队长

摘要： “一二一、一二一”,天蒙蒙亮,一阵操练口令打破了莲花山顶的宁静。六万林场专业森林消防队每天6:30时开始5公里跑步训练,每月一次负重拉练。队员们身穿消防服装、背负消防器材,全副武装在林中坡地负重拉练。50岁的队长王文成以身作则,冲锋在前,30分钟达标的5公里越野跑,他只用了25分钟。

摘要： “谢谢陈队长,这马上就要过春节了,如果没有你们从中撮合,我和居委会的矛盾不知何时才能了结。”近日,家住邓州市湍河街道王车场社区的居民任平(化名)激动地握着该市土地监察大队林业野保中队队长陈勇的手连连致谢。虽说在农村房前屋后种树是常有之事,但也常常会引发纠纷。这不,任平就因为自己栽植的树苗和居委会发生了矛盾。

摘要： 2022年3月7日上午,在海南省儋州市西华居十二队的居民小区里,数百名身穿浅色素衣的群众井然有序地排成两条长长的队伍,他们眼中含着泪水,一些人还不时抽泣着。很多人都是自发从各地赶来的,为他们心目中的好亲人、好队长、好书记、好大哥、好同事、好同学符乃胤送别。符乃胤,生前是海南天然橡胶产业集团股份有限公司(以下简称“海胶集团”)西培分公司西华派驻组十二队队长、党支部书记兼割胶辅导员。

摘要： 北京6月前,北京公交集团客六分公司下发了《2022年“安全生产月”活动方案》和《安全生产强化年实施方案》文件,这些“硬核”文件为下一步抓好安全生产指明了方向。客六分公司第十二车队安全生产月工作开启后,迅速成立了以党支部书记、行政队长为组长,分管队长为副组长的领导小组,召开支委会、队务会进行部署,全面、认真组织安全教育。(吕然)

摘要： “你是队长,不是家长。”电影《红海行动》中,狙击手罗星在追捕海盗时脊柱神经被打穿,队长杨锐对队员们隐满这一残酷事实后,舰长高云说出了这句意味深长的话。言外之意就是,带兵人不能像家长一样处处护着战士,而要让他们直面战场的惨烈,懂得军人的含义。

摘要： “犟如一头牛,敢啃硬骨头。”这句话说的是竹溪县林业局调查规划设计队队长徐远启。1989年,徐远启毕业后被分配到偏远的源茂林场从事营林技术工作,与林业结下了不解之缘。“再陡,也要完成每个样点的测量”。2014年,湖北省森林资源连续清查第七次复查工作全面启动,竹溪县要完成105个样点的调查任务。徐远启作为队长,主动承担起离县城较远的样点调查任务。

摘要： 危机圆圆的月亮挂在寂静的夜空里,四周只有不知名的小虫在歌唱。我正在帐篷里看书,队长突然来访。“最近,似乎有什么不同寻常的动物在附近活动,你们几个经常进出森林,有没有发现什么?”队长问。“呃,没有啊,我们没看见什么东西,是……是你看错了吧。”我有点儿忐忑,真怕队长发现了秘密c“你真的什么也没发现?一定要说实话啊!”队长似乎不相信我的话。“队长,我真的没有看见什么奇怪的动物。”我努力让自己的语气变得镇定。

摘要： 某部周班长带领上等兵小李和列兵小郭参加某试验训练演练任务,他们负责操作和保障的某型雷达装备突然发生故障,正好赶上队长过来检查,队长问:“周班长,你们负责的雷达怎么了?”“发生了点小故障。”周班长答道。

摘要： 1963年是“吃三两”的最后一年。我当时十三岁,母亲已经故去多年,几个姐姐也嫁人了,家里就剩下我、弟弟和担任村生产队队长的老父亲。我家对门屋住着一户姓胡的人家。

摘要： 这个月,校园足球联赛的口号格外醒目。我每天走在校园里,看着围绕足球发生的故事,不由得感叹:赛场好课堂,哭笑亦成长。学校何处不课堂,何时不教育?“队长只选了和她关系好的”午饭后,一个五年级女生在楼梯拐角处抽泣,其他同学正在安慰她。我问明原因,才知道是足球宝贝没有选上。我想当然地说:“和队长说说,加一个吧!”谁知,队长就在旁边,立马说:“不行,我们只需要9个人,否则,就破坏了队形!”

摘要： 本文讨论了到达间隔时间与到达批量相依的成批到达系统G(X)/M/1及服务批量与服务时间相依的成批服务系统M/G(Y)/1的队长的凸序随机比较性质。

摘要： 本发明提供一种排队长度自动检测方法及排队长度控制方法，基于人体结构模型算法检测行人；采用特征在线选择提升算法跟踪行人；根据检测到的人，采用基于RANSAC的最小二乘多项式曲线拟合方法拟合人的队列形状，从而估计队列的长度；通过图像标定实现图像坐标系到世界坐标系的转换，计算实际排队的长度；根据曲线拟合计算曲线长度，再根据排队的长度和队列中相邻人之间的距离，计算队列中的人数。本发明的排队长度自动检测方法及排队长度控制方法能快速、准确的检测出监控场景中的行人排队长度，避免目标丢失的问题，减少漏检；通过实时监控排队情况，及时调整办理窗口，从而有效的解决排队等候的问题，更好的服务旅客。

摘要： 本申请公开了一种收费站车辆排队长度预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取预设时间段内的收费站基础数据、车辆通行数据以及通行影响因素数据；将所述收费站基础数据、车辆通行数据以及通行影响因素数据输入预训练的交通状况预测模型，得到预测的短期车辆通行数据和长期车辆通行数据；根据所述短期车辆通行数据、长期车辆通行数据、收费站基础数据以及预设的排队长度模型，得到预测的收费站各个车道短期排队长度和长期排队长度。根据本申请提供的收费站车辆排队长度预测方法，不仅可以同时对多个收费站进行预测，而且可以预测未来较长一段时间内的收费站交通状况，且预测精度高，可协助管理人员对未来收费站车道配置方案进行提前优化。

摘要： 一种基于视频监控数据的信号灯交叉路口排队长度估计方法，监控视频来自于交叉路口的监控摄像头；监控视频经过处理返回监控范围内的车辆信息；利用一个信号周期内获取的车辆信息来学习所设计的车辆跟驰模型的参数，学习后的跟驰模型重建车辆在视频范围外的行驶轨迹，通过分析一个信号周期内的所有车辆在所调查路段上的轨迹从而估计出排队长度超出视频监控范围时随时间的演变过程。本发明有效地降低了累计误差在信号周期间的传播，提高了排队长度估计的准确性。

摘要： 本发明涉及利用车载ADAS研判道路交叉口车道级排队长度的方法，包含以下步骤：持续采集ADAS本车信息；收集以ADAS车辆为圆心、以ADAS车辆覆盖距离为半径的圆内的道路交叉口的特征信息；持续采集前方邻近车辆信息；将前方邻近车辆信息和ADAS本车信息打包为一个数据帧；将数据帧组成连续数据帧；计算每个数据帧内的绝对位置变化数据和绝对速度数据；如果绝对位置变化数据小于绝对位置变化阈值，或绝对速度数据小于绝对速度阈值，则判定前方邻近车辆处于排队状态；计算各车道的排队长度；将排队长度打包成道路交叉口车道级排队长度集合。本发明从回避了道路交叉口的地形限制，打破了安装固定检测设备的各种限制；实现覆盖整个路网；成本极大降低。

摘要： 本发明涉及一种高速公路匝道间距约束下自动驾驶最优编队长度设置方法，包括以下步骤：S1、获取高速公路匝道a和匝道b的间距L，匝道a上游主线自动驾驶车流的运行状态参数，包括现有编队车辆数n1、现有编队稳定行驶速度S2、通过计算机仿真模拟上匝道车辆与现有编队车辆之间的编组与解编组过程；S3、选定车辆编队最短稳定运行时长t1；S4、根据匝道间距限制L和最短稳定运行时长限制t1，计算得到进行合并的最大车辆数目n2，得到高速公路上运行的自动驾驶车流最优编队长度。本发明具有保障效率、计算简便、节省能耗与安全可靠等优点。

摘要： 本发明提供了一种考虑边界交叉口排队长度的信号灯控制方法及系统，包括：获取路网信息；对获取的路网进行划分，得到多个路网子区；根据路网子区的相关数据，拟合得到宏观基本图，并根据宏观基本图的拟合度选取受控子区；确定受控子区内累计车辆数和受控子区边界交叉口路段实际排队长度；依据确定的受控子区内累计车辆数和受控子区边界交叉口路段实际排队长度，以及预设的控制策略，得到绿灯时长控制结果；本发明从宏观角度出发，基于宏观基本图理论进行宏观控制，从而缓解交通拥堵现象，同时，基于宏观基本图理论的基础上，考虑了边界交叉口的排队长度，实现了对边界交叉绿灯时间的二次调控。

摘要： 本发明公开了浮动车排队长度计算收费站以及红绿灯实时路况信息技术，包括以下步骤：A：外部提供基于月度版地图计算的收费站、红绿灯、地图数据，写入到redis和couchbase，城市信息写入redis；B：收费站制作原则，路链长度限制200米：其他说明，如果当前路链长度不足200米，但是追加下一LINK超过200米，追加下一LINK，如果拓扑长度不足200米，逆向拓扑至第一个分汇流点不进行打断继续拓扑，当路链拓扑中遇到第二个分汇流点则进行打断。本发明具备更能准确的反映出收费站和红绿灯范围内道路的拥堵、缓慢或畅通状态的优点，解决了因过度依赖速度，会导致收费站和红绿灯场景路况状态计算的不是特别准确的问题。

摘要： 本发明提供一种电子设备及路段排队长度确定方法，涉及智能交通技术领域，该方法包括：针对每个目标信号周期，若在该目标信号周期内目标路段中距离停止线最近的子路段的拥堵状态比较高，且目标路段驶过车辆，则根据采集信息确定的该目标信号周期内目标路段的第一排队长度，以及根据预设网络平台确定的第二排队长度，确定最后的排队长度；若未确定出目标路段驶过车辆，则将第二排队长度，作为该目标信号周期内目标路段的排队长度。本发明实施例能够在路段拥堵时无论是否有车辆通过路段，均能够确定出排队长度，避免在无车通过路段之后无法确定排队长度的情况。

摘要： 本发明实施例公开车辆排队长度计算方法、计算机设备及计算机存储介质，所述方法包括：获取两个交叉口之间的车牌识别数据，基于所述车牌识别数据得到已识别车辆对应的行程时间及在每一交叉口的时间戳；基于所述行程时间及所述时间戳为先验信息，输入数据修复模型，得到两个交叉口之间车辆的特征参数，其中，所述特征参数包括过车时间戳、车头时距以及行程时间；基于车辆的概率密度函数，使用贝叶斯理论将所述特征参数输入，得到所述车辆的排队状态；基于所述排队状态得到排队车辆数，基于所述车辆数得到排队长度，如此，不需要像大多数现有方法一样考虑车辆到达模式，仅通过车牌识别数据，得到车辆排队长度。

摘要： 本发明提供了一种考虑大型车的高速公路异常事件排队长度预测方法，属于交通数据分析及处理领域。本发明包括以下步骤：首先，在高速公路观测路段出现异常事件并有大型车混入的情况下，根据不同驾驶员对大型车的不同敏感程度以及大型车的混入率，改进观测路段动态空间占有率；然后，引入交通密度概念及Greenshields线性关系模型，分析观测路段的交通参数；然后，引入交通波波速，分析观测路段的交通波传播过程，构建交通波模型；最后，预测有大型车混入的高速公路出现异常事件的影响时间及影响范围。本发明能够准确的预测有大型车混入且发生异常事件情况下的排队长度变化趋势和交通演化趋势，为交通管制人员进行交通诱导提供参考依据，提高高速公路服务水平。