Разработка метода идентификации автотранспортных средств по оптическим образам с применением цифровой обработки сигналов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.22.10, кандидат технических наук Маковецкая-Абрамова, Ольга Валентиновна

• Маковецкая-Абрамова, Ольга Валентиновна
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Маковецкая-Абрамова, Ольга Валентиновна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Анализ современных детекторов автотранспорта с точки зрения возможности идентификации автомобилей

Математическое описание автотранспортного потока

Проблема распознавания образов применительно к автомобильному транспорту

Методы распознавания образов

Классификация автомобильного подвижного состава

Выводы по главе

ГЛАВА 2. МЕТОДИКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ СИГНАЛОВ

Гомоморфная обработка временных сигналов пространственно

2.2. Применение метода произведений для классификации 50 автотранспортных средств

2.3. Методика кепстрального анализа оптических 55 образов автотранспортных средств

Применение оператора деконволюции в решении задач распознавания образов автомобилей

Выводы по главе

ГЛАВА 3. МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ ПО 61 РЕГИСТРАЦИИ ОПТИЧЕСКИХ ОБРАЗОВ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ

3.1. Эксперимент с моделями автотранспортных средств

3.2. Методика определения истинного значения ширины 67 диаграммы направленности растра

3.3. Информационные возможности свёртки собственного 71 сигнала модели с передаточной функцией растра в зависимости от расстояния между оптико-электронным устройством и объектом исследования

3.4. Результаты кепстрального анализа оптических образов 76 моделей автотранспортных средств

3.5. Результаты применения оператора деконволюции 82 в решении задачи распознавания оптических образов моделей автотранспортных средств

3.6. Методика регистрации оптических образов 82 автотранспортных средств в реальных условиях

3.7. Библиотека образов автотранспортных средств

3.8. Информационные возможности свёртки собственного 88 сигнала АТС с передаточной функцией растра, в зависимости от расстояния между оптико-электронным устройством и объектом исследования

3.9. Идентификация оптических образов АТС по методу 91 произведений

3.10.

Оценка достоверности распознавания образов автомобилей

3.11. Результаты кепстрального анализа оптических 96 образов АТС

3.12. Результаты применения оператора деконволюции

3.13. Классификация автотранспортных средств по 103 таксономическим критериям оптических образов

Выводы по главе

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ

4.1. Экспериментальное определение зависимости 112 площади оптического сигнала от скорости движения автомобиля

4.2. Методика определения параметров 114 автотранспортного потока

4.3. Определение габаритной высоты АТС по 116 тарировочному автомобилю

4.4. Методика идентификации автотранспортных средств по 118 габаритным размерам автомобиля

4.5. Область применения разработанных методик 125 идентификации автотранспортных средств

4.6. Регистрация оптических сигналов на разных 127 расстояниях от растрового датчика

4.7. Кепстр как индивидуальная характеристика 128 автотранспортного средства

4.8. Оператор деконволюции как способ выделения 128 собственного сигнала автомобиля

4.9. Метод произведений в решении задачи идентификации 129 АТС

-54.10. Таксономические критерии классификации АТС

Выводы по главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка метода идентификации автотранспортных средств по оптическим образам с применением цифровой обработки сигналов»

Актуальность. Существенно уменьшить показатель аварийности позволят качественные преобразования в системе «Транспортное средство -водитель-дорога», т.е. переход на интенсивный путь совершенствования организации движения. К таким мероприятиям следует отнести широкое внедрение электронной техники в организацию движения и управления транспортными средствами. В настоящее время как в нашей стране, так и за рубежом проводятся широкие исследования по использованию различных радиоэлектронных, оптических и ультразвуковых систем для обеспечения безопасности движения наземного транспорта. Одним из важнейших факторов движения является состав потока, существенно влияющий на условия и режим движения транспортных средств. Сегодня существует необходимость пересмотра и уточнения методик определения состава потока. Значимость идентификации автомобилей в потоке вызвана широким кругом задач, решаемых на основе информации о качественном составе транспортного потока. Такими задачами являются: определение нагрузок на дорожное полотно; оперативное изменение скоростных режимов; прогнозирование особо аварийных участков дорог; выбор оптимальных мест установки регулировочных знаков; определение динамического габарита автотранспортных средств; поиск угнанных автомобилей; сопровождение автомобилей с опасным грузом; решение задач сортировки потоков; контроль движения пассажирского автотранспорта; оптимизация процессов перевозки пассажиров; оперативное управление движением; корректировка работы светофорной сигнализации; определение необходимости создания стоянок для индивидуальных легковых автомобилей; решение задач логистики; сбор информации об общем составе парка автомобилей в регионе и стране и т.д. Поэтому исследования в области разработки методов идентификации автотранспортных средств актуальны. Наиболее перспективны исследования с применением новых информационных технологий.

Цель исследований. Целью исследований является разработка методов идентификации автомобильного транспорта на основе распознавания их оптических образов для организации движения и снижения количества дорожно-транспортных происшествий.

Решение сформулированной задачи предполагает следующие этапы:

- сравнительная оценка эффективности различных методов и средств сбора информации о параметрах автотранспортного потока;

- экспериментальные исследования по регистрации оптических образов транспортных средств с учётом работы в реальном времени; разработка методики идентификации транспортных средств по признакам оптических образов на основе цифровой обработки сигналов;

- разработка методики классификации транспортных средств на основе использования таксономических критериев.

Методика и объект исследований. Используемый метод предусматривает применение аппаратуры автоматизированного способа сбора информации, телекоммуникации и математических способов выдачи информации для оперативного принятия решений на основе компьютерных технологий. В качестве объекта исследования выбраны автотранспортные средства.

Научная новизна. В работе впервые:

1. Произведена конструкторская модернизация созданного ранее оптико-электронного устройства для решения задач навигации применительно к регистрации транспортных средств на магистралях и городских улицах.

2. Разработана методика математической обработки электрических сигналов с целью выделения полезной информации для идентификации транспортных средств, теоретически и экспериментально осуществлён выбор таксономических критериев оптических образов автомобилей.

3. Разработана методика использования полученных результатов для решения задач организации движения и мониторинга транспортных потоков.

4. Экспериментально исследованы информационные возможности оператора деконволюции свёртки собственного сигнала транспортного средства с передаточной функцией приёмника в зависимости от расстояния между оптико-электронным устройством и автомобилем.

Практическая значимость:

- получена информация о составе транспортного потока по характерным признакам оптических образов транспортных средств;

- идентифицированы транспортные средства с высокой степенью надежности и малой вероятностью ошибки в условиях высокого уровня оптических, акустических и др. помех по репрезентативному набору образов;

- результаты обработки информации получены в реальном времени.

Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены: кафедрой "Автомобильный транспорт" Владимирского государственного университета в учебный процесс специальностей № 230100 "Сервис транспортных и технологических машин и оборудования" ДС.04. "Основы автоматизации и компьютеризации производственных процессов", № 150200 "Автомобили и автомобильное хозяйство" ДС.02. "Основы автоматизации и роботизации производственных процессов"; кафедрой "Приборостроение и информационно-измерительная техника" Владимирского государственного университета в учебный процесс специальности №1901 "Приборостроение"; Владимирским производственно-технологическим центром ДП ГП "РосдорНИИ" при диагностике дороги "Волга М7", внедрены результаты мониторинга транспортных потоков, с применением оптико-электронных растровых датчиков и методика оперативного определения параметров транспортного потока (интенсивности, плотности, скорости, типов транспортных средств); пассажирским автотранспортным предприятием г. Ковров внедрены оптико-электронный детектор транспорта на основе многомерных пластинчатых растров и методика цифровой обработки регистрируемых сигналов.

Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту

1. Методика идентификации транспортных средств по экспериментально полученным оптическим образам, и алгоритмы определения параметров автомобилей, в реальном времени, в автоматическом режиме с применением цифровых методов обработки информации.

2. Классификация автотранспортных средств по таксономическим критериям оптических образов.

3. Методика выбора алгоритма математической обработки оптических сигналов в зависимости от места установки растрового датчика, определяемого реальными условиями.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: VIII Международной научно-технической конференции двигателей внутреннего сгорания, автомобильной техники и транспорта "MOTAUTO'Ol", Varna , Bulgaria 2001; научно-технической конференции "Проблемы проектирования, строительства и эксплуатации автомобильных дорог" УФ МАДИ (ГТУ), Челябинск 2001; IX Международной научно-практической конференции "Актуальные проблемы управления качеством производства и эксплуатации автотранспортных средств", Владимир 2002; VIII Международной научно-практической конференции "Совершенствование мощностных, экономических и экологических показателей ДВС" Владимир 2001; V Международной конференции "Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах", Санкт-Петербург 2002.

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 11 печатных работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, выводов, библиографического списка и приложений. Объём диссертации составляет 165 страниц машинописного текста, 12 таблиц, 48 иллюстраций, 7 приложений. Приложения содержат материалы, подтверждающие внедрение результатов. Библиографический список состоит из 157 наименований, включающих 148 отечественных и 9 иностранных источников.

Заключение диссертации по теме «Эксплуатация автомобильного транспорта», Маковецкая-Абрамова, Ольга Валентиновна

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

1. Разработана методика распознавания и идентификации автотранспортных средств по их оптическим образам с получением результата обработки сигналов в автоматическом режиме и реальном времени. Вероятностная точность идентификации составляет 87 - 92 %.

2. Создана библиотека усреднённых оптических образов для идентификации АТС, которая позволяет из множества автотранспортных средств выделить оптический образ автомобиля по следующим критериям: значению определяющего произведения, собственному сигналу, нормированному критерию, содержащему информацию о площади АТС (в продольном направлении), его размерах, скорости движения, с вероятностью не ниже 87 %.

3. Проведено физическое моделирование процесса регистрации оптических образов автотранспортных средств различной формы. Показана адекватность математического аппарата обработки сигналов при идентификации моделей по их оптическим образам. По результатам экспериментов получены следующие значения нормированного критерия т\ для категории Mj (легковые автомобили) - т= 0,72±0,23; для категории N (грузовые) - т= 0,86±0,14, для автобусов -т= 1 ±0,22 .

4. Предложена классификация автотранспортных средств по таксономическим критериям оптических образов, позволяющая идентифицировать автомобили с вероятностной точностью не ниже 95 %.

5. Показана высокая эффективность применения оператора деконволюции для выделения истинного оптического образа автотранспортного средства при различных условиях установки растрового детектора.

6. Разработана методика применения полученных сигналов для решения конкретных задач автомобильного транспорта: определения интенсивности транспортного потока, плотности потока, скорости автотранспортных средств, динамической длины автомобилей, идентификации автотранспортных средств, для оценки качественного состава транспортного потока. При этом погрешность в определении параметров транспортного потока не превышает 3 - 5 %.

7. Показано, что параметры оптического образа однозначно связаны с габаритными и скоростными характеристиками автотранспортных средств, что даёт возможность определять скоростной режим автомобиля с погрешностью не более 2-4%.

8. Подтверждена работоспособность предложенных методик в реальных условиях на дорогах и автострадах с определением интенсивности, скорости, плотности и качественного состава автотранспортного потока, что открывает большие возможности по оптимизации управления транспортными потоками и повышению безопасности движения АТС.

9. Обоснована возможность внедрения результатов исследования с незначительными финансовыми и материальными затратами. Стоимость одного комплекта растрового входного блока с персональным компьютерным обеспечением составляет 1 тыс. дол. По сравнению с имеющимися в настоящее время средствами идентификации АТС, при помощи которых решаются узкие задачи автомобильного транспорта, стоимость оптико-электронной системы идентификации АТС в потоке ниже минимум в 10 раз. В качестве примера приведём стоимость российского комплекса идентификации номерных знаков "Поток" и "Паркинг" - 11 - 14 тыс. дол., в зависимости от комплектации.

10. Для повышения точности идентификации автотранспортных средств в дальнейшем необходимо: расширить базу данных для идентификации автотранспортных средств зарубежного производства;

- исследовать амплитудные и фазочастотные характеристики фотоприёмника с целью расширения максимального интервала скоростного режима АТС, подлежащего определению.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Маковецкая-Абрамова, Ольга Валентиновна, 2004 год

1. Автоматизированные системы обработки информации и управления автотранспортного комплекса / МАДИ. М., 1989.

2. Автоматизированные системы обработки информации и управления на автомобильном транспорте: Учеб. для сред. проф. образования/ Под ред. А.Б. Николаева. М.: Академия, 2003. - 223 с.

3. Автомобили ВАЗ. Ремонт после аварий: Справ. / Р.Д. Кислюк, А.А. Звягин, Б.В. Прохоров и др.; Под. ред. А.А. Звягина. М.: Машиностроение, 1982.- 320 с.

4. Автомобильные перевозки и организация дорожного движения: Справ.: Пер. с англ. / В.У. Рэнкин, П. Клафи, С. Халберт и др. М.: Транспорт, 1981. - 592 с.

5. Автомобильные электронные системы: Сб. статей: Пер. с англ./ Под. ред. Ю.М. Галкина. М.: Машиностроение, 1982. - 144 с.

6. Агеев А.И. Автоматизированные системы управления автомобильным транспортом: Учеб. пособие для специальности 150200 «Автомобили и автомобильное хозяйство»/ ЛИСИ. Л., 1976.-211 с.

7. Артемов С.Н. Повышение пропускной способности и безопасности движения вводов в крупнейшие города: Автореф. дисс. . канд. техн. наук / МАДИ. М., 1986. - 22 с.

8. Ахо А., Ульман Дж. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции/ Пер. с англ. В.Н. Агафонова; Под ред. В.М. Курочкина. -М.: Мир, 1978.-612 с.

9. Бабков В.Ю., Сивере М.А. Передача информации в системах подвижной связи/ СПбГУТ. СПб., 1999. - 210 с.

10. Басс М.Г., Хорович Б.Г. Телеавтоматические системы регулирования уличного движения в городах Японии. Проблемы больших городов. М.: ГОСНИТИТ, 1971. - 25 с.

11. Безопасность дорожного движения: Учеб. пособие / В.В. Амбарцумян, В.Н. Бабанин, О.П. Гуджоян, А.В. Петридис; Под. ред. чл.-кор. РАН проф. В.Н. Луканина. М.: Машиностроение, 1998. -304 с.

12. Белый О.В. и др. Архитектура и методология транспортных систем: Моногр. / О.В. Белый, О.Г. Кокаев, С.А.Попов. СПб.: Элмор, 2002. -249 с.

13. Белый О.В., Сазонов А.Е. Информационные системы технических средств транспорта: Учеб. пособие / Под ред. Ю.А. Лукомского. -СПб.: Элмор, 2001.- 186 с.

14. Бернюков А.К. Дискретная и цифровая обработка информации: Учеб. пособие / Владим. гос. техн. ун-т. Владимир, 2002. - 158 с.

15. Бирюков А.Л. Глобальная система мобильной связи, контроля и управления транспортом // Системы безопасности, связи и телекоммуникаций. 1996. - № 5. - С. 20 - 23.

16. Бриджмен П.В. Анализ размерностей: Пер. с англ. М.; Л.: 1934.

17. Брюханов А.Б., Хомич В.И. Электроника на автомобильном транспорте. М.: Транспорт, 1984. - 126 с.

18. Валюс Н.А. Растровые оптические приборы. М.: Машиностроение, 1966.-208 с.

19. Вапник В.Н., Червоненкис А .Я. Теория распознавания образов. -М.: Наука, 1974.-415 с.

20. Васильев В.И. Распознающие системы: Справ. — 2-е изд.- Киев: Наукова думка, 1983. 422 с.

21. Ветлинский В.Н., Осипов А.В. Автоматические системы управления движением автотранспорта. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1986. - 216 с.

22. Виды пассажирского транспорта и сферы их применения. http://autodelo.narod.ru/content/4 3/4 3 2.html .

23. Власенко В.А. Методы синтеза быстрых алгоритмов свертки и спектрального анализа сигналов. М.: Наука, 1990.

24. Волчков С. Технологии решают всё // Автомобильный трансп. -2001.-№ 11.-С. 27-29.

25. Вопросы и ответы по дорожным радарам. http://www.simicon.com/rus/faq/.

26. Габарда, Душан. Новые транспортные системы в городском транспорте. М.: Транспорт, 1990.

27. Гетманец Г.В., Лиханов В.А. Социально-экологические проблемы автомобильного транспорта: Справ, пособие. М.: FCGJK, 1993. -330 с.

28. Гольденберг Л.М. Цифровая обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1990.-312 с.

29. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Некоторые вопросы построения систем распознавания. М.: Совет, радио, 1974. - 224 с.

30. Госавтоинспекции 60 / Упр. ГАИ УВД Владим. обл. - Владимир, 1996.-32 с.

31. Губарев В.В. Алгоритмы статистических измерений. М.: Энергоатомиздат, 1985. - 272 с.

32. Гуд мен Д.М. О производных оператора гомоморфного преобразования и их применении к некоторым задачам обработки сигнала // ТИИЭР. 1990. - Т.78. - № 4.

33. Гусев С.А. Организация управления автомобильным транспортом на региональном уровне/ Ин-т упр. на транспорте ГУУ. М., 2001. -22 с.

34. Дистанционный контроль скорости движения транспортных средств / Ю.М. Егоров, В.А. Изотов, JI.A. Кочетов и др. М.: Транспорт, 1987.-270 с.

35. Дрю, Дональд Р. Теория транспортных потоков и управление ими / Пер. с англ. Е.Г. Коваленко, Г.Д. Шермана; Под. ред. чл.-кор. АН СССР Н.П. Бусленко. М.: Транспорт, 1972. - 424 с.

36. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен: Пер. с англ. М.: Мир, 1976.-512 с.

37. Дьяков А.Б. Экологическая безопасность транспортных потоков. -М.: Транспорт, 1989. 128 с.

38. Еланская Ю. Эволюция существующих технологий сотовой связи к системам третьего поколения // Сб. тр. симпозиума "Мобильная связь на рубеже веков"/ СПбГАСУ. СПб., 2000.

39. Здор С.Е., Широков В.Б. Оптический поиск и распознавание. М.: Наука, 1973.-239 с.

40. Зенцов В.Н. Совершенствование методологии эколого-системного подхода к проектированию городской транспортной инфраструктуры: Автореф. дис. . канд. техн. наук / С.-Петерб. гос. техн. ун-т. -СПб.: 1999.-21 с.

41. Итоги науки и техники. Автомобильный и городской транспорт. Т 5. -М.: ВИНИТИ АН СССР, 1974. 204 с.

42. Канал Л. Обзор систем для анализа структуры образов и алгоритмов классификации в режиме диалога // ТИИЭР. 1972. -Т.60. - № 10.-С. 122- 141.

43. Карбанович И.И. Краткий справочник по импортным автомобилям. М.: Транспорт, 1980 - 192 с.

44. Катыс Г.П. Автоматическое сканирование. М.: Машиностроение, 1969.-520 с.

45. Клинковштейн Г.И. Организация дорожного движения. М.: Транспорт, 1982. - 240 с.

46. Клинковштейн Г.И., Афанасьев М.Б. Организация дорожного движения. М.: Транспорт, 1992. - 207 с.

47. Коноплянко В.И. Системы информации в дорожном движении / МАДИ. -М., 1991.

48. Коноплянко В.И. Организация и безопасность дорожного движения: Учеб. для вузов. — М.: Транспорт, 1991. 183 с.

49. Котиков Ю.Г. Основы транспортных систем / СПбГАСУ. СПб., 2000. - 216 с.

50. Красников А.Н. Закономерности движения на многополосных автомобильных дорогах. М.: Транспорт, 1988. — 111 с.

51. Краткий справочник автомобилиста / А.Н. Понизовкин и др. М.: Транспорт, 1985. - 223 с.

52. Кременец Ю.А. Технические средства организации дорожного движения. М.: Транспорт, 1990. - 225 с.

53. Криксунов Л.З., Усольцев И.Ф. Инфракрасные системы. М.: Совет, радио, 1968. - 320 с.

54. Кудрявцев O.K., Федутинов Ю.А., Чуверин И.И. Транспорт городских центров. М.: Транспорт, 1978. - 109 с.

55. Кузнецов Е.С. Управление техническими системами: Учеб. пособие по спец. 150200 "Автомобили и автомобильное хозяйство"/ МАДИ (ТУ). 2-е изд., доп. - М., 1998. - 202 с.

56. Кунин В.Н., Плешивцев B.C. Исследование элементарной ячейки пластинчатого растра // Оптико-мех. пром-сть. 1986. - № 9. - С. 13 - 15.

57. Кунин В.Н., Плешивцев B.C., Маковецкая-Абрамова О.В.

58. Кунин В.Н., Плешивцев B.C., Маковецкая-Абрамова О.В.

59. Перспективы применения оператора деконволюции в решении задач идентификации транспортных средств // Автомобильная пром-сть. -2002. -№ 11.-С. 28.

60. Кунин В.Н., Плешивцев B.C., Маковецкая-Абрамова О.В.

61. Кунина Л.А., Кунин В.Н. О возможности формирования единиц измерения биологических величин методом произведения. Рук. деп. в ВИНИТИ, 14 авг. 1979. № 3061-79 деп.

62. Куперман А.И., Миронов Ю.В. Безопасность дорожного движения: Справ, пособие. 2-е изд., испр. и доп. - М.: Высш. шк.; Академия, 1999.-320 с.

63. Кустов О.В., Писарев С.Б. Передача координатно-временной информации по системам сотовой связи // Радиотехника. 1999. -№ 11.

64. Лукинский B.C., Бережной В.И., Цвиринько И.А. Логистика автомобильного транспорта: Концепция, методы, модели. — М.: Финансы и статистика, 2002. 278 с.

65. Маковецкая-Абрамова О.В. Эксперименты с моделями транспортных средств/ Материалы науч.-техн. конф. ФИПМ / Владим. гос. ун-т. Владимир, 2003 - С.37.

66. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2 т.: Пер. с фр. / Под ред. Н.Г. Волкова. М.: Мир, 1983. - Т.1. - 311 е.; Т.2. - 256 с.

67. Методические указания к практическим занятиям по курсу "Теоретическая метрология "/ Сост.: А.Г. Сергеев и др.; Под. ред. А.Г. Сергеева; Владим. гос. ун-т. Владимир, 1997. - 64 с.

68. МИ 2247-93. Рекомендация. ГСИ. Метрология. Основные термины и определния. СПб.: Изд-во ВНИИМ им. Д.И. Менделеева, 1994.

69. Михайлов С. Справочник автолюбителя: 300 практических советов. М.: Риполклассик, 2002. — 447 с.

70. Многомерный растровый оптико-электронный датчик в устройстве траекторных измерений/ Т.П. Банько, В.Н. Кунин, B.C. Плешивцев и др. // Вопросы радиоэлектроники. 1982. -Вып. 14. — С. 112.

71. Молебный В.В. Оптико-локационные системы. М.: Машиностроение, 1981. - 180 с.

72. Надь. Распознавание образов: Обзор // ТИИЭР. 1968. - Т.56. -№ 5. - С. 57 - 86.

73. Нильсон Н. Обучающие машины: Пер. с англ. М.: Мир, 1967. -180 с.

74. Новицкий П.А., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. 2-е изд., перераб. и доп. - JL: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1991. — 301 с.

75. Новые подходы к повышению безопасности дорожного движения. -М.: Медицина, 1991.

76. Нуссбаумер, Генри. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток/ Пер. с англ.Ю.Ф. Касимова, И.П. Пчелинцева; Под ред.В.М. Амеребаева, Т.Э. Кренкеля. М.: Радио и связь, 1985. - 248 с.

77. Ожегов С.И. Словарь русского языка: 70 ООО слов / Под. ред. чл.-кор. АН СССР Н.Ю. Шведовой. 21-е изд., перераб. и доп. - М.: Рус. яз., 1989.-924 с.

78. Оленев Е.А. Современные методы и средства контроля диспетчерского управления движением городского и пассажирского транспорта / КГТА. Ковров, 1998.

79. Оппенгейм А.В., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов. М.: Связь, 1979.

80. Оптико-электронная система идентификации АТС в транспортных потоках // Автомобильная пром-сть. 2001. - № 4. - С. 39.

81. Оптимизация планирования и управления транспортными системами/ В.Н. Лившиц, Е.М. Васильева, Г.А. Бородянский и др.; Под ред. В.Н. Лившица. М.: Транспорт, 1987. - 207 с.

82. Организация дорожного движения в городах / Под ред. Ю.Д. Шелкова. М.: Транспорт, 1995.

83. Основы теории распознавания образов: Пер.с англ. -М.: Совет, радио, 1972.

84. Оценка скорости движения транспортных потоков / Сост.: В.В. Сильянов и др. М.: Союздорнии, 1987.- 13 с.

85. Пат. 1096789 Англия, МКИ GO 1S 99/44.

86. Пат. 2102433 Франция, МКИ G 08 g 1/100.

87. Пат. 4293859 США, НКИ-343-714.

88. Патрик Э.А. Основы теории распознавания образов: Пер. с англ.-М.: Совет, радио, 1980. 408 с.

89. Печерский М.П., Хорович Б.Г. Автоматизированные системы управления дорожным движением в городах. М.: Транспорт, 1979. -176 с.

90. Плешивцев B.C. Некоторые проблемы организации управления транспортными потоками: Моногр./ Владим. гос. ун-т. Владимир, 2001 -79 с.

91. Плешивцев B.C. Оптические образы автомобилей как информационная база регулирования транспортных потоков // VIII Столетовские чтения: Тез. и материалы Всерос. науч.-метод, конф. по физике / Владим. гос. пед. ун-т. Владимир, 2000. - 110 с.

92. Плешивцев B.C., Кунин В.Н., Кондаков В.П. и др. Датчик вертикали. А.с. СССР № 1345769, 1985.

93. Плешивцев B.C., Кунин В.Н., Кулиш А.А. А.с. СССР № 1388715// Бюл. изобр. 1988.-№ 14.-С. 183.

94. Плешивцев B.C., Кунин В.Н., Маковецкая-Абрамова О.В. Мобильный комплекс мониторинга транспортных потоков. Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах // Сб. докл. V Междунар. конф. / СПбГАСУ. СПб., 2000. -С. 224 - 226.

95. Плешивцев B.C., Кунин В.Н., Маковецкая-Абрамова О.В.

96. Оптико-электронная система идентификации АТС в транспортных потоках// Автомобильная пром-сть. 2001. - № 4. - С. 37.

97. Плешивцев B.C., Кунин В.Н., Маковецкая-Абрамова О.В.

98. Плешивцев B.C., Кунин В.Н., Половец JI.H., Герасимов Ю.Ф.

99. Оптико-электронное устройство. А.с. СССР. № 1788499, 1992.

100. Плешивцев B.C., Кунин В.Н., Родионов В.А. Устройство для траекторных измерений. А.с. СССР № 811674, 1980.

101. Повышение безопасности движения на автомобильных дорогах: Сб. науч. тр. / Отв. ред. А .Я. Эрастов; ГИПРОДОРНИИ. М., 1988. - 143 с.

102. Пространственно-временные преобразования электромагнитных сигналов. М.: МЗИ, 1997.

103. Ш.Прэтт У.К. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982.

104. Рабинер Л.Р., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1981. - 495 с.

105. Развитие систем информатики на автомобильном транспорте: Сб.науч. тр./ Под. общ. ред. И.М. Грязнова, В.А. Ефименко; Гос. НИИ автомоб. трансп. М., 1990. - 146 с.

106. Распознавание образов: состояние и перспективы / К. Верхаген, Р. Дейн, Ф. Грун и др. М.: Радио и связь, 1985. - 103 с.

107. Распознавание, классификация, прогноз. Вып. 3. М.: Наука, 1992. -319 с.

108. СБИС для распознавания образов и обработки изображений / Под. ред. К. Фу. М.: Мир, 1988. - 248 с.

109. Сергеев А.Г. Метрологическое обеспечение эксплуатации технических систем. М.: Изд-во МГОУ; А/О "Росвузнаука", 1994. -487 с.

110. Сильянов В.В. Актуальные вопросы повышения безопасности дорожного движения// Сб. науч. тр./ МАДИ. М., 1988.

111. Система мониторинга транспортных потоков основных магистралей центра Москвы / К.В. Фролов, В.В. Лебедев, А.Ю. Воробьев и др. // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2000. - № 5.

112. Системы и средства автоматизированного управления дорожным движением в городах / B.C. Соколовский, Е.Б. Хилажев, ЯМ. Зайденберг и др. М.: Транспорт, 1984. - 183 с.

113. Системы предупреждения столкновений наземных транспортных средств // Зарубежная радиоэлектроника. 1980. -№ 9. - С. 64-78.

114. Слепян Э.И. Организационные мероприятия, обеспечивающие минимизацию экологической опасности автотранспортных дорог как системы // Санкт-Петербург Окно в Европу: Материалы Круглого стола. Тез. №17. Петерб. эконом, форум. - СПб., 2000. -С. 1 -4.

115. Современные проблемы кибернетики. М.: Знание, серия "Математика и кибернетика". - № 12. - 1980.

116. Справочник по безопасности дорожного движения: Обзор мероприятий по безопасности дорожного движения: Пер. с норв./ Ред. В.В. Сильянов; Ин-т экономики транспорта Норвегии; МАДИ (ГТУ); СМ северных стран.- Осло; М.; Хельсенки, 2001 753 с.

117. Стенбринк П. Оптимизация транспортных сетей. М.: Транспорт, 1981.

118. Степанов А.Ю., Бабушкин Н.Ю. Создание центра мониторинга для обеспечения управления транспортными потоками. /http://trm.vov. ru/stat/report/r21 /tit.html/.

119. Структурные методы распознавания образов. М.: Мир, 1977.

120. Сханова С.Э. Логистика в организации и безопасности дорожного движения// Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах: Сб. докл. IV Междунар. конф. / СПбГАСУ. -СПб., 2000.- С. 126- 128.

121. Сытник В.Н. Планирование и контроль эффективности мероприятий по обеспечению безопасности дорожного движения в городах / МАДИ. М., 1989.

122. Талицкий И.И., Чугуев В.Л., Щербинин Ю.Ф. Безопасность движения на автомобильном транспорте: Справ. М.: Транспорт, 1988,- 158 с.

123. Технические системы обеспечения безопасности дорожного движения / В.М. Комаров, Л.А. Кочетов, М.П. Печерский, Т.М. Андреева. М.: Транспорт, 1990. - 351с.

124. Техническое зрение роботов. / Под ред. А. Пью. М.: Машиностроение, 1987.- 320 с.

125. Транспорт в городе: Бюл. логист, информ. 1999. - № 7 - 8.

126. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978.

127. Федоров В.А. Разработка методики совершенствования контроля исполнения норм безопасности дорожного движения: Дис. . канд. техн. наук/ СПбГАСУ. СПб., 1998. - 49 с.

128. Фон Чжань Линь. Разработка и исследование алгоритмов обратного цифрового преобразования для задач управления: Дис. . канд. техн. наук. М., 1996.-147 с.- 146139. Фор Ален. Восприятие и распознавание образов: Пер. с фр. -М.: Машиностроение, 1989.-271 с.

129. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин. М.: Наука, 1971.

130. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов: Пер. с англ. М.: Наука, 1979. — 368 с.

131. Хейт Ф. Математическая теория транспортных потоков: Пер. с англ. М.: Мир, 1966. - 187 с.

132. Чайлуерс Д.Д., Скиннер Д.П., Кемерейт Р.Ч. Кепстр и его применение в обработке данных // ТИИЭР. 1977. - Т.65. - № 10. — С.5 - 23.

133. Чуриловский В.Н. Теория оптических приборов. М.: Машиностроение, 1966. - 564 с.

134. Шайкин В. Модернизации транспортной системы России // Логистика. 2001. - № 3. - С. 2.

135. Шене Ханс Петер. Повышение эффективности и качества управления автотранспортными потоками: Дис. . канд. техн. наук / Владим. гос. ун-т. Владимир, 2000. - 152 с.

136. Эндрюс Г. Применение вычислительных машин для обработки изображений: Пер. с англ. М.: Энергия, 1977. - 161 с.

137. Яблонский Ф.М. Новые типы электронных индикаторов для средств отображения информации // Зарубежная радиоэлектроника. -1978. -№ 11. -С. 75 101.

138. Васкег Е. 1978 Cluster Analysis by optimal decomposition of induced fuzzy sets. Thesis, Delft (Delft: Delft University Press).

139. Bock H. H. Automatische Klassifikation ( Gottingen: Vandenhoeck and Ruprecht). 1974.

140. Gartner N.H. Optimal traffic assignment with elastic demands. Transportation Sciense, 1982, 14p.

141. Kulkarni A. V. and Kanal L. N. 1978 Proc. 4th int. Joint Conf. on Patter Recognition, Kyoto (New York: IEEE) pp 238-45.

142. Larsen G. Bedeutung und Noturnigkeit integrierter Verkehrsmanagement systeme aus der Sicht eines europaischen Automobilherstellers. NAT, GmbH, Hannover, 73, 1994.

143. Pleshivtsev V.S., Kunin V.N., Makovetskaya-Abramova O.V. The Solution of Problem of Distance Identification of the Transport Stream Parametres by Applying the Ruster Optical Electronic Means. // Motauto '01, Varna.

144. Wadrop J.G. Some theoretical aspects of road traffic research. Proseedings of Institute of Civil Engineering, 1952, 1.

145. Walter Hieber, Reinhard Weip. Der neue Schleifendetektor SDA // Siemens AG, Miinchen, 2000, 4 pp.

146. Zaden L.A. 1965 Information and Control 8 338-53.

147. Утверждаю и.о. директора Владимирского1. O^gi ВЕН Н'щШШрсдорНИИ'2003г1. Акт внедрения

148. Методика оперативного определения параметров транспортного потока с помощью мобильного комплекса, оснащённого оптико-электорнным растровым детектором транспорта.