公路沿线交通标志视觉适应性分析

针对公路沿线交通标志牌和户外广告牌是否可以被驾驶员有效识别问题，给出一种公路沿线相关标志牌视觉有效性评估流程方法。模型可以根据相关标志牌的图像，通过图像处理方法获取标志牌的文字信息，并根据文字信息特征以及户外标志牌的设置位置与大小，自动分析所设计的标志牌在相关位置是否可以被相关人员认读，通过相关公路标志牌的检测表明：本文设计的方法可以有效确定相关标志牌的合理性。     

一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法

视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境，同时估计自身位置，当车辆运动过快时，定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题，本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能，将建图和定位拆分为两个独立模块，车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图，然后，在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息，地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明，所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59，2.61，2.73 m，图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%，3.89%和1.69%，4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法，系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。     

钢轨断面全轮廓磨耗的激光视觉动态测量

钢轨磨耗直接影响铁路运行安全，为了替代目前手工测量方式，提高测量精度和效率，研究并设计了线激光钢轨断面全轮廓视觉测量系统来实现钢轨磨耗动态测量. 首先通过计算激光视觉测量模型完成激光测量单元的结构设计，然后采用平面标定法对测量头进行精确标定，获取激光平面与传感器成像平面之间的映射关系，将拍摄的钢轨轮廓光条图像还原为实际钢轨断面轮廓；利用钢轨同一截面两侧轮廓中轨头踏面轮廓相同的特征获取钢轨断面全轮廓数据，采用ICP精确配准将钢轨两侧测量轮廓合并，其中轨头踏面轮廓采用欧式聚类和距离分割方法提取；最后以双侧未磨损轨腰轮廓及其特征点为基准，将测量钢轨全轮廓与标准钢轨轮廓进行配准对比，获取钢轨磨耗值；将线激光钢轨磨耗测量单元装载于自行研制的轨道测量小车上进行现场测量试验. 研究结果表明:该测量系统标定精度可达4.922 × 10?3 mm，测量速度可达21.6 km/h，与钢轨磨耗尺测量值对比垂直磨耗、侧边磨耗平均偏差约为0.023 mm和0.093 mm，对同一对象多次重复测量最大偏差小于0.05 mm，该测量精度满足公务要求，提高了测量效率，便于铁路测量数字化管理.      

高职英语教学的知识可视化设计

知识可视化是随着时代和社会的进步而产生的,强调人际交互,关注知识共享,有效融入教学中可增强学生的自主学习和协作学习的能力。高职英语教学结合知识可视化视觉表征的特点,对具体教学内容、教学过程进行可视化的教学设计,能促进高职英语教学与知识可视化的有机融合,提高英语教学质量。     

强化铁路检修车管理的思考

如何准确、均衡地扣修铁路运用车辆,既保证维修单位任务完成,又满足提高运输效率要求,是铁路运输管理的难点之一。本文以南宁局集团公司为例,总结分析针对检修车扣车不均衡、检修车超定量问题,采取集成数据,编制检修车管理指导子系统,强化检修车的监控与预测、扣车追踪、动态管控、均衡扣车等措施的落实效果,旨在为有效提升检修车管送能力,确保运输用车需求提供借鉴。     

手机社交娱乐操作对驾驶人视觉参数影响研究

为探究手机社交娱乐操作对驾驶人视觉参数的影响，基于模拟驾驶器和SmartEye 眼动仪设计模拟驾驶实验，采集驾驶人正常驾驶、拨打电话、收发信息等5种操作下视觉特征数据，应用拉依达准则和联合频数分布直方图进行数据归约.针对不同操作下视觉参数，应用箱形图和Kruskal-Wallis显著性检验，验证视觉参数评价指标的有效性.结果表明：随手机操作类型的不同，驾驶人水平和垂直视角标准差、视线离开道路时间百分比、扫视平均速度和眨眼持续时间呈显著性变化，可作为视觉参数影响的评价指标；观看视频和刷朋友圈操作对驾驶人视觉影响程度明显高于拨打电话和收发短信操作.     

山区公路驾驶视觉信息量计算方法研究

为解决山区公路中驾驶视觉信息量难以量化的问题，对驾驶视野图像进行分割，根 据HSV颜色模型，提取视野图像的色调、饱和度、亮度值，再结合车速值，在驾驶视觉心理负荷的基础上，提出山区公路路域环境下的驾驶视觉信息量计算方法.通过实车实验，进行数据采集，并验证计算方法.计算结果表明，在半郁闭型空间行驶时，接收的视觉信息量最大；在郁闭型空间中，接收的信息量最小.计算结果与被试实际感受具有一致性，说明本文提出的驾驶视觉信息量计算方法具有可行性，可为路域环境的合理布设提供一定的技术参考.