中国科技论文在线

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2007年03月20日

刘伟铭

计算机工程与应用1999.5，-0001，（）：

-1年11月30日

尺度空间形状描述属计算机视觉与模式识别领域内一个重研究课题，文章将介绍作者在这方面所做的工作。首先给出用形状特征曲线表示二维形状方法，然后用不同尺度的高斯拉普拉斯算子和高斯梯度算子求形状特征曲线过零点，最后用这些过零点，得到从粗到精确表示二维形状边界的多边形。实验结果表明，该方法既有效又简单。

尺度空间计算机视觉形状描述模式识别

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2007年03月20日

【期刊论文】智能交通诱导控制仪的研制

刘伟铭，刘健一，汪百夫

中国公路学报1999年4月第12卷第2期/China Journal of Highway and Transport Apr. 1999, Vol. 12, No. 2，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

介绍了一种不仅能控制交通红绿灯，而且可以给驾驶员显示交通诱导信息的交通信号控制装置的研制。

交通诱导，交通控制，单片机，可变信息板

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2007年03月20日

【期刊论文】基于GASA混合优化策略的双层规划模型求解算法研究

刘伟铭，姜山

土木工程学报2003年7月第36卷第7期/CHINA CIVIL ENGINEERING JOURNAL July 2003, Vol. 36, No. 7，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

本文提出用遗传—模拟退火算法(GASA)混合优化策略来求解双层规划模型。混合优化策略结合了遗传算法的并行结构和模拟退火算法的概率突跳性，提高了找到全局最优解的可靠性和计算效率。数值模拟实验表明算法性能良好，GASA混合优化策略求得全局最优解时的进化代数比单一的遗传算法减少约35％，比模拟退火算法的迭代次数减少约50％。

双层规划，遗传算法，模拟退火算法， GASA混合优化策略，备用能力

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2007年03月20日

【期刊论文】A Study on the Method of the Service Level Classification for ETC Toll Plaza

刘伟铭， Weiming Liu， Liping Guan， Xiangyuan Yin

Proceedings of the 2004 IEEE International Conference on Networking, Sensing & Control Taipei, Taiwan, March 21-23, 2004，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

The service level of the tollplaza is an important guideline to describe the characteristic of toll road, and it’s also a Scientific basis to design the tollplaza and to manage the toll collection system. In view of the difficulty and complexity of a mathematical and physical method to classify the service level and the good behavior in self-organization and robustness of Kohonen neural network, this study applies Kohonen neural network to classify the service level of ETC tollplaza. In this paper, the method is applied to classifi the service level for a certain tollplaza with five toll lanes, and it’s found to bepotentially applicable in practice.

ITS,， ETC,， Toll Plaza,， Service Level,， Kohonen Neural Network

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2007年03月20日

【期刊论文】基于检测器脉冲数据的高速公路事件自动检测算法研究

刘伟铭，尹湘源，管丽萍

中国公路学报2004年4月第17卷第2期/China Journal of Highway and Transport Apr. 2004, Vol. 17, No. 2，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

提出了一种全新的高速公路事件自动检测算法，直接利用车辆检测器输出的脉冲宽度和脉冲间隔作为参数，运用LVQ神经网络对获得的脉冲宽度数据和脉冲间隔数据进行处理来判断是否有事件发生，从而大大减少了检测时间，为交通事件的快速处理提供了可靠的依据。此外，该算法利用神经网络的自学习能力，可以很好地确定各条道路发生交通事件的门限值。仿真结果表明：该算法具有较高的事件检测率(约为97 %) 、较短的检测时间和较低的误警率(约为0. 41 %)，具有很好的应用前景。

交通工程，事件检测，神经网络，脉冲数据，车辆检测器

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