三种路面破损分类算法的仿真比较

路面破损分类是制约路面破损自动检测的发展和普及的重要因素之一。本文在前文提出的破损密度方法的基础上，提炼出两种基于密度因子方法的算法——基本密度因子算法和方向密度因子算法，并通过仿真，验证了其对常见的5种路面破损类型进行分类的可行性。文中作为对照的方法是由美国Lee，Byoung Jik博士提供的PROXIMITY算法。仿真结果表明：1)三种路面破损分类算法中，方向密度因子算法对5种常见路面破损类型的整体识别效果最好；2)对于常规算法最难区分的块状裂缝和龟状裂缝，基本密度因子的算法的识别效果最好。这充分验证了前文中我们提出的基于破损密度因子的路面破损分类方法的可行性和优越性。     

基于胎/路纹理耦合的交通噪声控制新方法

随着车辆发动机性能的改进和路面条件改善,车辆高速行驶时胎/路噪声已成为一个主要噪声源,如何降低胎/路噪声成为控制交通噪声的主要途径。论文对胎/路噪声的国内外研究现状进行系统的总结分析;对道路纹理与轮胎花纹噪声的发声机理分别进行了定量分析;提出了从纹理耦合的观点出发来降低轮胎噪声的新方法;并指出了基于胎/路纹理耦合的几点研究内容;研究结果可为降低胎/路噪声从而控制交通噪声提供新方法。     

现代城市"病"中的交通污染问题研究

从城市生态角度探讨了交通对城市生态的负面影响及其主要对策.主要例举了不良城市交通对城市自然生态系统构成的八大影响,和针对这八大影响可以采取的主要对策,包括宏观方面的对策和微观方面的对策.最后,就宏观对策和微观对策中存在的主要问题,以及对"先污染,再治理"的发展道路对现代城市病的影响,进一步的作出一些探讨和思考.     

路面破损自动识别的一种新算法

针对路面破损分类这一难题,提出了一种基于破损密度因子的路面破损分类新算法。对破损密度因子进行了定义和仿真实验,仿真结果表明其对5种常见的路面破损状况的分类效果非常理想。为了进行对比,文中还选择了美国博士论文中的PROXIMITY算法进行比较,两种方法对相同的10几万幅路面样本进行分类试验,试验结果表明,笔者提出的基于破损密度因子的路面破分类方法,整体优于PROXIMITY方法的分类效果。     

沥青道路表面构造分布的多重分形特性

为了全面分析沥青路面表面构造的分布特性,探索快速、准确的沥青路面表面构造分布的多特征参数表征方法,利用MATLAB软件数字图像处理技术获取AC、SMA及OGFC等6种不同的沥青道路表面构造的二值图像,验证了表面构造分布的多重分形特性,描述了表面构造分布多重分形谱参数的物理意义,分析了不同类型沥青路面的谱参数的变化规律。研究结果表明:多重分形谱参数能从不同角度描述表面构造分布的多重特征;多重分形谱峰值f_(max)(α)为表面下凹构造的分形维数D0,峰值f_(max)(α)越大,表面也就越粗糙;谱宽Δα整体反映了表面构造分布的不均匀程度,沥青道路表面构造粒径越大、级配越粗,其表面构造分布往往越不均匀,Δα也越大;同时,最大、最小奇异性标度指数的分形维数之差Δf也从下凹区域集中角度局部反映了表面构造分布不均匀程度,受集料粒径尺寸是否连续影响较大。沥青道路表面构造分布的多重分形特性能为分析表面离析状况及抗滑性能等提供一种新的方法与思路。     

小波神经网络在基于图象处理的路面破损识别中的应用

由于路面破损形式的多种多样,造成路面破损分类成为一大难题,这极大的限制了路面破损自动检测的普及和发展,使得路面破损自动检测即使在发达国家普及得也不够理想。本文主要研究基于图象子块分布特性的路面破损识别算法,对比研究了小波神经网络和传统的BP神经网络在基于图象子块分布特性的路面破损识别。仿真结果显示,小波神经网络优于传统的BP神经网络。     

路面纹理的多重分形特征描述与识别方法

应用多重分形理论验证了路面纹理的多尺度特性,研究了路面纹理多重分形谱的直接计算方法以及权重因子对计算结果的影响规律.测量了4组不同级配的沥青混凝土样块纹理高程值,利用小波变换消除噪声数据,分别计算各组样块纹理的多重分形谱参数,构建了一种应用多重分形谱描述与识别路面纹理特征的新方法.分析结果表明:路面纹理呈现出复杂性与自相似性特征,不同路面纹理之间的多重分形谱存在明显的差异性;路面纹理越复杂,高程波度越剧烈,多重分形谱参数越大,反之则越小;对于相同类型的路面纹理,多重分形谱形状和参数均相近.可见,多重分形是一种描述与识别路面纹理特征的有效方法.     

基于小波神经网络的路面破损识别

结合图象处理、模式识别等先进技术开发路面破损自动检测系统已经成为本领域的研究热点[1-5]。本主要研究了小波神经网络在路面破损识别中的应用，并与传统的BP神经网络作了对比。试验结果表明．在相同的训练样本情况下，小波神经网络的精度高于BP神经网络一为开发更为高效的路面破损自动检测系统提供新的思路。     

轮胎花纹沟泵气噪声模型

回顾并分析了轮胎花纹沟泵气噪声机理及其声学模型,并基于对轮胎变形的力学分析提出了一种轮胎花纹沟泵气噪声的半经验计算模型.该模型直观地体现了几乎所有轮胎设计参数,如花纹沟几何参数、使用因素、结构尺寸和黏弹性参数等对泵气噪声的影响,计算结果与文献中的实验结论及通常的经验定性一致.     

基于混合密度因子的路面破损自动识别研究

路面破损分类成为限制路面破损自动检测的普及和发展的重要因素．本文在已提出的破损密度因子算法的基础上,进一步设计出了混合密度因子,得到一种基于图像子块分布特征的路面破损识别算法．通过仿真,验证了其对常见的5种路面破损类型进行分类的可行性,并选择了另外一种路面破损分类算法来进行神经网络仿真对比．神经网络的训练样本是两组,测试样本也是两组,进行了四次仿真对比．四次仿真结果都显示混合密度因子算法有很高的识别率．