基于联合特征和压缩字典学习的车辆类型识别算法

本文中针对车型识别中计算时间长、识别精度低的问题,提出基于联合特征和压缩字典学习的车型识别算法。首先,利用SIFT算法提取车辆原始图像的纹理特征和车辆图像边缘的形状特征,并将其串联,生成更具差别性的联合特征;然后,构建特征字典并进行字典学习,在此过程中,将特征字典分成大小相同的数据块,利用非常稀疏随机投影矩阵,降低样本数据块的维度,通过稀疏编码和字典更新两个阶段,生成最终压缩特征字典;最后,建立稀疏表示分类模型,通过计算待测目标在字典中的最小重构误差,实现车型识别。实验结果表明,该算法能有效提高车型识别准确率和实时性。     

疲劳驾驶检测方法的研究进展

全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57%,故针对疲劳驾驶检测方法的研究具有现实意义.阐述了目前国内外各类疲劳驾驶检测方法的研究难点,介绍并对比分析了基于驾驶员生理参数、驾驶员行为特征、车辆行为特征的各类客观检测方法;最后对疲劳驾驶检测方法的发展趋势和应用前景进行了论述.     

疲劳驾驶预警系统的研究进展

疲劳驾驶已成为交通安全的重要隐患,严重威胁着人们的生命和财产安全。本文分析疲劳驾驶预警系统的研究难点,介绍当前有代表性的预警系统,并在此基础上对这些预警系统的优缺点进行了对比分析,最后对疲劳驾驶预警系统的发展趋势进行了展望。     

让"公司健忘症"走开

管理的败笔 对自己的企业文化、人力资源和知识人管理充满自信的管理者总是乐意这么说"员工是我们最重要的资产,即使我们所有的资产被大火毁于一旦,但只要我们的员工还在,我们就可以迅速重建我们的公司."然而他们始终不能回避这样一个难题:当你的人力资源在同行业或相关行业中享有盛名时,你的公司的人才也极可能成为其他公司(尤其是猎头公司)觊觎的对象.看着你能干的员工一个个被别的公司挖去,你的得力于将转眼之间成了强大的、必须严加提防的对手时,你对于你的"最重要的资产"的自豪之情就会减去许多.     

基于矿物学角度评价道路的抗滑耐久性

为了研究道路表面抗滑性能,选取了由不同结构矿物所组成的4组花岗岩集料进行试验.将4组集料放置在试验板上,分别采用石英粉和石英砂作为磨光剂,运用德国亚琛工业大学研发的磨光试验机进行磨光试验.每阶段磨光之后,分别用英摆式摩擦系数测定仪(SRT)和动态摩擦试验机(PWS)测试这些试件表面的摩擦系数.通过比较试件表面的磨蚀情况,得出集料中矿物组成和晶体大小对磨光能力和集料摩擦系数抗衰减性能的影响.进而提出一种用来评价道路工程中集料的长期抗滑性能的新方法.     

基于自适应遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型

为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型.根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数.利用疲劳驾驶实车模拟实验获得的数据,对该模型进行了训练和测试,并将结果与传统的粒子群、遗传和反向传播算法进行对比.结果表明,该模型不仅精简了网络结构,缩短了训练时间,而且减小了全局误差,提高了预测精度.     

用于检测疲劳驾驶的自适应脸部定位方法

针对疲劳驾驶视觉检测技术中驾驶员脸部定位快速性与准确性难以同时满足的情况,提出了一种将肤色和面部几何特征相结合的自适应脸部定位方法。该方法对YCbCr空间肤色相似度和传统Otsu闾值分割算法进行改进,降低了计算复杂度,采用新的区域连通和区域标记算法定位出脸部位置。最后,根据人脸几何特征对脸部区域做进一步确认：试验结果表明,该方法能对驾驶员图像脸部进行快速、准确定位。     

基于机器学习的RC简支梁桥运维期承载力评估方法

首先分析了材料性能对桥梁承载力的影响，并采用有限元方法扩大既有桥梁数据，建立相应的数据库。然后，通过MATLAB建立BP神经网络模型对数据库进行训练完成桥梁承载力权重系数估算，并构建神经网络预测模型实现承载力预测，通过对比验证预测模型的准确性。最后，研究利用BIM二次开发研发桥梁承载力评估与预测系统。结果表明，随着桥梁使用年限的增长，钢筋对桥梁承载力的贡献相较于混凝土而言明显降低，材料退化对抗弯承载力影响最大；桥梁配筋面积对抗弯、抗剪承载力影响最大；当数据库的数据较少且预测精度要求较高时，采用多层隐藏层神经网络预测模型更有效；当数据库的数据庞大且预测精度要求不高时，采用GA-BP神经网络预测模型更有效。