10、智能交通与机器人指静脉识别技术解析

智能交通与机器人指静脉识别技术解析

1. 智能交通中的C - Logit模型

在智能交通领域，C - Logit模型引入了共性因子来解决路线重叠问题。通过假设流量无关的共性因子，推导出了C - Logit随机系统最优的数学规划。借助数值示例，能够更清晰地阐释C - Logit系统最优情况。

1.1 网络出行成本分析

当参数θ = 3.2064、β = 1和γ = 1时，不同出行需求下的总网络出行成本（分别对应SUE、SSO、CL - SUE和CL - SSO）会呈现出特定的变化。从相关图表可知，CL - SSO的总出行成本为给定需求下的总网络出行成本提供了下限。
而在给定需求D = 300、θ = 3.2064和γ = 1的情况下，总网络出行成本随参数β的变化也有其规律。CL - SSO的总出行成本会随着参数β的增加而上升，并且CL - SUE的总出行成本存在最小值。

1.2 总结与展望

C - Logit模型在解决路线重叠问题上发挥了重要作用，后续研究将进一步拓展，考虑流量相关的共性因子，以更贴合实际的交通情况。

2. 智能机器人指静脉识别质量评估

身份识别技术是人工智能领域的重要组成部分，随着智能机器人识别功能的发展，其应用领域不断拓宽。传统的识别系统，如人脸识别、指纹识别、语音识别和虹膜识别等，大多基于生物外部特征，容易被复制，不利于访客信息的保护。相比之下，指静脉识别具有明显优势。

2.1 指静脉识别系统流程

常见的指静脉识别系统主要包括以下步骤：
1. 图像采集 ：通常采用红外光