DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实际工程案例应用 某路段十字路口互通立交施工，交通疏导任务大，在施工前期进行围挡及场部建模。通过BIM模型合理规划车流路线，合理规划打围减轻交通压力，为交通打围方案报批提供依据，有效提升与交管部门沟通效率。 4.1. 实际案例数据导入动态模型 某市城市高架桥某标段周边道路交通运行整体上比较顺畅，与某城区相比交通状况明显较好，从现场踏勘结果来看，平峰时段大部分道路的行程车速在40 km/h以上，高峰时段大部分道路的行程车速在30 km/h以上，交通拥挤相对比较严重的某大道路段，行程车速大概在20 km/h~30 km/h左右，相对本区其他道路而言比较拥挤。因此，通过无人机和监控摄像头采集的数据中，从三个不同时间段随机提取三组数据进行分析，分别为8:00~9:00，所用时间(20 s，41 s，28 s)；14:00~15:00所用时间(76 s，130 s，122 s)；18:00~19:00所用时间(61 s，44 s，32 s)。 该施工段路段为一个单向单车道和一个单向三车道，由图6、表6分析，在8:00~9:00，18:00~19:00时段交通服务水平为二级，所以该路段车况为拥堵状态，14:00~15:00时段交通服务水平为一级，该路段车况顺畅。因此本案例交通疏解模拟应为采用高峰期的车流量作为模拟导入数据，在本路段施工期间，区间限速30公里/小时，服务水平2级，车流量992 pcu/h/line。 图6. 车流量统计表 Table 6 Traffic flow service level during construction perio 时间段 抽样时间(s) 现状估算车流量(pcu/h) 最大估算车流量(pcu/h) 通行能力(pcu/h) 饱和度 服务水平 8:00~9:00 20 2520 2829 3720 0.760 41 2546 2级 28 2829 14:00~15:00 76 1421 1421 3896 0.365 130 1108 1级 122 1298 18:00~19:00 61 2597 2925 3720 0.786 44 2291 2级 32 2925 表6. 施工期间交通道路车流量服务水平 4.2. 交通疏解动态模型效果 交通车辆模拟是通过建立道路模型、周边环境模型和车辆模型在计算机上进行车辆行驶仿真模拟的过程，模拟车辆行驶轨迹和交通车流量，分析施工场地布置打围后对路段交通情况的影响。本次选取交通疏解路段的某一个十字路口18:00~19:00交通高峰期进行模拟，工作前期通过在Revit建模软件完成模型建立，将模型文件输出为FBX格式，把FBX文件导入Lumion/Fuzor软件进行模拟。首先，将道路现场交通数据导入模型，模型导入参数主要有：车辆行驶速度、车辆行驶路径、车辆行驶时间和以及红绿灯时间等。在高峰期该路口车辆行驶速度为20 km/h~30 km/h，车辆模拟时，车辆速度选取20 km/h作为模拟时车辆速度，在多段交叉路口信号灯周期中随机截取一段时间作为车辆行驶时间，车流量根据数据取平均值0.72 pcu/s，根据该路段的交通车流量和周边环境实际情况进行模拟分析，施工现场布置打围后的交通疏解可以满足交通服务水平2级的要求。 4.3. 根据交通疏解方案优化施工场布围挡设置 前期施工场地布置，施工打围后，交通疏解为南北双向4车道，根据该路段的交通车流量和周边环境实际情况进行分析，交通疏解分析结果对施工场布围挡布置优化，通过在计算机上建立虚拟周边环境模型再结合施工区域对交通疏解和道路翻交进行拟定多组方案，比选后确定最优方案，然后再进行车辆模拟。由于处于交通道路主干道交叉路口，作为交通疏导重要控制点，在高峰期行车数量较多，原施工场地布置对交通疏解容易导致交通堵塞、车辆拥挤等现象。因此，根据交通实际情况结合施工场布，将红绿灯等候区进行调整，通过调整围挡范围，增加红绿灯等候区的车道宽度，提高道路通行效率。见图7、图8。 图7. 施工场布优化前 图8. 施工场布优化后 在光谷大道里程桩GN94-GN95之间，外侧施工现场围挡与内侧围挡只设置一道单向通道，如图9所示，该路段在高峰期18:00~19:00，四个车道要完成平均0.72 pcu/s的车辆通行工作量，单个单向道平均估算车流量为0.18 pcu/s，在动态模拟取30秒，该通道需要在30s内完成5.4辆汽车通行。由于道路狭窄和拐角原因在模拟过程中只能完成5辆汽车通行，该路段单向单车道N a = 648 pcu/h， γ 现 = 0.734，因此该路段交通拥堵；优化施工方案是将外侧围挡往外偏移一个单车道的宽度，如图10所示，优化后，该通道需要在30 s内完成12辆汽车通行， γ 现 = n 原 N a N p a c a m a n n 施 ，将施工方案修改后的 n 施 代入计算出 γ 现 = 0.619；大幅度提高通行工作效率。 图9. 围挡优化前 图10. 围挡优化后 4.4. 交通标识图布置BIM应用 在交通标识中是以安全、设置醒目、清晰、明亮的交通标识是实施交通管理，保证道路交通安全、顺畅的重要措施。交通标识合理布置是交通疏解工作重要的一个环节。传统交通标识一般是采用平面图形式表示，如图11所示。在平面图布置标识图的缺点是无连动性、冲突不易观察交通标识图布置的效果。采用BIM技术在交通模拟，可以直接清晰直观反映车辆行驶方向与交通标识图之间关系，如图12所示，可以避免交通标识牌布置正反面错误、交通标示牌与实际现场环境冲突等问题。 图11. 交通标示布置断面图 图12. 车辆模拟交通标识图布置效果
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user: 5. 结论 高架桥施工期间施工围挡占地施工直接影响城市道路交通，合适的交通疏解方案尽量保证在施工阶段该路段的拥堵在可以接受的程度。本研究通过BIM技术应用，采用智能化(计算机识别)与数字化的方式来设计交通疏解方案，将静态的既有道路、周围环境参数和动态的车流、工程建设变化参数等数据集成模拟，构建基于BIM技术的交通疏解动态模型，将其可视化、信息化、动态模拟功能与交通疏解方案相结合，使所有信息达到一致关联，提高了各方面协同集成水平。能事前对交通疏解模拟，可以很有效提高传统交通疏解的工作效率，优化决策交通疏解方案。通过该模型分析施工现场交通车流量情况和施工场地布置之间的关系，计算交通通行能力的饱和度和评定服务水平，确定是否满足交通通行能力；其具有一定适用性，可以在不同城市的立交桥施工阶段交通疏解应用，根据各地区的规范要求对其参数调整。并为类似施工现场交通疏解方案的编制和优化提供参考。
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user: 摘 要 随着我国旅游业的快速发展，旅游区内部落后的客运系统已经不能与游客的多元化出行需求相匹配，现有的大规模燃油车运营模式与我国绿色、生态、环保发展理念相违背。为解决这一问题，本文结合北海涠洲岛旅游区客运交通系统规划设计实践，探讨生态旅游区客运交通系统规划策略，为国内旅游区发展共享旅游观光交通系统提供思路。 关键词 :旅游交通，共享交通，交通规划，生态旅游 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着国民生活水平不断提高，人们对旅游的定位不断发展发生变化，旅游需求从传统单一的风景和名胜的游览向观光、休闲、娱乐于一体的多元化转变，大众对旅游品质的追求也越来越高，并且对旅游区的生态风景、基础设施建设等提出了较高的要求。国家旅游局联合相关部门出台关于《“十三五”旅游业发展规划》的若干意见提出旅游区需深入落实创新、协调、绿色、开放、共享发展新理念，通过推动旅游与交通的融合发展，发挥好旅游业在稳增长、调结构、惠民生中的积极作用，开启一段旅游供给的改革新征程 [ 1 ] ，提高新时代旅游区综合交通管理服务水平。 现国内生态交通规划研究主要有出行需求策略研究 [ 2 ] [ 3 ] 、交通基础设施供应策略研究 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，并取得一定的研究成果，具有较大的社会利用效益。但它们共同的缺点是单一的需求和供应的调节都容易造成供需不平衡的问题，是一种被动的供给交通设施满足出行需求，而本文提出以需求为导向、宏观调控需求、主动引导各类出行，能够较为有效地控制未来各种出行方式结构规模，并满足出行需求。当今国内游客量的爆发式增长、多元化需求以及带来的一系列环境污染和经济问题使得旅游交通应运而生，相关旅游交通的研究 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 也都阐述了在不同方面国内旅游区交通设施的不足和空缺，值得借鉴和实施，促进旅游与交通深度融合发展建设共享旅游观光交通系统成为国内旅游业发展共同追求目标。综合国内同类研究水平的优缺点和旅游交通发展现状及问题，生态旅游区拥有系统化的交通规划策略极为迫切，本文针对客运交通系统，提出一种需求为导向、主动引导出行，以绿色、生态、共享为理念的设计规划策略，并结合北海市涠洲岛旅游区规划实践详细阐述规划方案。
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user: 2. 生态旅游区客运交通系统规划策略 旅游交通根据其出行距离可分成三部分，一部分为城市间的长距离交通，称为外部交通系统；第二部分为目的旅游城市到旅游区的短距离交通，称为中部交通系统；第三部分是旅游区内的交通出行，称为内部交通系统 [ 12 ] 。共享旅游观光含义分为两个层面，其一是结合旅游区游客出行需求，对旅游观光客运系统进行共享化改造；其二是统筹现有客运体系，推广并投放清洁能源载具，对现有高污染与高排放的客运方式进行清洁化改造。其发展策略如下： 1) 坚持生态优先，保护自然环境 生态旅游区的交通发展应以保护自然生态环境作为第一战略，坚持走绿色低碳发展之路，保持适度的建设规模和合理的开发时序，尽量保留景区原有自然风貌，把节约利用资源和保护环境落实在基础设施建设、运输服务提升和技术装备升级的各个环节之中，实现环境保护与交通运输的和谐、可持续发展 [ 13 ] 。 2) 完善交通基础设施，优化管理体系 生态旅游交通需适应游客多元化出行，把“方便、快捷、安全、舒适”作为生态旅游交通的服务宗旨，不断改善交通基础设施，提高服务质量，加强绿色交通的宣传与引导。对不同的交通出行方式建立健全的管理条例，并合理调控租赁交通市场，完善相关租赁交通工具基础设施，创造有序、畅通、绿色、文明的旅游区道路交通环境 [ 14 ] 。 3) 以需求为导向，合理调整结构 根据需求预测，从源头上对出行需求进行调控，达到交通生成与设施供应的平衡。精细化配置交通设施资源，优化交通出行结构，降低小汽车依赖度，促进公交优先与慢行交通保障，引导绿色、共享、高效出行。以需求为导向，考虑环境容量限制，在适度增加交通供给的同时，加强引导需求，使制度性框架向需求方向偏移，以经济有效的方法解决交通问题。 4) 以人为本，发展智慧旅游交通 坚持以人为本，平安智慧发展，将先进技术融入到旅游交通中，全面涵盖信息采集、动态诱导、智能管控等环节，健全优化旅游交通设施，实时掌握交通动态，逐步向高新、智能、集约转变，推动旅游交通控制走向科学化 [ 15 ] 。运营车辆根据其实际运行状态，实现智能调度、智能排班等，打破信息孤岛，利用大数据分析能力，实现最优资源调配。
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user: 3. 北海涠洲岛旅游区客运交通系统规划设计实践 3.1. 涠洲岛旅游区交通现状 1) 公交系统 目前涠洲岛拥有三条公交路线，均从西角码头出发，途径岛内各个景点，但现有公交线网功能结构单一，不能完全涵盖所有景点，运营时间短，班次较少，且发车间隔时间长，公交停靠站不明确，游客换乘不便。 2) 租赁交通系统 租赁交通缺乏管理，价格昂贵且不统一，无合法的租赁公司用，车辆行驶安全性差。 3) 慢行交通系统运营管理，多由酒店或者岛民设立临时租车点，没有合法性和安全保障性。且无充足的充电站供游客使 环岛道路断面形式为：双向机动车道 + 双向非机动车道，道路标志标线明确，大部分非机动车道为彩色路面，但是慢行交通系统的设施并不完善，部分路段没有非机动车道，高峰时期与机动车混行导致交通拥堵。 4) 景区接驳系统 旅客接驳一部分是由旅客居住的民宿酒店接送，一部分是旅客自行乘坐三轮车、观光车或者公交车往返。涠洲岛没有规范的接驳系统，而且乘车价格高，花费时间长，旅客出行不方便。 3.2. 涠洲岛交通需求预测分析 涠洲岛现为国家级4A景区，岛上现居岛民1万余人，受岛上水资源和电力资源限制，黄金旅游季节可接纳游客5万人，旅游淡季游客约1万人左右。根据对涠洲岛游客和岛民的出行调查，岛民和游客的出行方式结构及所占比例如图1所示。 图1. 岛民和游客出行方式结构。(a) 岛民出行结构；(b) 游客出行结构 根据涠洲岛岛民和游客OD调查结果得到出行期望线，如图2所示，涠洲岛南部的交通吸引量和发生量最大。根据统计计算，涠洲岛岛民的日平均出行次数为每人每日3.2次，涠洲岛旅游黄金期游客出行次数可达每日21.8万，一般旅游期游客出行次数为4.4万。 图2. 岛民和游客出行期望线。(a) 岛民出行期望线；(b) 游客出行期望线 3.3. 涠洲岛客运交通系统规划设计方案 3.3.1. 需求管理优化方案 1) 岛民和游客出行结构规划 为打造共享旅游观光客运交通系统，实现绿色生态旅游岛，在全面禁止新增烧油车，推广新能源汽车的大背景下，迫切需要对岛内的出行方式结构进行优化调整，涠洲岛未来几年各交通方式所占比例见表1。 Table 1 Proportion of various modes of transportation in Weizhou Island in the coming year 出行人群 交通方式 电动自行车 公共交通 共享电动观光汽车 新能源私家车 旅游包车 岛民 40% 25% 25% 10% - 游客 25% 15% 50% - 10% 表1. 涠洲岛未来几年各交通方式所占比例 2) 各类客运交通工具发展规模规划 涠洲岛全年日平均客流量2万人次，游客平均日出行次数为4.4次，岛民约1万人，平均日出行次数为3.2次，在考虑岛民游客日均出现次数、车辆满载率、保修率等基础上，推算岛内电动自行车发展规模约为3500辆，公交车发展规模约为40标台，新能源私家车发展规模约为200辆，共享客运交通发展规模约为545辆。 3.3.2. 共享客运交通运营模式 涠洲岛共享客运交通主要面向2~7人的自由行游客和岛民，在共享客运交通平台上预订座位、在线支付，根据约定的时间、地点到候车区候车；司机在共享客运交通平台上接收游客订单，在预定时间到预定地点接送乘客，并选择合适的线路出行。 1) 服务线路和车站设置 共享客运交通线路自由，司机在实际运行的过程中可以根据现实的交通流状况灵活调整行车路线，只要保证线路出行的起讫点一致即可。车站的设置基于乘客需求而定，可在景区附近设置专用停车区，也可按乘客需求即停即走。 2) 预定服务及收费制度 乘客可通过共享客运交通网页版或APP预定座位。订单预订成功后，平台会以短信形式将乘车信息发送给乘客，并将订单发送给司机。线路的预订座位价格根据线路长度确定，游客可选择网上支付或现金支付。 3) 运营车辆设计 共享客运交通车辆相比一般公交车辆设计要更宽敞和舒适。采用7座新能源电动车，车内配备无线通讯网络设备、影音设备，配备车载WIFI、充电接口等多种人性化的便民设施。 3.3.3. 公交系统设计方案 根据所得游客和岛民的出行期望线，为适应游客和岛民的出行需求，把公交站点调整为如图3(a)所示，公交枢纽站点包括西角客运码头、南湾老街、火山国家地质公园，普通站点设置在民居聚集区、普通景区、村庄出入口、公共设施等，保养站点设置在原有的西角客运码头，位置保持不变。公交线路将原来的一环两线调整为两环一线，具体线路如图3(b)所示。 3.3.4. 停车与接驳系统设计方案 1) 共享电动观光汽车停靠场(站)设置方案 可充电站点：设置于岛南北两侧，具体位于客运码头、五彩滩、鳄鱼山景区，设置共享电动观光汽车停靠保养场(充电桩)，同时用于长时停车以及车辆保修，场站规模可停放500辆。普通站点：景区设置共享电动观光汽车临时和长时停车位，共享汽车和私有车共用。 2) 新能源私家汽车与慢行交通停车位方案 图3. 公交系统设计。(a)公交站点规划；(b)公交路线设计 南湾老街、贝壳沙滩、五彩滩三个景区距离码头较远且为热门旅游景区，需置一定数量的新能源私家汽车停车位和慢行交通停车位。为鼓励使用共享电动观光汽车，在客运码头、天主教堂、五彩滩、鳄鱼山景区设置少量新能源私家汽车停车位，并设置一定数量的慢行交通停车位。其它景区可根据场地条件设置一定数量的新能源汽车临时和长时停车位。条件有限的景区可采用特殊停车位如升降式停车位。 3) 景区旅游大巴车停车位方案 主要分布在涠洲岛四个区域的热门景区附近，天主教堂、五彩滩以及地质公园三个停车场主要服务于东北区域、鳄鱼山景区以及五彩滩景区的团游旅客。景区大门附近设置即停即下车位(采取人等车的候车模式)；长时停车位可在远离景区的区域设置。 3.3.5. 智慧客运管理系统设计方案 将涠洲岛公交、电动自行车租赁、共享电动观光汽车三大客运系统集成于一体，开发成定制公交 +共享汽车 + 共享单车的综合智慧管理岛易行App，满足游客多元化的出行需求，如图4所示。 1) 公交管理调度模式 公交站点建设电子站牌，可为候车乘客提供实时准确的线路、距离、时间、路况等信息。调度监控中心实时安全监控与运营调度如图5所示。 2) 共享电动自行车管理模式 共享单车企业在投放前，应与投放区域建立事前通报机制。平台对用户进行实名制注册登记，建立并落实用户信用约束机制。对不适宜停放的区域和路段制定负面清单，综合管理局负责清理影响环境的共享单车。将多次违法违约的用户列入“黑名单”，限制其使用。采用免押金方式提供租赁服务。 3) 共享电动观光汽车管理模式 共享电动汽车为保证乘客安全除对司机进行严格的上岗考核及上岗培训之外，还配备：司机基础数据管理、定位追踪、紧急报警、自动拍照、远程监听、北斗轨迹记录与回放、定位拆机防护、语音调度、区域调度。 图4. 岛易行app功能结构图 图5. 公交管理调度系统原理图
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user: 4. 结语 本文针对客运交通，详细阐述了涠洲岛旅游区共享交通运营模式和公交系统、停车接驳系统、智慧管理系统的设计方案。通过北海市涠洲岛旅游区客运交通系统规划实践主要可以得出以下几点结论：1) 通过主动引导出行需求，改善现有出行结构，能够较好的控制未来各种出行结构规模，以一种经济有效的策略满足不断增长的出行需求；2) 旅游区建设生态共享的客运交通系统能够较为有效地缓解环境污染和经济增长缓慢的问题，为旅游区提供经济发展新起点；3) 拥有健全的智慧管理系统能够提高旅游区交通综合服务水平，安全、高效、快捷满足游客出行需求；4) 旅游与交通融合发展是未来旅游交通发展的方向，也是一个需不断突破的难题，为相关从业人员提供参考。
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user: 摘 要 为研究不同级配的排水沥青混合料内部的空隙特征，基于离散元法模拟沥青混合料试件的生成。首先利用中心球扩散法模拟粗集料的形态特征，生成特殊算法有效地表征不同矿料级配，然后对试件进行“虚拟”的横向切片并通过图像处理获取断面空隙特征参数，探究排水沥青混合料的空隙特征的影响规律。仿真结果表明：空隙数量主要分布在空隙等效直径为0 mm~6 mm的范围内。随着空隙率的增大，空隙数量逐渐减小，但空隙等效直径增大；空隙数量随着9.5 mm~16 mm集料含量的增加而减少。可见离散元法描述沥青混合料空隙特征具有实际意义。 关键词 :排水沥青混合料，空隙特征，矿料级配，离散元法 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 空隙特征表现为空隙宏观属性与空隙细观特征。作为空隙宏观属性参数，空隙率是排水沥青混合料配合比设计中主要的控制对象，由于空隙率的单一性，并不能够准确地呈现空隙在排水沥青混合料内部结构中的分布状况，因此需要结合空隙细观特征进行不同矿料级配的空隙特征研究。 目前常用的基于光学图像和断层扫描图像的细观研究方法虽可获取混合料的空隙分布，但设备较为昂贵、复杂，难以推广应用 [ 1 ] 。近年来发展的离散元法可以考虑集料形状的不规则性、集料与砂浆之间刚柔接触问题以及沥青混合料内部不连续的应力场，它比较适合于沥青混合料在细观结构方面的模拟 [ 2 ] 。 排水沥青混合料作为集料、沥青砂浆、空隙三相构成的典型的多相复合材料，可以通过离散元法利用许多不同尺寸的重叠球形成类似于实际压载颗粒的复杂块状模拟粗集料颗粒的形状特征，以及PFC3D自带的fish语言生成算法有效地表征不同级配，从而生成不同级配的排水沥青混合料离散元虚拟试件。借助PFC3D软件构建离散元模型模拟沥青混合料内部结构，具有描述准确、复现性好的优点，方便进行过程分析、趋势分析及抽换部分材料的对比分析 [ 3 ] 。
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user: 2. 排水沥青混合料离散元模型 粗集料作为排水沥青混合料中占比最大的组成部分，其嵌挤作用在混合料的骨架空隙结构形成中起到了决定性的影响。因此在排水沥青混合料虚拟试件构建中将粗集料的形态特征模拟作为控制重点，通过准确地生成符合粗集料形态特征的“clump”模板完成粗集料的扁平值与棱角性的模拟。 2.1. 粗集料的形状特征模拟 排水沥青混合料中粗集料的形状、尺寸对混合料的宏观力学和细观结构有着显著的影响，本文借鉴LU和MCDowell [ 4 ] 关于不规则形状颗粒生成的研究成果，采用中心球扩散法由“clump”构成粗集料，来实现粗集料颗粒三维空间形状中的扁平值与棱角性指标的描述。 通过大量的比较发现在模拟不同粒径颗粒时，取随机方向的概率为50%，每个方向上生成小球个数最大为4，此时中心球的半径为粒径控制筛孔下限的0.4倍左右 [ 5 ] 。按照上述的形状参数进行设置，在PFC3D编写fish语言生成粗集料并分析生成集料的形状特征，来获得和实际粗集料形状相近的模型。 本文的研究对象排水沥青混合料是以石灰岩作为粗集料，因此根据石灰岩集料的形状特征参数长轴、中轴和短轴的范围，在PFC软件中使用fish语言编写算法选择不同尺寸的小球生成个数和生成方向模拟石灰岩的形状特性，从而生成与石灰岩近似的粗集料clump模型。石灰岩的形状参数 [ 6 ] 见表1。 Table 1 Axial length of limeston 石灰岩粒径(mm) 轴长(mm) 长轴 中轴 短轴 13.2~16 18~28 14~19 11~17 9.5~13.2 12~24 10~16 8~14 4.75~9.5 7~14 5~11 4~10 2.36~4.75 4~7 3~6 2~5 表1. 灰岩轴长统计 按照本文的粗集料生成方法生成各档集料15种，然后根据石灰岩集料的形状特征进行分析，从中分别挑选出3个代表各档颗粒的clump如图1，并统计它们的体积见表2。 图1. 不同三维空间形状的粗集料模型clump Table 2 Clump volumes of three typical representative particle 体积(mm 3 ) 颗粒类型 1 2 3 筛孔尺寸 13.2~16 mm 796.23 894.05 1185.64 9.5~13.2 mm 370.56 448.92 568.85 4.75~9.5 mm 91.13 125.21 173.64 2.36~4.75 mm 6.88 16.09 29.16 表2. 各档粒径三个典型代表颗粒clump的体积 2.2. 矿料级配的表征 由于空隙是由集料的相互接触嵌挤形成的，不同的集料含量会使其形成的骨架结构也不相同，骨架结构内部所呈现的空隙特征也会有所差异。因此为精准地反映排水沥青混合料的骨架空隙结构和空隙特性，对于虚拟试件的构建要充分考虑矿料级配的完全表征。 矿料级配模拟的关键是利用程序命令和算法来生成不同粒径和满足占比的集料。根据油石比、空隙率和矿料级配计算出各档集料的体积分数，已知集料的密度，就可以设置各档集料的质量，从而达到集料级配的直接控制以及粗集料体积百分率的间接控制目的，通过改变各档集料质量比例使级配变化。依据各档集料的分计筛余从而求得每档粗集料占虚拟试件的体积分数，表达式如下： V D i = ( P D i + 1 − P D i ) 100 × ( 1 − V V ) / ( 1 + a ρ c ρ l ) (1) 其中： V Di ——第i档集料占虚拟试件的体积分数； P Di ——第i档集料质量通过百分率； P Di+ 1 ——第i+1档集料质量通过百分率； VV——试件的空隙率； a——试件的油石比； ρ c ——集料密度； ρ l ——沥青密度。 根据每档粗集料的体积分数以及粗集料体积求得各档集料的个数，将具有级配特征的粗集料单元投放在生成空间，实现对粗集料级配的模拟。图2中图2(a)~(d)为不同粗集料形状的替换模型。 图2. 各档粗集料的替换模型 2.3. 沥青砂浆及空隙的生成 待具有级配特征的粗集料球单元生成后，在投放区域内填充规则排列的粒径为1 mm的球单元来模拟沥青砂浆，小球在空间内属于六面相切的规则排列。遍历规则排列的球单元，逐一判断与粗集料clump块体的相对位置，若小球与clump单元重叠，则视为粗集料单元，否则视为沥青砂浆，最终删除原有的集料单元clump。 在生成的沥青砂浆中随机删除一定数量的单元作为空隙。根据实测的空隙率、试件体积及空隙分布规律可以计算出空隙体积，用空隙总体积除以单个小球的体积得到需要删除的球单元个数，按照均匀分布的方式随机删除相应数量的沥青砂浆小球，并要满足实际的空隙率要求。图3(a)为按照级配投放的粗集料模型，图3(b)为最终生成的排水沥青混合料虚拟试件。
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user: 3. 排水沥青混合料的空隙特征获取 空隙特征在细观属性中表现为空隙等效直径和空隙数量等细观参数。对已生成的虚拟试件进行横向切割处理，通过图像处理并获取和统计空隙特征参数分析其切面空隙特征。 图3. 离散元模型生成过程 3.1. 空隙特征参数的获取 为获取虚拟试件的空隙细观特征参数，对生成的虚拟试件进行密集的横向“切片”，并使用matlab软件对获取的切片图像进行处理 [ 7 ] 。首先对图像进行二值化处理，经过滤波降噪后，生成算法统计连通区域的个数及面积，筛选极小连通区域并消除从而减小对结果的影响降低数据误差，最终获取每个断面的空隙个数和面积，处理过程见图4(a)~(c)。 图4. 切面空隙图像处理 3.2. 空隙特征参数 统计得到每个断面中的空隙数量和空隙面积，计算可得空隙细观参数包括：平均断面空隙个数，平均单个空隙面积、平均断面空隙总面积、空隙等效直径、最大空隙等效直径等。平均断面空隙个数是指沿高度方向的所有切片内的空隙个数的平均值，记为N；平均断面空隙总面积是指所有断面空隙总面积的平均值，表示为S；平均单个空隙面积是平均断面空隙总面积与平均断面空隙个数的比值，记为s；由于截面空隙构造极其复杂，形状呈现不规则性，因此将空隙形状简化为当量圆 [ 8 ] ，当量圆的直径等效为空隙等效直径来表征空隙的尺寸大小，通过平均单个空隙面积求得空隙等效直径记为d。以上参数的计算公式如下： N = ∑ N i n (2) S = ∑ S i (3) s = S N = ∑ S i ∑ N i / n = n ∑ S i ∑ N i (4) d = 2 s / π (5) 式中：S i 为第i个切面的空隙总面积；N i 是第i个切面上的空隙总个数；d i 为第i个切面空隙的等效直径；n为试件的层数。这些空隙细观参数描述了试件内部某个截面上的空隙分布特征，也反映了整个试件内部的空隙分布规律。
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user: 5. 空隙特征影响规律 5.1. 空隙率对空隙特征的影响 排水沥青混合料PAC-13A、PAC-13B、PAC-13C和PAC-13D的空隙率与空隙数量和空隙等效直径的关系曲线见图14。随着空隙率的增大，试件的断面平均空隙数量逐渐减少，相反地空隙等效直径随之增大。图15显示的是空隙率与断面空隙总面积的回归模型，空隙率与断面空隙总面积具有良好的线性相关关系，相关系数高达0.9981，断面空隙总面积随着空隙率的增大而增大。可见增大空隙率是指增大空隙尺寸，而不是增多空隙数量。 图14. 空隙数量及空隙等效直径与空隙率之间的关系 图15. 断面空隙总面积与空隙率之间的关系 5.2. 级配对空隙特征的影响 选取空隙率相近的级配PAC-13B、PAC-13B + 以及PAC-13B - 来评价不同级配对空隙特征的影响规律，三组级配公称最大粒径均为13.2 mm，空隙率分别为19.9%、20.1%和19.7%，不同级配的混合料空隙等效直径和空隙数量的对比如图16。 图16中显示当空隙率相近时，PAC-13B + 的空隙等效直径最大，这是由于相比级配PAC-13B和PAC-13B − ，PAC-13B的9.5 mm~16 mm集料含量最多，粗集料越多，其嵌挤构成的骨架结构内部空隙越大。因此级配越粗，空隙等效直径越大，空隙数量越少。这表明粗细不同的级配对沥青混合料的细观结构具有一定影响，较粗级配在排水沥青混合料内部易形成较大尺寸的空隙。 图16. 不同级配的混合料空隙等效直径和空隙数量 5.3. 空隙特征与连通空隙率的关系 分析不同空隙率和不同粗细级配的排水沥青混合料的空隙特征，建立空隙细观参数同连通空隙率的回归模型以研究空隙宏观属性与细观特征的关系，两者的关系曲线见图17。 图17. 空隙等效直径与连通空隙率的关系 如图17所示，根据空隙等效直径与连通空隙率的关系曲线图可得，空隙等效直径随着连通空隙率的增大而增大。观察PAC-13B + 和PAC-13C可知，级配PAC-13B + 的空隙率小于级配PAC-13C，但其连通空隙率与空隙等效直径与PAC-13C相差较小。这是由于PAC-13B + 混合料内部的9.5 mm~16 mm集料含量过多，粗集料较多易形成较大的空隙，大尺寸空隙极有可能形成连通通道，从而出现试件空隙率较小而连通空隙率较大的现象，可见对于不同空隙率和不同级配的排水沥青混合料，其连通空隙率均与空隙等效直径呈现出良好的相关性，连通空隙率相比空隙率与空隙特征的联系更大。
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user: 6. 结论 本文通过采用离散元方法建立排水沥青混合料虚拟试件，分析不同空隙率和不同级配下试件空隙特征参数的变化趋势以研究排水沥青混合料空隙特征的影响规律： 1) 排水沥青混合料的空隙数量主要分布在空隙等效直径为0 mm~6 mm的范围内。随着空隙率的增大，空隙数量逐渐减小，但空隙等效直径增大。 2) 粗型级配的空隙数量集中分布在空隙等效直径为4 mm~6 mm的范围内，细型级配的空隙数量集中分布在空隙等效直径为0 mm~4 mm的范围内。 3) 空隙率相近而级配不同时，粗型级配断面空隙等效直径较大，而空隙数量少于细型级配，增加9.5 mm~16 mm集料含量可增大其空隙等效直径。 4) 不同空隙率和不同粗细级配的沥青混合料连通空隙率均与空隙等效直径存在良好的相关性，相比空隙率其更能反映空隙细观特征。
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user: 摘 要 本研究采用大学生手机成瘾量表、大学生学习动机量表、大学生学习态度量表作为测量工具，以600名大学生作为测试对象，深入探究大学生手机成瘾与学习动机、学习态度之间的关系。结果表明：1) 大学生手机成瘾倾向处于良好水平；2) 大学生手机成瘾对外生动机起正向预测作用；3) 大学生手机成瘾对学习态度起负向预测作用；4) 大学生学习动机对学习态度起正向预测作用。 关键词 :手机成瘾，学习动机，学习态度 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近些年来，随着我国经济和科技水平的不断发展，智能手机在我国也越来越普及，越来越多的人开始使用手机，尤其是大学生这一群体，因为平时课业压力相对较轻，空闲时间相对较多，过度使用手机的现象也变得越来越严重，甚至形成了手机成瘾的现象，给他们的学习、生活、人际交往等方面造成了严重的影响(Hadlington， 2015)。因此，越来越多的学者开始关注大学生手机成瘾的问题，并对手机成瘾相关问题做了大量的实证研究，主要包括对手机成瘾的概念界定、大学生手机成瘾的诊断、影响大学生手机成瘾的因素、如何干预大学生手机成瘾问题等各个方面(刘勤学，杨燕，林悦，余思，周宗奎，2017)。 对于手机成瘾的概念，不同的学者提出了不同的看法。韩登亮、齐志斐等人(2005)认为，手机成瘾就是由于某种原因过度地滥用手机而导致手机不在身边时，生理或心理上出现的一系列不适反应。屠斌斌，章俊龙和姜伊素(2010)在此基础上，进一步把手机成瘾分为手机关系成瘾、手机娱乐成瘾和手机信息搜索成瘾三种类型。国外的研究者认为手机成瘾是一种包含人机互动性和非生化的行为成瘾。 除了对手机成瘾的概念进行界定之外，国内外研究者还试图深入研究造成手机成瘾现象的各种因素，并探讨如何去有效的控制手机成瘾现象。比如，王小运与伍安春(2014)探讨了手机成瘾的成因以及应对手机成瘾的策略，梁维科(2012)探讨了青少年手机游戏成瘾的原因以及带来的负面影响，王薇(2011)对手机成瘾的概念界定、测量工具及相关影响因素进行了总结，并强调人格特征和社会交往因素在手机成瘾过程中的作用。现在，国内外研究者Griffiths (2007)越来越重视对手机成瘾的心理学分析，有研究者发现内外倾性、神经质等人格特征与手机成瘾倾向相关，是手机成瘾倾向的预测因素(洪艳萍，肖小琴，2013；王相英，2012)。Park (2005)的研究表明人际交往与手机成瘾行为也有较大的相关性，个体的人际交往动机越高，越倾向于频繁地使用手机。 大量的实证研究表明，大学生的网络成瘾对其学习成绩有负面影响(陈新，李凤华，龙斌，赵英，龙理良，蔡练功，2007)。国内学者崔丽娟、王晓晔(2003)研究发现，网络对青少年学生的学习和生活规律会造成负面影响，会导致学生学习成绩下降、睡眠不足、饮食不规律等。高飞，韩蕾(2006)在对医科专科生进行调查之后发现，网络成瘾学生学习时间、体育活动时间、睡眠时间、学习成绩都显著低于非网络成瘾学生。随着智能手机功能不断扩展以及移动互联网的普及，手机使用成瘾实质上更多地表现为网络成瘾的形式(Takao et al.， 2009)，因此，手机成瘾也可能会对大学生的学习造成影响。当今大学生群体对手机表现出了非常强的喜爱和依赖，甚至有些学生会在课堂上使用手机，沉迷于手机游戏，这些行为都严重影响了学习成绩。但是，国内研究者对手机成瘾和学习的相关研究还比较少，缺少实证研究和深入研究，更没有深入探讨手机成瘾与学习动机、学习态度的关系，因此，本研究主要探讨手机成瘾与学习动机和学习态度之间的关系。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 采用随机抽样的方法选取600名大学生进行调查研究，发放问卷600份，收回有效问卷593份，有效回收率为98.8%。被试的构成见表1。 Table 1 Subject composition (N = 593 变量 类别 人数 百分比 性别 男 301 51.8% 女 292 49.2% 年级 大一 205 34.6% 大二 200 33.7% 大三 188 31.7% 教育层次 本科 324 54.6% 专科 269 45.4% 家庭所在地 城市 218 36.8% 农村 375 63.2% 表1. 被试构成(N = 593) 2.2. 研究工具 2.2.1. 大学生手机成瘾倾向量表 大学生手机成瘾倾向量表是由熊婕等人(2012)编制，此量表有16个题目，包含四个维度，分别是戒断症状、突显行为、社交抚慰、心境改变，采用五级评分标准，以往的研究表明该量表具有较好的信度和效度。 2.2.2. 大学生学习动机量表 该量表是由池丽萍等人(2006)修订而成的，量表包括内生动机和外生动机两个分量表，修订后的量表共有30个项目，其中第1、16题反向计分，采用四级评分标准，以往研究表明本量表有良好的信度与效度。 2.2.3. 大学生学习态度量表 大学生学习态度量表是由徐波玲(2014)编制，该量表共26个题目，包含5个维度，分别为持续投入、求知欲、上课情绪、学习主动性和对学习意义的认知。本量表采用五级评分标准，分数越高，学生的学习态度越好，在以往的研究中表明该量表具有较好的信度与效度。 2.3. 数据处理 首先，运用spss18.0对大学生手机成瘾的总体状况进行描述性统计分析，然后，采用相关分析和回归分析对大学生手机成瘾倾向和学习动机、学习态度之间的关系进行分析。
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user: 3. 结果 3.1. 大学生手机成瘾的总体状况描述 通过SPSS整理分析，结果表明，大学生手机成瘾总分的平均分为37.4。大学生手机成瘾量表总分及各维度得分的描述统计如表2所示。 Table 2 Description of mobile phone addiction among college students (N = 593 均值 标准差 手机成瘾总分 37.40 11.94 社交抚慰 6.86 2.78 突显行为 8.54 3.74 戒断症状 15.23 4.94 心境改变 6.78 2.66 表2. 大学生手机成瘾的描述统计(N = 593) 3.2. 大学生手机成瘾、学习动机、学习态度的关系分析 3.2.1. 大学生手机成瘾与学习动机的关系分析 对手机成瘾与学习动机两者做相关分析。两者相关系数具体见下表3。 Table 3 The correlation coefficient between cell phone addiction and learning motivation in college student 手机成瘾总分 社交抚慰 突显行为 戒断症状 心境改变 内生动机 −0.028 −0.047 −0.048 −0.015 0.018 外生动机 0.151 ** 0.078 0.126 ** 0.143 ** 0.154 ** 学习动机总分 0.065 0.014 0.040 0.068 0.094 * 表3. 大学生手机成瘾与学习动机各维度相关系数表 注： * 表示p < 0.05； ** 表示p < 0.01； *** 表示p < 0.001。 表3显示了手机成瘾总分和外生动机存在显著的正相关(r = 0.151， p < 0.01)，和内生动机存在负相关，但是不显著。手机成瘾各维度中，突显行为、戒断症状、心境改变和外生动机均存在显著的正相关(r = 0.126， 0.143， 0.154， p < 0.01)，心境改变和学习动机总分存在显著的正相关(r = 0.094， p < 0.01)。 Table 4 The regression analysis between cell phone addiction and learning motivation in college student 自变量 因变量 F B t R 2 手机成瘾 外生动机 13.79 *** 0.28 3.71 *** 0.0228 表4. 手机成瘾对外生动机的回归分析 注： *** 表示p < 0.001。 为进一步验证手机成瘾对外生动机的预测作用是否显著，将手机成瘾作为自变量，外生动机作为因变量，进行一元线性回归分析，结果如表4所示，手机成瘾对外生动机预测的回归模型显著，F(1，593) = 13.79，p < 0.001，回归系数显著，B = 0.28，t = 3.71，p < 0.001，R 2 = 0.0228。这表明，手机成瘾可以显著的正向预测外生动机，手机成瘾度越高，外生动机越强。 3.2.2. 大学生手机成瘾与学习态度的关系分析 对手机成瘾与学习态度两者做相关分析。两者相关系数具体见下表5。 Table 5 Relationship between the dimensions of cell phone addiction and learning attitudes in college student 手机成瘾总分 社交抚慰 突显行为 戒断症状 心境改变 学习态度 −0.335 ** −0.228 ** −0.326 ** −0.298 ** −0.256 ** 表5. 大学生手机成瘾各维度与学习态度相关系数表 注： * 表示p < 0.05； ** 表示p < 0.01； *** 表示p < 0.001。 表5显示了手机成瘾总分和学习态度存在显著的负相关(r = −0.335， p < 0.01)，学习态度与手机成瘾各维度的相关系数也已求出，社交抚慰、突显行为、戒断症状、心境改变均与学习态度存在显著的负相关(r = −0.228， −0.326， −0.298， −0.256， p < 0.01)。 Table 6 The regression analysis between cell phone addiction and learning attitudes in college student 自变量 因变量 F B t R 2 手机成瘾 学习态度 74.87 *** −0.27 −8.65 *** 0.1124 表6. 手机成瘾对学习态度的回归分析 注： *** 表示p < 0.001。 为进一步验证手机成瘾对学习态度的预测作用是否显著，将手机成瘾作为自变量，学习态度作为因变量，进行一元线性回归分析，结果如表6所示，手机成瘾对学习态度预测的回归模型显著，F(1，592) = 74.87，p < 0.001，回归系数显著，B = −0.27，t = −8.65，p < 0.001，R 2 = 0.1124。这表明，手机成瘾可以显著的负向预测学习态度，手机成瘾度越高，学习态度越低。 3.2.3. 大学生学习动机与学习态度的关系分析 对学习动机与学习态度两者做相关分析。两者相关系数具体见下表7。 Table 7 Correlation between the dimensions of learning motivation and learning attitudes of college student 内生动机 外生动机 学习动机总分 学习态度 0.359 ** 0.111 ** 0.274 ** 表7. 大学生学习动机各维度与学习态度相关系数表 注： * 表示p < 0.05； ** 表示p < 0.01； *** 表示p < 0.001。 表7显示了学习动机总分和学习态度存在显著的正相关(r = 0.274， p < 0.01)，学习态度与学习动机各维度的相关系数也已求出，内生动机与外生动机均与学习态度存在显著的正相关(r = 0.359， 0.111， p < 0.01)。 Table 8 The regression analysis between learning motivation and learning attitudes in college student 自变量 因变量 F B t R 2 学习动机 学习态度 48.03 *** 0.34 6.93 *** 0.0752 表8. 学习动机对学习态度的回归分析 注： *** 表示p < 0.001。 为验证学习动机对学习态度的预测作用是否显著，将学习动机作为自变量，学习态度作为因变量，进行一元线性回归分析，结果如表8所示，手机成瘾对学习态度预测的回归模型显著，F(1，592) = 48.03，p < 0.001，回归系数显著，B = 0.34，t = 6.93，p < 0.001，R 2 = 0.0752。这表明，学习动机可以显著的正向预测学习态度，学习动机越强，学习态度越好。
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user: 4. 讨论 4.1. 大学生的手机成瘾现状 大学生的手机成瘾情况调查显示，大学生手机成瘾总分的平均分为37.4，处于中等偏下的水平，其中，社交抚慰平均分为6.86，突显行为平均分为8.54，戒断症状平均分为15.23，心境改变平均分为6.78，均处于中等偏下的水平，本研究结果与张斌、邱致燕等人(2015)的研究结果一致，这表明大学生手机成瘾并不是很严重，情况还是比较良好的，绝大部分大学生能够正确合理的使用手机，有较强的自我控制能力，虽然研究发现大学生在手机使用中并没有出现较严重的手机成瘾现象，但是由于现在手机使用越来越普遍，或多或少会影响到我们的学习与生活，所以，尽早进行预防还是很有必要的。 4.2. 大学生手机成瘾与学习动机的关系分析 在对手机成瘾与学习动机的相关分析中，我们可以看出大学生手机成瘾总分和外生动机存在显著的正相关(p < 0.01)，大学生手机成瘾总分和内生动机存在负相关，但是不显著。进一步对手机成瘾与外生动机做回归分析，可以看出手机成瘾可以显著的正向预测外生动机，这表明手机成瘾度越高，外生动机越强，这与王建强(2011)关于网络成瘾的研究结果一致。这可能是因为随着网络技术的发展和电子产品的普及，手机成为一种重要的学习工具，我们可以用手机查单词、查汉字，通过手机应用学会不会的数理化题目，通过手机和老师、同学交流难题，现在也有越来越多的老师在网上给同学们布置作业，提供知识，导致越来越多的学生依赖于手机的学习功能。其次，有研究发现，手机成瘾程度越高的大学生，更加功利化、喜欢炫耀，希望得到他人的高度认可和评价，并希望得到奖励和回报，因此外生动机更强，也有可能是本研究中手机成瘾倾向并不是很高，不同手机成瘾程度对外生动机的影响不同。总之，手机成瘾倾向和学习动机之间的关系非常复杂，值得进一步研究。 4.3. 大学生手机成瘾与学习态度的关系分析 在对手机成瘾与学习态度的相关分析中，我们可以看出大学生手机成瘾总分以及各维度和学习态度存在显著的负相关(p < 0.01)。进一步对手机成瘾总分与学习态度做回归分析，可以看出手机成瘾可以显著的负向预测学习态度，这表明手机成瘾度越高，学习态度越低，这与以往的研究相一致(徐晓丹，2014)，现在手机自带的各类小型游戏成为争夺大学生学习时间的最主要的娱乐方式，很多大学生沉迷于游戏、聊天和网上购物，甚至在课堂上玩手机，对学习没有正确的态度，导致学习成绩下降。 4.4. 大学生学习动机与学习态度的关系分析 在对学习动机与学习态度的相关分析中，我们可以看出大学生学习动机总分以及各维度和学习态度存在显著的正相关(p < 0.01)。进一步对学习动机与学习态度做回归分析，可以看出学习动机可以显著的正向预测学习态度，这表明学习动机越强，学习态度越好，因此，在教学的过程中，应该注意对学生学习动机的激发。
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user: 5. 结论 经过以上的讨论与分析，我们可以得出结论： 大学生手机成瘾倾向处于良好水平，大学生手机成瘾对外生动机起正向预测作用，大学生手机成瘾对学习态度起负向预测作用，大学生学习动机对学习态度起正向预测作用。
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user: 摘 要 高速公路车速快，交通事件的影响大、破坏性强。因而，国内外高速公路管理部门一直十分重视交通事件的快速检测和处理，最大程度减少交通事件构成的破坏。其中，视频监控技术是一项应用非常有效的手段。目前，我国高速公路基本完成了视频监控的全覆盖，但是视频自动分析方法及其计算平台的选择和服务器部署在交通管理中的应用有待进一步改善。针对传统的视频分析系统存在的占用资源高、利用率低等特点，本文对视频分析中心的分析系统建设提出优化方案，并根据优化方案计算出该系统所需的计算能力，结合所需计算能力对工控机、GPU、服务器集群几种方案进行了性价比分析，给出了优化建议。 关键词 :高速公路，视频分析，计算平台，经济效益 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 智能视频监控是近几年计算机视觉研究领域较为活跃的方向。它可以让计算机模仿人类视觉感知物体运动并判断事件的过程，通过彩色图像处理、模式识别、人工智能等技术，对实时的视频信号或者图像序列进行分析和理解。一个优秀的视频分析系统可以自动识别逆行、违规停车等交通事件，也可以自动识别拥堵、超速、抛落物等事件，还可以检测速度、车流量、车型等交通基础信息。目前有很多针对高速公路的研究，文献 [ 1 ] 从高速公路智能监控体系的架构入手，研究了一种针对高速公路具体需求的监控系统评价方法。文献 [ 2 ] 结合运动目标检测及识别跟踪技术研究基于视频的交通事件检测和交通流量采集的方法，形成一套高速公路全程监控、检测、预警、取证的管理方法。文献 [ 3 ] 设计的系统对运动目标跟踪具有更好的实时性。文献 [ 4 ] 提出了智能交通的信息化模型，其研究对象为人、车、路和环境交通四要素的空间与时间关系。 现在对智能视频监控的研究很多，针对所检测事件很多学者都在进行研究，且有着不错的检测效果，然而却忽视了在视频分析系统中存在的对系统的利用率及对系统资源的浪费。高速公路视频分析系统是一项计算消耗比较大的任务，本文充分考虑了视频算法之间的依存和制约关系，根据实际应用要求，进一步优化高速公路视频分析平台，减少系统资源的浪费，提升系统资源的利用率，并给出了推荐的硬件配置。
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user: 2. 高清视频检测器主要功能需求分析 2.1. 硬件与网络需求 高速公路交通视频监控系统的硬件组成主要包括前端摄像、系统控制与网络传输三大部分。各个部分之间的硬件设备相对独立，即使在更换设备时不会给整个系统的正常运行带来较大影响。本系统硬件需求的结构大致如图1所示。其中，系统控制又可分为系统设置与操作、显示与记录存储两个部分。 图1. 系统硬件需求的结构 2.2. 软件功能需求 高速公路使用视频交通事件检测系统软件部分的功能需求，分为以下几个功能模块(每个功能模块均含多项子功能)，如图2所示。 图2. 系统软件功能需求
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user: 3. 视频分析系统分中心优化方案 高速公路视频分析系统是一项计算消耗比较大的任务，本章充分考虑视频算法之间的依存和制约关系，根据实际应用要求，进一步优化高速公路视频分析平台，并给出了推荐的硬件配置。 3.1. 高速公路视频分析的需求 为了在实际应用中为视频分析系统提供更好性价比的计算平台，本节分析了陕西高速公路运营管理的实际需求，如图3所示的道路监控方案具体说明如下： 图3. 监控系统建设需求 1) 路段长度是120公里； 2) 路段运营管理单位：一个路段公司，三个管理所，每个管理办公室管理40公里的路段(因为不涉及收费监控，不考虑收费站)； 3) 道路监控摄像机的密度设置为2公里，共60个单元，每个管理办公室管理20个单元； 4) 由分公司设立监控分中心上传图像至省监控中心。系统具体工作流程图如图3所示。 3.2. 视频分析设计及计算性能需求 由于视频信息量较大，且高速公路监控中的视频的数量多。如果采取传统的方法对视频进行分析则无疑带来巨大资源的损耗。针对单服务器对视频处理方案中的对资源的占用高且效率慢的特点，对所处理的视频进行并行设计，充分利用服务器的资源，降低时间的冗余。并对针对设计的方案给出计算性能的需求。 1) 多视频流的并行设计 当前的CPU通常是多核CPU并支持并行计算。因此，多线程编程模型可用于最大化CPU资源。为了实现多个CPU的性能，必须确保分配给每个CPU的任务具有良好的负载平衡。避免运行某些CPU，其他一些CPU处于空闲状态，无法利用多核CPU。 系统设计在同一计算平台上使用多通道视频图像来实现图像的并行处理。如图4所示。 图4. 多视频流并行处理流程图 假设视频流中要处理的视频数量有m个，计算机有n个核参与计算，则由程序的父线程派生出n − 1个子线程，共n个线程参与计算，然后将m个视频平均分配给n个线程，按照区域划分法，将m个视频分成n个区域，前n − 1个区域中每个区域分配[m/n]个文件，剩下的文件分配给最后一个区域，则前n − 1个区域由n − 1个子线程来计算，最后一个区域由父线程计算。由于每个线程分配到的任务量趋于相等，因此各个线程的负载相对平衡，则CPU可以长时间的并行处理数据，这样就充分利用了CPU的资源，提高了处理效率。 2) 单个视频流的并行设计 输入视频流后，系统启动四个线程，分别执行交通状况检测、车辆跟踪及车流量检测、停车以及抛落物检测和闯入行人检测，然后将检测结果存入相应的特征表，在系统执行事件检测操作前，应先将视频流信息存入视频信息表，因为视频信息表对每路视频流只需要存入一次数据，因此为避免每个线程存入重复信息，该步骤应先执行。单视频流处理流程图如图5所示。 该方法按顺序依次向处理器中输入需要处理的视频流，此处也满足了时间重复概念所描述的情况，当一路视频流在进行视频处理时，另一路视频流就可以使用系统的输入输出设备，因此采用的是流水线性的视频并行处理。 图5. 视频流处理流程图 3) 视频分析所需运算能力测算 对图6交通事件并行处理框图分析，基于车辆跟踪的停车检测所需要的算法复杂度最大，以此交通检测事件为例，作为每路所需最大算法复杂度。视频每秒为25帧，一帧图像可以看作是一个二维矩阵，图像的像素值代表矩列中的一个元素，所以元素的集合表示图像区域。 图6. 交通事件并行处理框图 任务根据需要分为4个块，然后分配给4个线程。算法并行度(Degree of Parallelism， DOP)：并行计算机执行程序，该程序可以在执行过程的不同时间帧中使用不同数量的处理器。在每个时间范围内用于执行程序的处理器数量通常被称为算法并行性。 图像处理FLOPS的计算方法如下： 1) 统计算法每个线程的计算次数。 2) 将此值乘以线程总数。 3) 统计出总时间(利用profiler或者自己计时)，将2)中的值(所有线程的计算次数)除以计算时间，将得到每秒的计算次数。 4) 因为3)中的值往往较大，可使用TFlops来衡量(Tera float operations per second)，1 T次运算 = 10^12次方次运算。 根据以上方法，可推算出每路视频的计算需求为：4个并行主线程，每个线程的处理一帧图片要求最大为0.01 TFlops，在每秒25帧的视频流，平均每路视频的算力需求为0.25 TFlops，总的算力需求为：60*0.25 = 15 TFlops。