一种基于卡方统计的弯道识别算法

提出了一种基于卡方统计的弯道识别算法。该算法从机器视觉出发,对图像传感器采集的道路图像进行预处理,包括感兴趣区域(Region of Interest,ROI)划分、高斯滤波和边缘检测,筛选满足车道边缘特征的像素点,并提取车道线中点。再设置动态的感兴趣区域,得到两边车道像素点中心位置与车道线中心线的关联性概率函数,最后利用关联性概率函数和对称性来识别弯道。试验结果表明卡方统计能有效识别弯道和和弯道方向,满足汽车辅助驾驶系统识别的实时性和准确性。     

混合交通中的车辆与行人检测

混合交通中车辆和行人的检测识别是研究如何让计算机以人的思维方式从视频或图像中将车辆和行人从背景中区分出来。车辆检测与行人检测作为智能交通系统的核心组成部分,具有重大的研究价值与现实意义。本文基于候选区域和深度网络的深度特征提取方法,通过获取场景中的大量实时图像数据进行多任务深度模型训练,实现复杂交通场景中的车辆检测和行人检测的任务。相比于传统的车辆检测算法和行人检测算法,基于候选区域和深度网络的深度特征提取方法具有独特的优势:检测的准确性、鲁棒性、实时性可以在一定的条件下达到比较满意的程度。而传统车辆与行人的检测算法,并不能同时在3项指标上达到较好的状态。此外,候选区域的确定避免了穷举式搜索目标,从而节省了大量时间开销。     

一种基于雷达和机器视觉信息融合的车辆识别方法

为提高先进驾驶员辅助系统对车辆前方环境识别的准确性,提出一种基于雷达和视觉传感器信息融合的车辆识别方法。系统工作前预先对毫米波雷达和摄像头进行联合标定,并确定雷达坐标系和摄像头坐标系的变换关系。车辆识别过程中,首先根据雷达信息确定图像坐标系中的车辆识别感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行对称性分析获得车辆对称中心,并对车辆底部阴影特征进行分析处理完成车辆边缘检测;最后根据逆透视变换得到车辆识别宽度,根据识别宽度对识别结果进行验证。结果表明该算法具有较强的环境适应性和准确率,弥补了单一传感器在车辆识别中的不足。     

基于图像的过街行人交通参数获取方法

为有效获取交叉口行人信息,提高过街行人安全性,提出了基于图像技术和人行横道线特征的交叉口过街行人交通参数获取方法.利用横道线特征建立了行人识别感兴趣区和人行横道线的曲线方程,以识别行人和确定行人在交叉口的位置、行进速度.试验结果表明,该方法可以有效地确定出过街行人交通参数.     

基于Prescan软件的行人检测仿真

行人的安全问题是智能交通系统中一个重要的环节,针对目前交通环境使用了一种融合了车载的激光雷达和摄像头数据的行人检测方法,将雷达和摄像头联合标定,将由雷达数据聚类得到的目标区域投影到图像中获取兴趣区域,然后根据行人对称度分析,腿部垂直边缘统计和基于Hausdorff距离的模板匹配的结果,分辨行人与非行人区域.并在交通仿真软件PRESCAN中把该车载的行人检测系统建模仿真,并添加该文的行人检测算法模块,论证了该算法的鲁棒性.      

基于深度学习的交通目标感兴趣区域检测

为了提高交通目标检测的实时性和准确性,针对交通目标检测过程中普遍存在的背景复杂、光线变化、物体遮挡等干扰问题,以及基于深度学习的目标检测算法在进行区域选择时滑动窗口遍历搜索耗时的问题,提出一种基于时空兴趣点（STIP）的交通多目标感兴趣区域快速检测算法。像素级时空兴趣点检测在处理目标遮挡时具有较好的鲁棒性,利用这一特点,首先在传统兴趣点检测算法的基础上加入背景点抑制和时空点约束,以减少无效兴趣点对有效兴趣点检测带来的干扰。通过改进均值漂移算法,使得聚类中心数量随目标数目的变化而改变。然后对被检测出的多目标附近的候选兴趣点分别进行聚类,获取各个目标聚类中心位置信息。根据聚类中心点与筛选后的目标兴趣点之间的相对位置关系进行特定组合获得感兴趣区域。在这些感兴趣区域上使用选择性搜索算法生成1 000~2 000个候选区域,并将这些候选区域放入训练好的深度卷积神经网络模型中进行特征提取。最后将特征提取结果送入支持向量机中进行目标种类判别并使用回归器精细修正目标识别框的位置。研究结果表明：通过对候选区域进行预处理,送入模型中的候选区域数量减少了82%,对应算法整体运行时间减少了74%,能够满足智能交通监控的实际需求。     

基于倾向流和深度学习的机场运动目标检测

针对当前基于视频图像的场面监视目标检测方法存在定位误差较大,识别准确率低等问题,建立一种结合目标运动信息的机场场面运动目标检测方法:利用倾向流法提取出运动目标在图像中的候选区域,对候选区域执行点池化操作以确定区域建议的边界,采用Inception结构构建一个浅层卷积神经网络,并使用该网络对区域建议中的航空器、车辆和人员进行识别.结合国内机场的监视视频,构建了一个包含4 938张图片的机场目标数据集,用于算法的训练和测试.结果 表明,运动目标提取的准确率达到94%以上,运动目标识别的Top-1准确率达到了97.23%,运动目标平均准确率达到86.23%.与3种深度学习目标检测算法相比,运动目标检测精度平均提升了39%.      

基于计算机视觉的驾驶员转向操作实时监测研究

为实时监控驾驶员操纵转向盘的状态，构建了基于机器视觉汽车转向盘实时监控系统，并运用阈值分割和边缘检测方法对转向盘图像中感兴趣区域进行了图像分割，提出了转向盘转角的计算公式。试验结果表明，感兴趣区域图像分割与转向盘转角监测方法有效。     

基于灰度投影的驾驶员图像眼睛定位

眼睛位置的快速准确定位是利用视觉方法对驾驶员的驾驶状态进行监测和预警的前提。采用一种基于灰度特征投影的方法进行眼睛位置的有效快速定位。在利用皮肤颜色YCrCb空间分布二维高斯模型可靠定位人脸区域的基础上，建立了进行眼睛位置检测的感兴趣区域，最后分别对灰度图像和二值化图像进行水平和垂直方向灰度投影确定眼睛位置。实验结果表明，该算法具有很好的可靠性和实时性，为后续驾驶员状态研究奠定了良好基础。     

基于红外光源的驾驶员眼睛特征提取

驾驶员疲劳与精神分散是引发夜间行车交通安全事故的主要因素之一,驾驶员服睛位置的快速准确定位是利用视觉方法对驾驶员的夜间驾驶状态进行监测和预警的前提。文中利用Otsu阈值方法分割驾驶员人脸,根据分割后的二值化图像进行水平和垂直方向投影确定人脸位置,并在可靠定位人脸区域的基础上,建立了眼睛位置检测的感兴趣区域。采用Harris角点特征提取的方法在感兴趣区域内进行眼睛位置的快速有效定位。实验结果表明,该算法具有很好的可靠性和实时性,为后续夜间驾驶员状态研究奠定了良好基础。     

车辆下线检测系统的开发

该车辆下线检测系统能够自动识别某汽车所采用的发动机ECU、AT和AMT变速器TCU、整车防盗设备IMMO、乘员保护系统SRS及ABS防抱刹车系统控制单元的型号,并采用虚拟仪器技术,实现各种电控单元的故障诊断、实时参数测量和执行器测试等功能。此检测系统在该汽车生产线上的应用表明,其可作为车辆下线前车载电子器件是否正常工作的判断依据,并可同时提供车辆车况跟踪、统计和分析的实测数据。     

盾构掘进机刀盘研制实例

刀盘是盾构机中的重要部件，具有开挖地层、稳定开挖面、搅拌碴土等功能，处于盾构机与地质状态紧密关联的最前沿。文章通过对刀盘研制实例的剖析，简单介绍了刀盘设计的基本方法、刀盘的制造工艺以及刀盘样机在工业性试验中所取得的成果。     

钻孔灌注桩施工事故的防治

在溶洞发育的石灰岩地区进行桩基础的施工 ,各种事故的发生机率是比较高的。广肇高速公路新兴江大桥桥址属于石灰岩地区 ,桩基施工前后历时一年半 ,该桩基施工的事故具有典型性。对本工程施工所遇事故的成因及所采取的处理方法进行了简要的介绍     

汽车起重机:旋转减速器壳和转台底板连接内螺纹孔磨损后的修复

我们单位有几十辆用了20多年的大型汽车起重机.由于使用年头已久,一些起重机的旋转减速器与转台底板连接的内螺纹孔出现不同程度的磨损.     

东海大桥陆上段基础持力层均匀性分析设计

东海大桥陆上段约长 2 .4km,为 4～ 6跨一联的 PC连续梁桥 ,基础持力层取 71-2 层 ,即灰黄色粉砂层 ,根据地质钻孔资料综合分析 ,认为持力层以上的 71-1,即草黄色砂质粉土较均匀 ;71-2 层的标准贯入度 N63 .5及比贯入阻力 Ps的变异系数 δ较大 ,反映了持力层较大的不均匀性 ,在沉桩施工中则出现相应不规则的断续分布、突发性较大变化。对此 ,设计采取了相应的应对措施 ,并与管理、施工等有关部门密切联系协作 ,及时妥善处理     

客车漆膜起泡问题机制分析与探讨

某公司近日接到一批公交车订单,油漆产品由底至面全部采用公交公司指定用漆,车辆下线经雨淋曝晒后整车漆面出现不同程度的起泡问题。通过对起泡处的漆面作破坏性的断层剖解,发现起泡的位置主要集中于漆膜最底层的基材表面,且镀锌板、拉延板、铝板等     

卢浦大桥引桥T梁设计

本文介绍了卢浦大桥引桥 T梁构造形式、跨径布置 ,并对不同跨径、不同桥宽的 T梁进行了设计分析     

东莞市石龙镇南三桥主桥V型墩连续刚构设计

东莞市石龙镇南三桥主桥为40m+2×73.5m+40m预应力砼V型墩连续刚构桥,属于较小跨径的V型墩刚构桥,其结构设计、计算分析均有独特之处.简要介绍东莞市石龙镇南三桥主桥的结构设计特点,总结设计体会.     

2015年5月交通运输运行分析

5月,公路建设完成投资4601亿元,增长13．4％;公路货运量增长7.7％,回升2．4百分点;公路客运量下降1．2％。