基于振动法的拉索抗弯刚度及拉力实用估算公式研究

用振动法测拉索拉力时,不可忽略拉索抗弯刚度对中、短索测试结果的影响,但工程实践中难以确定拉索的抗弯刚度。采用曲线拟合方法,提出了由低阶频率估算拉索抗弯刚度及拉力的实用估算公式;用实用估算公式验算了被检验拉索的抗弯刚度及拉力,对比分析了实用估算公式与目前常用公式的拉力估算结果。研究表明:在拉力估算上,实用估算公式的计算精度在2%以内,与常用公式相同;在抗弯刚度估算上,当0≤ξ210,实用估算公式计算精度在2%以内;实用估算公式对抗弯刚度和拉力的识别精度满足工程实践要求。     

基于人工神经网络的工程造价估算

工程造价估算是招标投标中的重要一环,为了探讨神经网络在工程造价估算中的应用,利用神经网络建立了工程造价估算的模型,实例分析基于神经网络的工程造价的估算方法是可行的,估算结果是可靠的。     

模糊统筹图和集中统计在项目时间估算中的应用研究

分析了工程时间估算的重要性以及用三点法估算时间的弊端,提出利用三点法结合集值统计计算每一工序所需时间,并分析了估计者对所估计时间的把握程度,最后利用模糊统筹图的原理计算工程所需的总时间。     

软件成本估算技术及应用

对当前流行的软件成本估算技术进行分析和比较.针对某机场货用监控系统,利用比较成熟的软件成本估算模型COCOMOⅡ,对其软件设计成本进行成本估算,得到令人满意的结果,但需要开发人员在应用经验、开发伸缩性和对代码行的估计等方面进行改进.最后,对COCOMO II成本估算模型提出改进建议.     

隧道贯通误差的估算

在隧道施工中,往往是采用相向掘进的方式施工,在相向开挖中,如何保证在贯通位置不出现偏差超限的现象,就要求我们对隧道施工贯通精度要有准确的估算。详细介绍了如何利用隧道贯通误差的估算方法估算隧道施工贯通误差。     

公路工程造价估算的支持向量机模型分析

传统的工程造价计算方法所需要的时间长、参数多,且在工程明细项、工程量清单无法准确确定时,计算出来的工程造价相差很大,采用数学模型估算造价有其必要性。在公路造价估算中,由于其分项工程相对单一,工程量计算相对简便,因此,利用公式模型来估算其造价相对准确。通过工程实践,将公路工程造价估算的支持向量机模型引入,并运用MATLAB程序将其实现,克服传统神经网络模型存在的网络模式难以确定、估算结果精度不足等问题,具有广阔的应用前景。     

GPS隧道控制网横向贯通精度估算

以GPS测量的基线向量为观测量，推导出适合GPS隧道控制网横向贯通精度的计算式．经实例验证，忽略观测量协方差的计算结果与严密计算结果非常接近；采用GPS接收机标称精度进行估算，其结果也满足隧道控制网的要求．这种估算横向贯通精度的方法完全适合GPS隧道控制网的测前设计．算例结果表明，影响隧道横向贯通精度的主要因素是两端洞口进洞基线方位角测量的相对精度．     

基于GIS的农村给水管网节点漏水量的估算

介绍了给水管网中漏损网络的类型,分析了传统给水管网节点漏损量模型和估算方法的不足,通过GIS空间分析强大功能的特点,提出了一种以GIS与DEM相结合的新的给水管网节点漏损量估算方法;重点研究了基于GIS的网络分析建立的给水管网拓扑关系,并利用DEM模型计算网络节点处高程,结合漏损模型的计算方法估算出给水管网节点处漏损量;实例验证,说明基于GIS的给水管网节点漏损量估算是一种高效的方法。     

适应性之动态测重站控制策略(英文)

公路管理机构常用动态测重技术(WIM)来减少车辆滞留和执行超重车辆通行法.一般的做法是采用固定阈值(即合法重量极值)来初步过滤和分类车辆.如果某卡车的动态测重读数超过该阈值,该卡车会被指示去静态测重作进一步的检查,如:超重属实则可能开出处罚传票.适应性测重阈值法能充分利用动态测重技术并增强其操作效率.当在测重站等候的车辆很多时,阈值将增大,以避免测站阻塞,同时仍然可以逮住严重超重的违规车辆.当等候车辆少时,该阈值降低,以尽量多地检查车辆.主要阐述对适应性测重法的操作和设计的估算,并建立了一个高速路匝道出口动态测重站的微观模拟模型.然后,模拟和测试了动态阈值调节策略.结果表明,在广泛的条件下,适应性法总是优于传统的静态阈值操作法.在交通流量需求很大条件下,该算法抓住的超重卡车比静态操作的多44%以上,同时,其平均车辆滞留只为在静态操作情况下的30%.换句话说,所提出的适应性测重法更有效地控制了超重并满足了交通流量的要求.     

浅谈Casio-4500p在公路曲线测设中的应用

曲线测设中,利用Casio-4500p计算器编制测设程序,进行计算.     

基于霍夫变换的全景图中建筑物识别方法

提出了一种能够自动识别全景图中建筑物轮廓的方法.首先利用Canny算子获得边缘图像,使用霍夫变换算法提取出边缘图像中的直线.然后检测各条直线之间的位置关系,由于全景图尺寸较大,采用了局部化原理来进行检测.再根据直线之间的位置关系生成直线关系图.最后遍历直线关系图得到封闭几何图形,从而识别出大规模全景图中的建筑物轮廓,为进一步的全景图中建筑物三维建模提供素材.算法分析和实验结果表明,该方法对于几何形状规则的建筑物能够较好的识别.     

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近年来,随着智能交通的发展,利用视频对行人目标进行检测的意义日益重要. 但是由于行人是非刚体,且易受到姿态、服装、随身物品、外界环境等众多因素变化的影响,行人检测是一个非常具有挑战性的课题. 本文提出了一种可以从实际复杂交通运行环境中快速有效地检测行人目标的方法——基于HSV空间中密码本模型的行人视频检测方法. 文中首先在HSV色彩空间中应用密码本模型,有效地对前景运动目标和背景进行分割;然后,通过进一步对检测到的前景目标区域进行检验,将满足一定面积和长宽比阈值条件的前景区域判定为行人. 实验证明,本文提出的方法,具有较高的准确性,速度可以基本满足在线处理的需要.     

一种基于图像处理的危化车辆识别方法

高速路口车道上对危险化学品车辆进行识别,对实时监测危险化学品车辆、保证事故后的及时救援有重大意义.根据危化车辆车顶必须安装危险标志灯的特征,针对监控设备抓拍的车辆头部图片,采用边缘检测、连通边缘提取、相似三角形检测等一系列算法,检测图像中是否存在标志灯,从而实现对危化车辆的识别.最后采用Matlab实现了识别算法,验证了本方法的准确性和可行性.     

基于视频的公路隧道火焰检测算法研究综述

文章综述了基于视频的公路隧道火焰检测算法研究现状。以火焰静态和动态特征为主线,比较分析了各种检测算法的优缺点,并深入探讨了基于视频的公路隧道火焰检测算法的未来发展趋势。     

汽车综合性能检测标准体系探析

对汽车综合性能检测的标准体系进行了深入的分析,并提出了改进建议。     

公路交通事件检测技术的研究与展望

分析目前国内外交通事件检测技术和检测算法的发展现状,对交通事件检测技术所采用的人工检测技术和自动检测技术进行具体介绍,对基于各种检测原理的检测算法进行深入剖析,并阐述交通事件检测技术的应用。     

基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法

对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络（Back Propagation NN）在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

Hough变换在汽车纵梁漏孔检测中的应用

结合纵梁漏孔检测的具体情况对随机Hough变换加以改进和应用,实现对纵梁图像圆的检测,并减少了随机Hough变换中存在的无效积累问题。     

基于Co—Training策略的视频广告文本检测

同普通视频节目相比,视频广告中的文本具有更为复杂的表现形式．为实现这类文本有效的定位,通过将文本检测视为一种特殊纹理的分类问题,提出一种基于改进的Co—training策略的视频广告文本检测方法,采用两种相对独立的纹理描述子,从多视角来强化文本特性描述．另外,针对Co-training协同学习机制中容易引入噪声样本的问题,提出了一种改进的结合Bootstrap思想的Co—training算法,在两个相对独立的特征空间中交互选择典型样本,以达到提高分类器泛化能力的目的．通过实验,本方法在自建的数据库上获得的正确率与查全率相对于其他方法有10％左右的提高．     

基于神经网络的混沌时序数据失真检测方法研究

介绍了时序数据的混沌识别方法,并根据混沌时序数据的可预测性,提出了一种基于神经网络的混沌时序数据失真检测方法.通过实例证明该方法能准确地检测出混沌时序数据的失真点,并将其还原.该方法既是检测过程同时也是修复的过程,在数据处理领域有一定的应用前景.