聂佩林
- 作品数：22 被引量：119H指数：5
- 供职机构：佛山科学技术学院更多>>
- 发文基金：公安部公安理论及软科学研究计划项目国家自然科学基金广东省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术电子电信机械工程更多>>
- 一种基于深度神经网络的卫星影像特征提取方法及系统
- 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的卫星影像特征提取方法及系统，首先获取第一卫星影像，接着采用深度卷积神经网络算法对第一卫星影像进行语义自动识别，得到第一卫星影像的第一地物对象，所述第一卫星影像的第...
- 聂佩林梁碧仪陈颖黄梓煌
- 文献传递
- 全路径Logit交通分配模型的求解方法被引量：10
- 2004年
- 分析了求解Logit模型的现有算法的不足,根据路网的连通特征提出了一种新的求解全路径Logit分配模型的迭代算法。给出了算法和Logit模型的等价性证明,并和经典的Dial算法进行了比较。
- 李军聂佩林余志
- 关键词：DIAL算法迭代法
- 一种三维车道模型生成方法及系统
- 本发明涉及三维道路建模技术领域，具体涉及一种三维车道模型生成方法及系统，首先将车道图层由经纬度坐标系转换成投影坐标系；并生成投影坐标系下车道的中心线和边缘线；接着将车道划分为多个连续的三角面片，构建每块三角面片的二维坐标...
- 聂佩林
- 文献传递
- 高速公路交通流预测方法研究
- 高速公路拥挤的减轻，事故率的降低，管理水平的提高有赖于对交通流进行合理的控制和诱导，而实现交通流控制和诱导的关键问题是准确的交通流预测。交通流预测信息可以作为先进的交通管理系统(AdvancedTrafficManage...
- 聂佩林
- 关键词：高速公路交通流预测交通控制交通管理系统卡尔曼滤波组合预测
- 文献传递
- 重点车辆监控平台标准化数据交换与海量信息处理关键技术研究
- 数据显示,营运车辆的超载、超速、疲劳驾驶和不按规定行驶等违法行为是发生安全事故的主要原因。重点车辆监控平台的目标是实现对客运班车、旅游包车、重型货车和汽车列车、建设施工单位散装物料车、校车、教练车,出租车等八类纳入重点监...
- 聂佩林
- 关键词：数据交换地图匹配分布式并行计算
- 结合神经网络和数据融合技术的城市路段速度估计被引量：2
- 2011年
- 大部分基于浮动车GPS数据的速度估计模型仅适用于GPS数据采样时间间隔小、样本量空间分布密集的理想情况,无法准确计算样本量不足情况下的实时速度。根据浮动车GPS数据点在空间上的分布情况,提出组合三种速度估计模型,以最大限度地提高GPS数据利用率;考虑到GPS数据点在时间上分布不均,在GPS数据不足的情况下,结合神经网络预测和数据融合的技术,根据误差方差融合速度估计模型的测量值和神经网络拟合的预测值,以减少实时估计误差。选择广州市东风路作为测试实例,在高峰和平峰两种交通场景下比较了融合值、测量值和预测值的误差,结果表明结合神经网络和数据融合技术的城市路段速度估计精度和稳定性均优于速度估计模型。
- 曾伟良聂佩林何兆成佘锡伟
- 关键词：智能交通系统浮动车神经网络数据融合
- 公交站场车辆超速监测系统研究
- 在公交站场内,考虑人员安全,车辆行驶要求限速。为了有力监测车辆超速情况,研究了一种测速雷达结合视频抓拍的系统。该系统由雷达测速、车辆监控视频采集、超速车辆检测、数据传输与管理、车牌识别等模块组成。前两个模块由视频采集卡和...
- 李熙莹罗东华聂佩林周远山肖敬文
- 关键词：雷达视频检测公交站场
- 文献传递
- 基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型被引量：46
- 2008年
- 为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由约束卡尔曼滤波方程递推动态确定,最后通过广深高速公路上采集的交通流量数据对算法进行了验证。结果表明,在不同预测步长情况下,约束卡尔曼滤波组合预测模型要优于最佳的单一预测模型或与其持平,并且不受某一较差的预测模型影响,具有较高的鲁棒性。
- 聂佩林余志何兆成
- 关键词：交通流预测神经网络
- 重点车辆监管现状及物联网下的管理模式分析被引量：4
- 2013年
- 通过对国内现有重点车辆业务的调研,明确重点车辆类型、涵盖范围及相关监管部门职责划分,总结现阶段重点车辆监管工作的不足。为解决存在的问题,提出引进物联网技术构建物联网下重点车辆监管新模式,通过海量数据管理与处理分析、数据共享、职责明确划分、协调联动等方面的改善完成对重点车辆全程全方位监管,实现重点车辆监管快速高效化。
- 聂佩林詹承志赵力萱程智锋
- 关键词：交通安全监控管理物联网
- 基于浮动车定位数据的高速公路区间平均速度估计被引量：13
- 2011年
- 通过对浮动车定位数据情况的分析,可知大部分速度估计算法仅适用于采样时间间隔不大于行程时间的情况,为在相同浮动车比例以及采样时间间隔的条件下,提高数据利用率,以提高速度估计结果的路网覆盖率,提出两种速度估计算法:车辆跟踪法、速度-距离积分法,并给出路段区间平均速度自适应估计模型。使用真实交通流OD数据进行仿真,结果表明在相同的浮动车定位数据情况下,使用自适应估计模型可比速度-时间积分法获得更高的路网覆盖率,且所得的速度估计结果的误差与速度-时间积分法处于同一水平。
- 何兆成卢瑞琪聂佩林
- 关键词：交通工程浮动车
