时参数共同作用下,3种交通流量负荷下交叉口的车均延误分别降低13.14%、16.38%、23.34%,停车次数下降16.86%、12.24%、33.19%,排队长度降低18.62%、24.43%、32.41%;波动流量下,时间非平稳性对均衡流量的方案选择影响较小,过饱和流量突出的持续型和集中型情境需要足够长度的可变车道辅助车辆通行,且在实际的配时中,需综合考虑到达交通量的配比,仅考虑最大流量背景下的周期与预信号设计方案会加剧交叉口整体延误。 展开更多
关键词 交通工程 交通信号控制 逆向可变车道 配时优化 多目标优化 时间非平稳性
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自动驾驶场景下的高效多任务视觉感知模型
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作者 刘博航 赵强 +2 位作者 唐政林 唐英龙 李业琪 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2026年第1期130-137,共8页
为高效利用自动驾驶车辆硬件算力,在YOLOv5的基础上构建了多任务感知模型OLAD,能够同时实现交通目标检测、车道线识别和可行驶区域分割。通过引入改进的SPPFCSPC模块、参考Slim-Neck重新设计特征融合网络,提高了模型特征提取能力、推理... 为高效利用自动驾驶车辆硬件算力,在YOLOv5的基础上构建了多任务感知模型OLAD,能够同时实现交通目标检测、车道线识别和可行驶区域分割。通过引入改进的SPPFCSPC模块、参考Slim-Neck重新设计特征融合网络,提高了模型特征提取能力、推理速度和检测精度,并在损失函数中引入MPDIoU以提升交通目标检测精度。模型性能验证方面,在BDD100K验证集中补充自制国内道路数据集进行综合性能评测,结果表明OLAD的检测精度和速度都优于目前SOTA的YOLOP;另外随机选取苏州市不同时段的公开道路图片以测试模型在国内道路的表现,结果显示本文的OLAD模型感知结果更准确、更适用于国内道路。 展开更多
关键词 自动驾驶 多任务感知模型 目标检测 车道线识别 可行驶区域分割
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网联环境下山地城市干线多车道汇入管控方法
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作者 蔡晓禹 李子木 +2 位作者 雷财林 张艺涵 彭博 《中国公路学报》 北大核心 2025年第8期138-154,共17页
山地城市受地形条件限制,干线多车道汇入区在几何结构、交通流向和冲突关系等方面均表现出高度复杂性,尤其在高交通流量情况下,多股车流的汇入易导致频繁的车辆行为冲突。为解决现有管控措施存在的控制措施孤立、控制目标单一等问题,提... 山地城市受地形条件限制,干线多车道汇入区在几何结构、交通流向和冲突关系等方面均表现出高度复杂性,尤其在高交通流量情况下,多股车流的汇入易导致频繁的车辆行为冲突。为解决现有管控措施存在的控制措施孤立、控制目标单一等问题,提出一种基于网联自动驾驶车辆的多车道汇入协同管控方法。首先,构建了智能网联环境下的多车道汇入协同管控总体架构,设计信号控制智能体与可变限速控制智能体;然后,结合山地城市多车道汇入区的交通流特征,分别设计智能体的状态空间、动作空间和奖励机制;最后,基于多智能体深度确定策略梯度算法实现智能体协同控制。以重庆市某立交为案例,根据在高、中交通流量条件下的10组仿真试验,评估不同管控方案的控制效果。结果表明:在网联自动驾驶车辆渗透率较低且交通流量较大条件下,与固定配时方案相比,所提方法可使主线车辆平均行程时间减少37.02%,平均车辆延误减少69.57%;与传统反馈式协同控制方法相比,上游排队长度减少88.06%,瓶颈区车辆平均速度提升8.77%,主线下游疏散流量增加3.47%。研究成果可有效缓解山地城市多车道汇入区域的交通冲突与拥堵问题,为山地城市多车道汇入区交通拥堵治理提供理论支持。 展开更多
关键词 交通工程 多车道汇入管控方法 多智能体深度强化学习 多车道汇入区域 可变限速控制
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BEV感知学习在自动驾驶中的应用综述 被引量:4
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作者 黄德启 黄海峰 +1 位作者 黄德意 刘振航 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期1-21,共21页
自动驾驶感知模块中作为采集输入的传感器种类不断发展,要使多模态数据统一地表征出来变得愈加困难。BEV感知学习在自动驾驶感知任务模块中可以使多模态数据统一融合到一个特征空间,相比于其他感知学习模型拥有更好的发展潜力。从研究... 自动驾驶感知模块中作为采集输入的传感器种类不断发展,要使多模态数据统一地表征出来变得愈加困难。BEV感知学习在自动驾驶感知任务模块中可以使多模态数据统一融合到一个特征空间,相比于其他感知学习模型拥有更好的发展潜力。从研究意义、空间部署、准备工作、算法发展及评价指标五个方面总结了BEV感知模型具有良好发展潜力的原因。BEV感知模型从框架角度概括为四个系列:Lift-Splat-Lss系列、IPM逆透视转换、MLP视图转换及Transformer视图转换;从输入数据概括为两类:第一类是纯图像特征的输入包括单目摄像头输入和多摄像头输入,第二类在融合数据输入中不仅是简单的点云数据和图像特征的数据融合,还包括了以点云数据为引导或监督的知识蒸馏融合和以引导切片方式去划分高度段的融合。概述了多目标追踪、地图分割、车道线检测及3D目标检测四种自动驾驶任务在BEV感知模型当中的应用,并总结了目前BEV感知学习四个系列框架的缺点。 展开更多
关键词 BEV感知学习 视图转换 多模态数据融合 多目标追踪 地图分割 车道线检测及3D目标检测
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基于深度学习的车道线检测算法 被引量:1
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作者 岳永恒 赵志浩 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期22-30,共9页
针对智能车辆在复杂场景下的车道线检测准确性问题,该文提出了一种融合多尺度空间注意力机制和路径聚合网络(PANet)的车道线检测算法。该算法首先引入行锚框UFLD车道线检测模型,并结合深度可分离卷积的特征金字塔增强模块PANet,以实现... 针对智能车辆在复杂场景下的车道线检测准确性问题,该文提出了一种融合多尺度空间注意力机制和路径聚合网络(PANet)的车道线检测算法。该算法首先引入行锚框UFLD车道线检测模型,并结合深度可分离卷积的特征金字塔增强模块PANet,以实现图像的多尺度特征提取;接着,网络框架中设计多尺度空间注意力模块,且引入SimAM轻量级注意力机制,以增强对目标特征的聚焦能力;然后,设计自适应特征融合模块,通过智能调整不同尺度特征图的融合权重,对PANet输出的特征图进行跨尺度融合,以提升网络对复杂特征的提取能力。在TuSimple数据集上的实验结果表明,所提算法的检测精度为96.84%,较原算法提升了1.02个百分点,优于传统的主流算法;在CULane数据集上的实验结果表明,所提算法的F_(1)值为72.74%,优于传统的主流算法,较原算法提升了4.34个百分点,尤其在强光和阴影等极端场景下的检测性能提升显著,说明所提算法在复杂场景下具有优异的检测能力;实时性测试结果显示,所提算法的推理速度达118.0 f/s,满足智能车辆的实时性需求。 展开更多
关键词 车道线检测 深度学习 多尺度空间注意力机制 自适应特征融合
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基于机器学习的城镇化地区多车道公路交通事故预测 被引量:1
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作者 宝然 唐琤琤 王德羽 《公路交通科技》 北大核心 2025年第6期58-66,共9页
【目标】针对中国城镇化地区公路交通事故多发、交通安全问题日益严峻的现状,开展多车道公路路段交通事故预测模型的构建及优化研究。【方法】首先,采集了某省3个地市城镇化地区多车道公路的数据,总计1338.74 km,涵盖3 a的12088起事故,... 【目标】针对中国城镇化地区公路交通事故多发、交通安全问题日益严峻的现状,开展多车道公路路段交通事故预测模型的构建及优化研究。【方法】首先,采集了某省3个地市城镇化地区多车道公路的数据,总计1338.74 km,涵盖3 a的12088起事故,信息包括路段横断面布置、交通安全设施类型、交通量及事故记录等。然后,针对所采集的数据进行了数据关联与融合,并依据停车视距剔除交叉口影响范围,采用等质划分路段的方法,构建了城镇化地区多车道公路路段事故数据集。最后,采用随机森林、LightGBM和XGBoost建立路段事故预测模型,并对模型进行评估。【结果】XGBoost模型效果最佳,使用粒子群优化算法对其参数进行优化,显著提升了模型的拟合优度。通过SHAP可视化方法对优化后的模型进行解释分析,结果显示非机动车道或硬路肩宽度、机非隔离设施类型及交通量等因素对交通安全具有显著影响。【结论】在断面条件受限的道路环境下,建议适当压缩机动车道宽度、拓宽非机动车道,并优先设置实体隔离设施,其中,中央分隔带宽度控制在1~5 m范围内更有利于提升交通安全水平。 展开更多
关键词 智能交通 交通事故预测 可解释机器学习 多车道公路 城镇化地区 XGBoost SHAP
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城市道路多功能专用道研究综述 被引量:1
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作者 谢之权 金辉 +2 位作者 滕靖 杨晓光 杨宏旭 《物流科技》 2025年第4期101-104,共4页
城市交通拥堵问题促进了全球范围内“公交优先”政策的广泛实施。公交专用道作为一项经济高效的关键措施被广泛采纳。然而,公交专用道利用率不足的问题仍长期存在,不仅未能充分发挥其缓解交通压力的潜力,还会造成资源浪费,甚至加剧拥堵... 城市交通拥堵问题促进了全球范围内“公交优先”政策的广泛实施。公交专用道作为一项经济高效的关键措施被广泛采纳。然而,公交专用道利用率不足的问题仍长期存在,不仅未能充分发挥其缓解交通压力的潜力,还会造成资源浪费,甚至加剧拥堵,引发社会矛盾。为应对这些挑战,国内外许多城市开始探索多功能专用道模式,致力实现公交车、高承载率车辆(HOVs)、勤务车和应急车辆的共享共用,综合服务于多模式优先交通,以提高道路资源利用效率。文章全面梳理了多功能专用道的起源、发展、应用及设计方法,回顾了国内外研究动态,分析了动态公交专用道、HOV车道等多种形式,探讨了设计中的交通瓶颈问题,强调了关键节点开展规范化集成设计的重要性和紧迫性。研究为在有限资源下优化道路使用权组合设计和建立有效的管理机制提供了理论和实践指导。 展开更多
关键词 专用道 公交专用道 多功能专用道 HOV 优化设计 集成设计
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基于多特征逐尺度回归的车道线检测模型
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作者 辛琪 齐嘉乐 +2 位作者 荚胜琪 王畅 牛世峰 《中国公路学报》 北大核心 2025年第6期313-323,共11页
基于单一特征层的车道线检测模型存在车道线识别和定位不平衡等问题,特别是当车道线遮挡、光照条件差时识别和定位难,严重制约驾驶辅助或自动驾驶系统的环境理解力提升。为此,提出一种基于多特征逐尺度回归的车道线检测模型。该模型首... 基于单一特征层的车道线检测模型存在车道线识别和定位不平衡等问题,特别是当车道线遮挡、光照条件差时识别和定位难,严重制约驾驶辅助或自动驾驶系统的环境理解力提升。为此,提出一种基于多特征逐尺度回归的车道线检测模型。该模型首先使用联合注意力机制获取包含全局和局部上下文信息的车道线特征,用于增强车道线表示,提高模型在车道线遮挡、光照条件差时的适应性。其次利用不同特征层的尺度信息,基于线形锚信息并按照尺度由大到小逐层回归车道线,提高车道线定位精度。此外,为提高线形锚的质量和泛化性,将线形锚扩增为模型训练参数进行更新优化。同时,在IOU计算中引入局部倾斜角,增强车道线形状约束。最后采用多任务学习机制,自适应学习各损失权重,降低模型参数整定复杂度。测试结果表明:该模型可在实际道路复杂场景中有效检测车道线;且当主干网络为DLA34时,在CULane数据集上其F1值可达80.04%,检测速率可达128帧·s^(-1),优于CondLaneNet、GANet和Lane2Seq等车道线检测模型。 展开更多
关键词 交通工程 车道线检测 多特征逐尺度回归 车道线 注意力机制
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多车道宽幅悬浮隧道管体基于CFD的绕流特性与缩尺效应
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作者 陈志威 刘宏专 易壮鹏 《应用力学学报》 北大核心 2025年第1期223-235,共13页
为满足通行的需求悬浮隧道管体宜设计成大尺度的多车道宽幅截面,洋流是施工及运营阶段所面临的主要环境荷载。洋流作用下宽幅截面的绕流特性,以及缩尺试验或数值模拟时的尺寸效应值得重点关注。以椭圆形、圆端形、八边形3种按双向八车... 为满足通行的需求悬浮隧道管体宜设计成大尺度的多车道宽幅截面,洋流是施工及运营阶段所面临的主要环境荷载。洋流作用下宽幅截面的绕流特性,以及缩尺试验或数值模拟时的尺寸效应值得重点关注。以椭圆形、圆端形、八边形3种按双向八车道设计的宽幅截面为对象,并以圆形截面为对照,用CFD软件fluent建立了非定常流下的二维数值模型。研究了不同形状及不同缩尺比的宽幅截面在均匀流下的复杂绕流特性,建立了各类截面升力系数幅值、阻力系数均值和力矩系数幅值与流速的关系图,获取了不同缩尺比下三分力系数的时程曲线,并在此基础上给出了稳定周期内的涡量云图。结果表明:当流速增大时,宽幅截面三分力系数变化不大,圆形截面阻力系数、升力系数则明显减小;3种宽幅截面中,八边形升力系数、阻力系数和力矩系数均最大,脱涡频率最小,椭圆形则与之相反;各类宽幅截面不同缩尺比之间的三分力系数存在不同程度的差异,需考虑尺寸效应带来的影响;尾涡脱落对结构所受三分力有一定影响,阻力系数与涡量云图中尾涡强度、分离点有关。 展开更多
关键词 悬浮隧道 多车道宽幅截面 绕流特性 三分力系数 缩尺效应 CFD数值模拟
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