"潮汐車(chē)道"是指根據(jù)早晚交通流量不同情況,對(duì)有條件的道路,試點(diǎn)開(kāi)辟潮汐車(chē)道,通過(guò)車(chē)道燈的指示方向變化,控制主干道車(chē)道行駛方向,來(lái)調(diào)整車(chē)道數(shù),提高車(chē)道使用效率。比如,早晨從城外往城里走的車(chē)多,就可以通過(guò)增加某一道路進(jìn)城方向車(chē)道、減少出城方向車(chē)道的方式,緩解交通壓力,疏導(dǎo)交通。晚高峰時(shí)分則可以采取與之相反的車(chē)道調(diào)配疏導(dǎo)車(chē)輛出城。
潮汐車(chē)道線(xiàn)圖片
中文名稱(chēng) | 潮汐車(chē)道 | 外文名稱(chēng) | Reversible lanes |
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別名 | 可變車(chē)道 | 適用時(shí)間 | 早晚高峰 |
違規(guī)處置 | 按逆行違法處理 |
“畫(huà)車(chē)道線(xiàn)”應(yīng)該如何套用定額?
可以套市政定額的道路章節(jié)中交通管理設(shè)施中的標(biāo)線(xiàn)相應(yīng)定額。
審標(biāo)單位提出了:“車(chē)道線(xiàn)條未見(jiàn)定額”。
車(chē)位線(xiàn)看業(yè)主方要求,一般應(yīng)該畫(huà)上,市政定額里有,沒(méi)算應(yīng)該是清單丟項(xiàng)。
你好:這樣就不能用平齊板頂來(lái)處理,因?yàn)榘逵胁煌臉?biāo)高時(shí),按高的板考慮了。斜面處的梁輸入起點(diǎn)頂標(biāo)高和終點(diǎn)點(diǎn)標(biāo)高就可以了,畫(huà)圖時(shí)注意起點(diǎn)和終點(diǎn)的位置同一層上下有兩處板時(shí),定義板時(shí)輸入上標(biāo)高,布板時(shí)在不同的...
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基于道路特征的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)方法綜述 摘 要:智能車(chē)輛安全駕駛是車(chē)輛工程發(fā)展的重要方 向,其中一個(gè)重要的環(huán)節(jié)就是車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)。本文介紹了機(jī)器 視覺(jué)中車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)方法并針對(duì)基于道路特征的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè) 方法進(jìn)行了分類(lèi),對(duì)各類(lèi)方法中采用的不同技術(shù)進(jìn)行了闡 述。最后就該領(lǐng)域的當(dāng)前技術(shù)難點(diǎn)和發(fā)展前景進(jìn)行了簡(jiǎn)要論 述。 關(guān)鍵詞:車(chē)道線(xiàn)檢測(cè);道路特征;道路檢測(cè) 中圖分類(lèi)號(hào): TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A 文章編號(hào): 1671-2064(2017)08-0247-03 Abstract:Safety driving ofintelligent vehicle is an important direction for the development of vehicle engineering , and the lane detection is an essential part of it. The
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使用 Python和 OpenCV 在道路上找到車(chē)道線(xiàn) 識(shí)別道路上的車(chē)道是所有司機(jī)的共同任務(wù),以確保車(chē)輛在駕駛時(shí)處于車(chē)道限 制之內(nèi),并減少因越過(guò)車(chē)道而與其他車(chē)輛發(fā)生碰撞的機(jī)會(huì)。 對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō),這同樣也是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。事實(shí)證明,使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別道 路上的車(chē)道標(biāo)記是可能的。本算法將介紹其中的一些技術(shù)。 這個(gè)項(xiàng)目的目標(biāo)是創(chuàng)建一種方法,使用 Python和 OpenCV 在道路上找到車(chē)道線(xiàn)。 實(shí)例圖像 Udacity 提供了 960 x 540像素的示例圖像,用于訓(xùn)練我們的算法。 下面是提供的兩個(gè)圖像。 算法步驟 在這一部分中,我們將詳細(xì)介紹本算法所需的不同步驟,這將使我們能夠識(shí)別和分類(lèi)車(chē)道 線(xiàn),如下所示 : 將原始圖像轉(zhuǎn)換為 HSL 從 HSL 圖像中分離出黃色和白色 將分離的 HSL 與原始圖像相結(jié)合 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度,便于操作 應(yīng)用高斯模糊來(lái)平滑邊緣 在平滑的灰色圖像上應(yīng)用