GPS监测奥运水情

7月17日,实时监测着覆盖北京全市的4000公里排水管线的“排水管网巡查检测车辆定位与调度系统”正式启动运行．66辆GPS巡查车将上路实时监测排水管网运行。     

可用于物流跟踪和车辆监测的GPS接收机

摩托罗拉公司新近推出一款可提供基于GPS物流跟踪和车辆监测的便携式GPS接收机,该装置也可提供导航和其他基于定位的信息服务,这款名为VC6096的接收机还可提供车辆行驶方向和位置的能见度,并可通过3．5G宽带网提供同时语音和数据联络服务。该装置可提高车队的安全性,自动监测和收集机械工作数据。     

BDS精密单点定位在桥梁变形监测中的应用

桥梁变形监测是进行桥梁健康评估和后期修缮的重要内容．本文基于北斗卫星导航系统（BDS）精密单点定位技术,对实时采集的高频率BDS／GPS数据进行精密单点定位(PPP)静态和动态处理,并以相对静态定位结果作为参考,分析在桥梁复杂环境下BDS的PPP的精度,并把北斗动态PPP结果与GPS做对比．研究结果表明,在1 h连续变形监测时间左右,北斗静态PPP精度和BDS动态PPP定位精度可以达到厘米级,可以监测出大型车辆经过桥梁时的变形情况,并与GPS监测变形趋势基本一致．      

利用无人机多源影像检测车辆速度

交通在人民生活和社会经济中有着举足轻重的作用。车辆速度检测是智能交通管理系统的重要组成部分。本文提出了一种基于无人机（UAV）多源影像数据进行车辆速度检测的方法,首先,搭建小型无人机多源数据采集平台,获取可见光影像与热红外影像。然后,针对采集的多源数据,采用深度学习框架YOLO（you only look once）进行车辆检测。最后,基于卡尔曼滤波进行车辆跟踪,并根据跟踪结果计算车辆速度。本文利用无人机平台增加监测车辆的灵活性,同时综合使用多源数据,不仅提高车辆检测精度,还可以不依赖光照条件跟踪车辆。试验结果表明,本文方法具有有效性和稳健性,为道路监控管理部门提供一种高效率、机动灵活的监测模式。     

基于无人机的车辆目标实时检测

越来越多的研究者开始关注基于无人机系统的车辆检测,已在交通管理与监控系统中得到广泛的研究与试验。为了更加直观地监测道路车辆交通情况,本文基于无人机视频数据进行车辆的实时检测。首先搭建了小型无人机数据采集系统;针对采集的视频数据,采用深度学习框架进行车辆检测;基于深度学习的检测,尝试优化车辆检测结果。试验结果表明本文方法具有有效性和实时性,为监控管理部门提供了一种高效率、机动灵活的监测模式。     

车辆跟踪与通信系统

美国加利福尼亚圣迭戈市的Air-Trak公司是一家无线自动车辆定位和无线通信业务供应商,他可提供硬件、软件和应用业务。他采用一个SiRF Star Ⅱ GPS接收机对车辆进行实时跟踪,并进行交通管理。该系统可以通过英特网从台式过程控制器监测到车辆,并可将车辆的运行信息进     

车辆导航系统

车辆导航系统Ｈ．ＣｌａｕｓｓｅｎａｎｄＤ．Ｍ．Ｍａｒｋ引言车辆导航系统（ＶＮＳ）是引导车辆从起点到达目的地的系统。导航中的重要方面包括记录车辆所在位置和规划行车路线。人类很早就开始利用导航技术，近年来由于计算机和通讯技术的迅猛发展，也极大地推动了导航...     

沈阳建立GPS事故处理平台

目前，沈阳市环保部门使用GPS事故应急处理平台，当事故发生后，指挥中心将把事故的具体地点和现场情况传送到安有GPS的车辆上，装有全套应急处置设施和检测设施的事故处理车辆，依靠GPS选择最近路线到达现场。工作人员将使用监测系统确定污染物的种类、数量和污染程度，根据监测结果制订不同的处置方案。保证在第一时间内采集相关数据，将事故危害控制在最小范围内。     

结合模糊分割和遗传算法的航空影像车辆提取方法

利用高分辨率遥感影像实现道路车辆监测在交通管理系统中占有重要地位,然而受成像条件及车辆本身颜色多样性的影响,很难从遥感影像中直接提取道路车辆。为此,本文提出了一种结合遗传算法和数学形态学的遥感影像道路车辆提取方法。首先利用模糊聚类方法建立影像分割模型,并利用遗传算法对其进行求解,从而实现影像中道路、车辆及环境的精确分割;然后对分割结果中不同层进行赋值,实现分割结果的二值化;最后利用数学形态学操作从分割的道路-车辆的二值结果中剔除道路,从而实现道路车辆的提取。利用本文方法对航空影像进行了道路车辆提取试验。试验结果表明,本文方法不仅能够准确识别地面车辆位置,还能精确提取其轮廓线。     

GPS和蜂窝状无线电调制解调器

美国佐治亚州奥米伽研究与开发公司推出GPS2000接收机和蜂窝状元线电调制解调器,这种装置可使车主或警察借助于英特网或电话在任何时间测定车辆。当汽车超速时,GPS2000可监测车辆的速度,并可发出告警信号。同时,当车辆起动时,它也可以发出预警信号,该装置还可以按响喇叭和拧开车灯,以便车主在停车场找到自己的车辆。     

“遥控”被盗车辆

10月9日，通用汽车公司及其旗下导航服务供应商OnStar宣布推出一项新服务．可以使被盗车辆安全减速，以便用户和警方及时追回失窃车辆。这是OnStar推出的迄今最先进的被盗车辆服务措施．将大大降低高速追捕给公共交通安全带来的风险。     

车辆跟踪系统

GPS管理系统P2000模块是用于每天从中心站对调度的车辆进行定位、监测和管理的系统。这种模块可安装在车辆上,通过使用Axiom芯片,能够接收和存储GPS位置数据、速度和停车信息。一个小型接收机接收总部信息处理机控制器(PC)运行记录的数据,当车辆处在直径4英里范围内时,它可自动地直接向总     

喀纳斯景区区间车将安装GPS卫星定位系统

近日．记者从有关部门获悉．新疆喀纳斯景区区间车将安装GPS卫星定位系统。通过接受卫星发射的导航信号．可以在喀纳斯景区-贾登峪旅游接待基地-白哈巴范围内任何地点．任何时候准确地测量到景区区间车辆瞬时的位置，确切地说是车辆的经纬度．高度、速度等位置信息。     

基于TRACK对桥梁健康状况分析

梁动态监测一直是工程变形监测方向的研究重点。文中简单介绍了TRACK模块,进一步阐述了TRACK数据处理的原理,以某桥梁实验数据,利用GAMIT／GLOBK1061中的双差动态定位TRACK模块对桥梁的实测数据进行了单历元数据的后处理,分别得到了桥梁车辆高峰时段和夜间时段的桥梁振动的时间序列,又通过经验模态分解方法对桥梁振动的时间序列进行降噪处理,对比分析了车辆对桥梁健康状况的影响,进一步验证了TRACK对桥梁状况分析方法的可行性。      

基于空间智能体的交通信号灯模型构建

在我国交通问题日益严峻的背景下,交通信号灯在疏导车流方面的意义愈发重大。采用空间多智能体建模方法,使用Netlogo多智能体可编程建模平台,对交通信号灯模型进行构建。通过车辆智能体与其他车辆智能体、信号灯智能体以及瓦片交互实现对车辆智能体控制。将车辆数量和不同方向的信号灯时长作为模型输入参数,设定三种方案进行动态模拟,监测该模型在一定时长内所有车辆总等待时长。通过调整输入参数以及数据统计,对不同信号灯配时方案进行分析,为交通信号灯配时方案的制定提供一定参考。     

基于Netty和MongoDB的车联网Web系统

为了促进车联网技术的快速发展,本文设计并实现了一款采用B/S架构的车联网Web系统.该系统利用Netty框架的异步非阻塞通信机制,采集并传输车辆行驶数据和车内状况数据;在WebSocket协议的基础上实现浏览器页面的快速响应,实时性好;使用基于NoSQL的MongoDB数据库存储车辆的行驶轨迹数据,存取速度快;本系统实现了对车辆运行状态的监测、历史轨迹查询、地点搜索、路径规划、天气预报等功能.实验结果表明,本系统工作性能稳定,显示界面友好,有很强的工程背景.     

中国地图出版社

工程的变形监测分析与预报 工程的变形监测分析与预报是一个重要的课题．本书紧密围绕这一主题进行了论述。主要内容有：工程变形监测分析与预报的基础理论．变形分析的系统论方法．变形模式的拓扑约束识别及其应用,变形驱动力反演,自适应卡尔曼滤波、时问序列分析及应用．变形预报的人工神经网络方法和神经网络专家系统．小波理论及应用．粗糙集理论（RS）及其在边坡破坏模式中的应用．变形监测分析与预报的进展和发展展望等。     

关于地理国情监测的几个战略性问题

2009年．按照国务院批复同意的国家可持续发展国土资源战略研究工作的总体安排．测绘发展战略研究．提出了“构建数字中国．监测地理国情．发展壮大产业．建设测绘强国”24字发展战略。“地理国情监测”是我国未来测绘地理信息发展的重要战略方向之一。     

基于浮动车数据的交通出行特征库构建研究

浮动车数据是一种常用的实时和动态监测城市交通运行状态信息的数据资源,具有实时性强、数据量大、时间空间相关等特性。以浮动车数据为源数据,通过统计分析、模式识别、关联分析等知识发现技术,计算了城市道路路段平均行程时间、路段通行频率、道路等级3个重要交通出行特征因素;构建了车辆出行特征分析模型库,对车辆的路径选择行为进行模拟,从而为交通管理部门提供实时、可靠的决策依据。     

一种优化的Faster R-CNN小目标检测方法

图像目标检测是计算机视觉与数字图像处理的一个热门方向,其主要任务是找出图像中感兴趣的物体并确定物体的位置与类别。目前基于深度学习模型是主流的目标检测算法,利用其解决诸多学科问题成为一种趋势。本文采用区域卷积神经网络（Faster R-CNN）深度学习算法和相关图像处理算法,以ResNet50、ResNet101为骨干网络,采用特征金字塔网络开展新冠疫情期间武汉市车辆变化监测,以此分析疫情下的武汉市内部活动强度。结果显示：本文车辆目标检测方法的精确率为0.96,召回率为0.92,平均精度为0.85。疫情前（2019年11月17日）、中（2020年02月22日）车辆变化情况为：武汉汇聚中心分别为263、32辆,汪家嘴立交桥分别为89、44辆,新兴工业园分别为554、347辆,经开未来城分别为188、57辆。可知,疫情导致武汉市人口出行减少、车辆活动明显降低。