基于高低的高速铁路简支梁徐变上拱识别方法

研究目的:现有监测手段难以高效经济地测量高速铁路全线简支梁的徐变上拱量,但可以通过分析轨道动态检测数据实现有效识别。因此,本文选取我国某高速铁路长达7年的检测数据,结合小波分解、极值点搜寻和概率分布拟合,对每一跨简支梁的高低波形进行识别,然后通过波形关键点识别简支梁徐变上拱量,并研究其发展规律。研究结论:(1)波形识别算法对24 m梁和32 m梁的识别准确率分别为94.3%和96.4%;(2)简支梁徐变上拱与混凝土徐变的发展规律相近,利用最小二乘法拟合得到了上拱量发展曲线;(3)在线路开通运营6年后,24 m梁上拱量的中位数在1.5~2.0 mm之间,32 m梁上拱量的中位数在2.0~2.6 mm之间,简支梁徐变上拱的发展趋于平缓,未来的发展空间有限;(4)本研究成果对掌握高铁桥梁变形状态和指导线路养护维修具有参考价值。     

关于Cn^4和Cn^5（n≡0（mod5））的邻强边色数和全色数

得到了Cn^4和Cn^5（n≡0（mod5））的邻强边色数和全色数．     

大型图的割集算法研究

割集的概念与性质在网络问题的研究中受到广泛重视,但目前的割集搜索算法可操作性较差.提出了一种适合大型图的割集搜索算法CSA-CJ,利用二进制数分割无向图的顶点集,通过对子图各顶点的关联集的运算产生相应的割集.该算法简单适用,易于用计算机实现,尤其适合于大型图的割集搜索.     

船舶操纵仿真中图谱数值化方法的研究

在船舶操纵仿真中涉及大量的图谱转换工作,传统的图谱处理方法在精度和工作量上存在着一对矛盾。本文试图通过应用正弦小波拟合方法来替代传统折线方法,并在某些图谱上得到验证,可望在类似图谱数值化上得到推广和应用,以提高计算精度和减少计算工作量。     

多源遥感数据融合的道路材质精细识别

针对当前道路识别方法对道路材质识别精度不高的问题,提出了一种融合多源遥感影像进行城市道路材质高精度识别的方法。首先,对高光谱遥感影像中的地物光谱曲线进行分析,在保留地物光谱分离度较大的波段的基础上提升计算效率;通过分步融合的策略对多源遥感影像进行融合,提升高光谱影像的空间分辨率,为后续道路材质识别提供高质量的数据保障。其次,通过使用不同的指数对融合影像进行掩膜,提取城市建筑物,并在此基础上提取建筑物纹理信息与光谱信息,进行多特征融合并分类;最后,通过影像后处理对提取的道路进一步进行规范,得到最终高质量的道路材质识别结果。通过使用高分五号高光谱影像、高分二号全色/多光谱影像、高分一号多光谱影像对提出的方法进行实验验证,试验结果表明,本文方法可取得较高精度的道路材质识别效果,具有较好的应用价值。     

智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术（HMIoIV）是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类：单驾双控结构、串联型双驾单控结构（Traded Control）和并联型双驾双控结构（Shared Control）;并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

地铁列车障碍物视频识别系统设计

基于视频图像识别技术的列车障碍物识别系统,可以实现无人驾驶列车前进方向轨道内障碍物的自动检测。该系统通过采用2台独立的高清摄像机采集图像数据,经软件的智能计算分析,可识别列车前方是否存在障碍物,并实现障碍物与车辆之间的距离测量。该技术在业内属首次开发,可实现列车前方障碍物的检测,有效替代司机进行线路瞭望。目前本系统已通过功能仿真验证测试,拟在实际运行线路的列车上进一步进行功能验证。     

基于轮廓线特征的三维人脸识别改进算法

研究基于面部轮廓曲线特征的三维人脸识别。为提取最优面部曲线特征,提出一种基于模糊聚类方法的人脸曲线特征优选算法。该算法从三维人脸深度图中选取最具代表性的8条轮廓曲线,作为主要识别特征,这在很大程度上降低了计算复杂度,克服表情和光照对人脸识别的消极影响,同时它用最少的轮廓线包含了所需要的人脸识别信息。基于这些人脸轮廓线特征,利用改进的Manhattan距离分类器来提高人脸识别的分类效果。实验结果表明,所提出的算法明显提高了人脸识别率,并且具有很强的鲁棒性。     

深圳地铁线网客流分析及与运行图匹配措施研究

深圳地铁二期工程于2011年6月28日投入试运营,形成178 km线网,客运量激增,并具明显特点。通过分析线网客流,尤其是3号线客流特点,制定了工作日早晚高峰及休息日全天的调图措施,以满足服务并买现运能匹配和成本控制。