基于多Agent的装备体系任务可靠性建模与仿真研究

慢行交通在我国逐渐发展并受到广泛关注,面向慢行交通设施的精细化设计及管理的需求,以传统四阶段法为代表的区域需求预测模型无法完全有效应对精细化的慢行交通规划设计及管理者决策需要,而微观层面的直接需求模型（Direct Demand Model,DDM）通过回归分析来量化观测交通量和周边环境特征的关联性对慢行交通需求进行预测,可以弥补区域需求预测模型的不足。本文采用逐步线性回归的直接需求模型来建立微观

学位

慢行交通土地利用与建成环境直接需求模型缓冲区分析逐步线性回归

基于低空驻留平台和深度学习的行人监测研究

城市在快速发展的同时也会随之带来很多的城市交通问题,及时有效的进行城市监测和获取城市交通信息是必要的。遥感技术在监测城市交通信息中已经越来越得到重视。行人信息是城市交通系统中的基础信息,对行人进行监测是智能交通系统中重要的研究内容。本文总结出一种新的便捷的城市遥感监测方式即低空驻留平台,这种监测方式具有覆盖范围大、获取费用低、高低程度自由选择、实时观测的优点。但是低空驻留平台提取的交通行人视频也具

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低空驻留平台深度神经网络稀疏行人检测密集人群计数场景应用分析

基于多Agent的装备体系任务可靠性建模与仿真研究

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