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潮汐车道线

"潮汐车道"是指根据早晚交通流量不同情况,对有条件的道路,试点开辟潮汐车道,通过车道灯的指示方向变化,控制主干道车道行驶方向,来调整车道数,提高车道使用效率。比如,早晨从城外往城里走的车多,就可以通过增加某一道路进城方向车道、减少出城方向车道的方式,缓解交通压力,疏导交通。晚高峰时分则可以采取与之相反的车道调配疏导车辆出城。

潮汐车道线基本信息

潮汐车道线造价信息

  • 市场价
  • 信息价
  • 询价

车道线

  • 宽0.15
  • m
  • 13%
  • 巴南区渝通交通设施厂
  • 2025-07-25
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车道线

  • 15cm
  • m
  • 13%
  • 天津市路美交通设施科技有限公司
  • 2025-07-25
查看价格

车道线

  • 宽0.15
  • m
  • 渝通
  • 13%
  • 重庆渝通交通设施有限公司
  • 2025-07-25
查看价格

车道线

  • 黄或白冷涂150mm 冷涂施划
  • m
  • 13%
  • 四川摩比特建筑工程有限公司
  • 2025-07-25
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车道分界线

  • 品种:标线涂料;规格型号:线宽150mm
  • m
  • 华路通
  • 13%
  • 泰和县华路通交通设施有限公司湖南直销
  • 2025-07-25
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机动车道

  • Ф400 LED红黄绿三色三单元满屏灯
  • 东莞市2017年4月信息价
  • 建筑工程
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机动车道

  • Ф400 LED红黄绿三色三单元箭头灯
  • 东莞市2017年3月信息价
  • 建筑工程
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机动车道

  • Ф400 LED红黄绿三色三单元满屏灯
  • 东莞市2017年1月信息价
  • 建筑工程
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机动车道

  • Ф300 LED红黄绿三色三单元满屏灯
  • 东莞市2016年12月信息价
  • 建筑工程
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机动车道

  • Ф300 LED红黄绿三色三单元箭头灯
  • 东莞市2016年12月信息价
  • 建筑工程
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车道线

  • 环氧标线
  • 2200
  • 3
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2022-07-08
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车道线

  • 15cm
  • 4975
  • 2
  • 中档
  • 不含税费 | 不含运费
  • 2015-07-09
查看价格

车道线

  • 宽0.15
  • 6277
  • 2
  • 渝通
  • 中档
  • 不含税费 | 含运费
  • 2015-12-11
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潮汐车道护栏

  • 潮汐车道护栏含遥控器2只、端头主机配置情报联动指示牌1套和禁止掉头信号灯1套、其余各组立柱主机配套警示灯组成
  • 1
  • 1
  • 中档
  • 含税费 | 含运费
  • 2024-06-14
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导向车道线

  • 性能指标:深标Ⅱ型:高抗压超耐磨热熔反光涂料(内混玻璃珠含量30%) 耐磨性:200转/1000g后减重≤50mg23℃抗压强度≥15MPa,50℃抗压强度≥1.8MPa 软化点:100℃-120℃标线实测厚度除减速标线(≥4mm)与振荡标线外,其余均为≥2.5mm
  • 500
  • 3
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2022-08-31
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潮汐车道线常见问题

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基于道路特征的车道线检测方法综述 基于道路特征的车道线检测方法综述

基于道路特征的车道线检测方法综述

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大小:19KB

页数: 12页

基于道路特征的车道线检测方法综述 摘 要:智能车辆安全驾驶是车辆工程发展的重要方 向,其中一个重要的环节就是车道线检测。本文介绍了机器 视觉中车道线检测方法并针对基于道路特征的车道线检测 方法进行了分类,对各类方法中采用的不同技术进行了阐 述。最后就该领域的当前技术难点和发展前景进行了简要论 述。 关键词:车道线检测;道路特征;道路检测 中图分类号: TP391.41 文献标识码: A 文章编号: 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

使用Python和OpenCV在道路上找到车道线 使用Python和OpenCV在道路上找到车道线

使用Python和OpenCV在道路上找到车道线

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大小:19KB

页数: 1页

使用 Python和 OpenCV 在道路上找到车道线 识别道路上的车道是所有司机的共同任务,以确保车辆在驾驶时处于车道限 制之内,并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。 对自动驾驶汽车来说,这同样也是一项关键任务。事实证明,使用计算机视觉技术识别道 路上的车道标记是可能的。本算法将介绍其中的一些技术。 这个项目的目标是创建一种方法,使用 Python和 OpenCV 在道路上找到车道线。 实例图像 Udacity 提供了 960 x 540像素的示例图像,用于训练我们的算法。 下面是提供的两个图像。 算法步骤 在这一部分中,我们将详细介绍本算法所需的不同步骤,这将使我们能够识别和分类车道 线,如下所示 : 将原始图像转换为 HSL 从 HSL 图像中分离出黄色和白色 将分离的 HSL 与原始图像相结合 将图像转换为灰度,便于操作 应用高斯模糊来平滑边缘 在平滑的灰色图像上应用

潮汐坝法潮汐能

潮汐能(tide energy) 海水周期性涨落运动中所具有的能量。其水位差表现为势能,其潮流的速度表现为动能。这两种能量都可以利用,是一种可再生能源。由于在海水的各种运动中潮汐最守信,最具规律性,又涨落于岸边,也最早为人们所认识和利用,在各种海洋能的利用中,潮汐能的利用是最成熟的 。

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潮汐预报浅水潮汐预报

我国沿海有许多重要浅水港口,如上海、广州等。这类港口由于航道较浅,对潮汐预报的准确度要求就比较高,而这些地区的潮汐预报误差一般较大。除了气象影响在这些地区表现得更激烈之外,从潮汐本身而言,主要是由于在浅水区域非线性效应不可忽视,潮波波形常常产生显著的畸变。

在潮汐预报中,由于浅水潮汐的复杂性,一般采用调和方法(例如杜德森( 1928 ) 提出的60个分潮。往往不能获得满意效果。为此,杜德森曾子1957 年提出了一个直接对高低潮进行浅水改正的方法。这个方法虽然使高低潮的预报准确度有了提高,但把它应用到逐时潮高预报上则有许多困难和不便之处。

近年来,通过谱分析,先确定比较重要的分潮, 后再进行调和分析和预报的方法, 在国外颇为流行。

但它存在着下面几个问题:

(1)浅水分潮的重要性往往是因地而异的。例如英国和美国曾分别对泰唔士河口及安科雷季的潮汐记录进行了谱分析, 业将调和分潮的个数分别增加到113 个和115 个。但是在这两个地方选出的浅水分潮差别很大。这样一来,在进行潮汐分析和预报时就必须在不同的港口采用不同的浅水分潮,这在实际工作中是一件相当麻烦的事情。

(2) 在浅水分潮中常常有这样的情况,即来源于不同源分潮的浅水分潮具有相同的或十分接近的周期。到目前为止,通常的处理方法是根据源分潮的重要性,确定其中一个为主的浅水分潮,然后在分析和预报时就只考虑这一个浅水分潮的存在。这自然会给计算带来误差。

(3)在浅水港口, 往往存在大量小振幅然而又是不可忽略的高频振动。它们的影响一般主要表现在潮时预报方面。由于它们的振幅校小,在调和分析时常常由于偶然因素的影响,使得这些分潮的迟角出现较大误差。

上述问题给调和方法的广泛使用带来一定的困难。

根据工作实践,如果把调和方法同非调和方法结合起来,常常可以取得较好的预报效果。例如从1966年开始, 我们曾采用一种简单相关法对我国十几个浅水港口的低潮时预报进行了改进,效果良好。

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潮汐表实际应用

在航运方面,有些水道和港湾须在高潮前后才能航行和进出港,所以需要知道潮汐时间,潮汐表就可以反映潮汐时间。

在军事方面,有时为了选择有利的登陆地点和时间,就必须考虑和掌握潮汐的情况,潮汐表便可派上用场。

在生产方面,沿海的渔业、水产养殖业、农业、盐业、资源开发、港口工程建设、测量、环境保护和潮汐发电等,都要掌握潮汐变化的规律,潮汐表就是为这些方面服务的。2100433B

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