简介:像很多东西一样,今天的汽车也聚集在人口众多的大城市.可是,这些大城市的土地不但十分稀少,而且也极为昂贵,根本没办法提供足够的车位.而大城市停车难不但大大降低了用车人的便利程度,更因为车主需要花时间寻找车位,从而加重了城市的拥堵和污染.更有甚者,有时候还会出现乱停车的现象,占用公共空间,扰乱交通秩序.因此,如何提高停车的效率,就成了每个大城市的管理者都需要认真思考的问题.在之前的专栏里,我曾介绍一些更有效地利用城市土地来停车的市场管理手段,这一期就再介绍一些能够大大提高停车效率的工程技术方案.
简介:近年来,城市特别是大城市的机动车保有量和交通量的增长远远超过交通基础设施的增长速度.据初步调查,最近几年我国城市机动车增长率平均为10%~15%,而城市道路平均增长率只有2%~3%.随着城市道路机动车流量日益剧增,很多大中城市不仅出现了道路上动态交通的严重阻塞,而且不同程度地发生了占用道路停车、占用居住区绿地停车的现象,从而进一步加剧交通拥挤,破坏了城市的居住环境.停车的问题已经涉及到投资环境和城市形象,城市的'停车难、乱停车'状况已经引起各方人士的关注.从现在的情况看,许多城市已经着手研究解决停车问题,一些城市也设想了停车场建设方案,但总体上讲,工作比较分散、零乱,缺乏系统的研究和总结.
简介:针对单一特征步态识别率低的问题,提出一种将步态能量图(GaitEnergyImage,GEI)中动态部分和Gabor小波特征融合的步态识别算法.首先,通过运动目标检测及二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图,再进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图,并从中分割出动态部分.然后,利用Gabor小波从步态能量图的动态部分中提取不同角度的信息,将两步态特征融合在一起,对融合后得到的特征向量用改进的KPCA方法进行降维.最后,将降维后的融合特征向量输入到基于多分类的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)中,从而完成步态的分类和识别.经过在中国科学院自动化研究所CASIA步态数据库上进行实验,取得了很好的识别效果,实验结果表明,与单一特征的步态识别方法相比,融合后算法的识别率提高了约10%.