佘锡伟

作品数：7被引量：66H指数：5
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发文主题：交通信号控制交通信号浮动车智能交通系统车牌字符识别更多>>
发文领域：自动化与计算机技术交通运输工程天文地球更多>>
发文期刊：《公路交通科技（应用技术版）》《测绘科学》《计算机工程与应用》《计算机应用研究》更多>>
所获基金：广东省科技计划工业攻关项目广东省粤港关键领域重点突破项目更多>>
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基于大规模浮动车数据的城市道路网复杂度分析被引量：6
《公路交通科技》2013年第6期120-126,共7页何兆成 庄立坚 杨文臣 佘锡伟 
广东省粤港关键领域重点突破项目(2011A011305002);广东省科技计划项目(2012B010900012)
针对现有浮动车技术应用研究中缺乏道路网络复杂度的定量分析,引入置信点的概念,提出了一种基于大规模浮动车数据的城市路网复杂度分析方法。利用该方法统计了路网中各路段的置信点分布情况和置信点的平均匹配距离,建立了城市路网复杂...
关键词：交通工程 路网复杂度分析 置信点 浮动车数据 地图匹配 
结合卡尔曼滤波的城市路段速度估计被引量：6
《测绘科学》2013年第1期96-99,共4页曾伟良 何兆成 沙志仁 佘锡伟 
广东省科技计划资助项目(2009A011601013);广东省交通信息公众服务平台项目(GDIID2008IS006)
本文以城市出租车为浮动车数据采集源,介绍了基于GPS数据的实时路段速度估计的基本方法。针对目标路段GPS数据样本量不足的情况,考虑邻近区域的路段速度、上周同日速度、前一时刻速度等与目标路段当前时刻速度等密切相关的变量,建立多...
关键词：智能交通系统 浮动车 速度估计 卡尔曼滤波 
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
《计算机应用研究》2011年第12期4459-4462,共4页曾伟良 聂佩林 何兆成 佘锡伟 
广东省科技计划资助项目(2009A011601013);广东省交通信息公众服务平台项目(GDIID2008IS006)
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...
关键词：智能交通系统 浮动车 速度估计 神经网络 数据融合 
字符多特征提取方法及其在车牌识别中的应用被引量：23
《计算机工程与应用》2011年第23期228-231,共4页何兆成 佘锡伟 余文进 杨文臣 
针对车牌字符识别中大部分单一特征提取方法在字符识别上的局限性,提出了一种车牌字符多特征提取方法。在经过预处理后的车牌细化字符基础上提取字符4个侧面的笔画特征、拐点特征、轮廓累积特征及字符内部像素特征,构建出一个维度较低...
关键词：车牌字符识别 多特征提取 支持向量机 神经网络 K近邻 
基于代价敏感神经网络的交通状态判别被引量：3
《公路交通科技（应用技术版）》2011年第3期220-223,共4页聂佩林 陈晓翔 佘锡伟 戴秀斌 
广东省粤港关键领域重点突破项目资助(2009A011601013);广东省安全生产监督管理局安全生产科技发展项目资助(批文号:粤安监[2010]213号)
交通流不同状态在实际中出现的频率存在很大差异,且不同交通状态之间的误判所造成的影响程度是不同的。因此,可以认为交通状态判别是一个类不平衡及代价敏感的分类问题。本文通过分析交通状态的类不平衡特性,结合了少数类样本合成的过...
关键词：交通状态判别 代价敏感 类不平衡 过采样 阈值移动 
结合Q学习和模糊逻辑的单路口交通信号自学习控制方法被引量：12
《计算机应用研究》2011年第1期199-202,共4页何兆成 佘锡伟 杨文臣 陈宁宁 
广东省科技计划资助项目(2009A011601013)
针对城市交通系统的动态性和不确定性,提出了基于强化学习的信号交叉口智能控制系统结构,对单交叉口动态实时控制进行了研究。将BP神经网络与Q学习算法相结合实现了路口的在线学习。同时,针对交通信号控制的多目标评价特征,采用基于模...
关键词：交通信号控制 强化学习 BP神经网络 模糊评价 Paramics仿真 
城市单交叉路口交通信号实时优化控制与仿真被引量：15
《计算机工程与应用》2010年第33期239-243,共5页何兆成 杨文臣 梁诗 佘锡伟 洪波 
广东省科技计划项目(No.2009A011601013)
针对城市道路单点交叉口交通流的到达特性,将路口到达的交通流划分为4种状态,提出了"基于状态划分的多相位交通信号实时控制方法",该方法根据路口各状态下交通流的到达特征和控制目标,为不同交通状态选择合适的性能指标,并建立各状态下...
关键词：交通信号控制 交通状态 优化模型 遗传算法 Paramics仿真 
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