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期刊信息/Journal information
长安大学学报(自然科学版)
长安大学学报(自然科学版)

马建

双月刊

1671-8879

xuebao@chd.edu.cn

029-82334383

710064

西安市南二环路中段

长安大学学报(自然科学版)/Journal Journal of Chang'an University(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊系中华人民共和国教育部主管,长安大学主办的学术性双月刊,她在中国乃至世界范围内的公路交流科技领域具有广泛的影响,她是中国期刊方阵“双效”期刊,国务院学位委员会、国家教育学位与研究生教育中文重要期刊,《中国核心期刊要目总览》(第三版)鉴定的中国公路运输类核心期刊,EI(Page One数据库)固定刊源,国际道路科研信息(IRRD)书目文献数据库固定刊源,中国道路文献服务中心(CRDS)核心报道期刊,自1981年创刊以来多次获国家交通部和陕西省奖励。本刊以繁荣公路交通科技为己任,促进公路交通科技交流和转化。她主要刊载道路工程、桥梁工程、交通工程、隧道工程、汽车工程、筑路机械、交通控制、交通运输管理、国土资源与环境、建筑工程、基础学科等具有国内先进水平的论文、同时刊载公路交通科技动态方面的简要评述和通讯。主要读者对象为大专院校师生、公路交通科研人员、公路交通管理决策人员、公路交通领域的勘测、设计和施工单位的技术人员,国土资源与环境、建筑工程等领域的科研及工程设计人员。
正式出版
收录年代

    基于SqueezeNet卷积神经网络的车辆颜色识别

    李坤伦魏泽发宋焕生
    109-116页
    查看更多>>摘要:为实现车辆颜色的精准识别,辅助现有车牌识别方法在智能交通系统中完成对车辆身份的精确认证,通过分析现有解决方案和探究卷积神经网络在实际应用中的问题,提出基于轻量级卷积神经网络SqueezeNet实现对车辆颜色识别的方法.轻量级卷积神经网络SqueezeNet的参数量是AlexNet网络结构的1/50,同时还能保证精度,避免由于网络结构复杂、参数量大造成的大规模计算和较高的计算机硬件需求,提升了模型的可移植性.选取车辆颜色识别(Vehicle_Color_Recognition)数据集作为研究基础,针对数据集进行了扩充和增强处理.以SqueezeNet为基准探究了特征融合对分类结果的影响,通过对比试验确定将fire7/concat输出特征图和fire9/concat输出特征图相融合.研究结果表明:轻量级卷积神经网络SqueezeNet在保证模型大小2.9M、单张测试时间15 ms的基础上,训练精度为96.28%,而AlexNet的模型大小为227M、单张测试时间24 ms、训练精度为96.18%;在实现同等精度的前提下,轻量级卷积神经网络SqueezeNet训练得到的模型更适合移植到如现场可编程门列阵(FPGA)这种开发板上,同时在服务器上的处理速度也更快;融合后的模型最终的分类结果提升为96.48%.利用轻量级卷积神经网络SqueezeNet进行车辆颜色识别可以较好地应用在智能交通系统中,并在一定程度上解决目前车牌识别的难点.

    交通工程卷积神经网络智能交通车辆颜色识别SqueezeNet

    多因素交互作用下缩减车道对驾驶行为的影响

    魏文海
    117-126页
    查看更多>>摘要:为研究车道缩减对驾驶行为的影响效果及其形成机理,建立虚拟道路仿真环境并通过驾驶模拟系统及试验,研究车道宽度、转弯方向、缩减方式、初始位置等多个控制变量对驾驶行为特征的作用及交互影响,组织试验并利用驾驶模拟系统采集的驾驶行为指标(包括车速、横向位置),并通过计算获取其标准差,应用多元数据交互分析方法对试验数据进行提取与单因素、多因素交互分析,以弥补以往研究中单因素分析结果的片面性.结果 表明:缩减车道宽度能使运行车速出现显著下降;然而,车道宽度缩减对驾驶横向位置也有显著的负效应;与双侧车道缩减相比,通过加宽道路中心线的单侧车道缩减对于减少车辆横向偏移具有显著影响;转弯方向对于侧向偏移量也有影响,右转时与左转时相比,横向偏移较小;转弯方向及车道宽度对横向偏移存在交互影响,右转弯时易向左偏移.车道偏移值的离散程度受到缩减方式、车道宽度、缩减方式与车道宽度交互作用、车道宽度与转弯方向交互作用的影响.此外,由于车道缩减的初始位置及弯道方向对驾驶人的表现并没有显著影响,说明心理负荷理论可能为车道缩减效应提供了更为合理的解释.该研究有助于理解弯道驾驶特征产生机理及其与多因素之间的关系,也为弯道处控制车速及降低横向偏离位置的工程措施提供理论依据.

    交通工程道路安全压缩车道驾驶特征心理负荷模拟试验

    《长安大学学报》(自然科学版)稿约

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