基于生成对抗网络改进的更快速区域卷积神经网络交通标志检测

针对小尺寸、远距离的交通标志检测过程中缺少信息的问题,以改进的更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)检测器为基础,结合生成对抗网络(GAN)的目标检测算法实现对小目标交通标志的检测。Faster R-CNN首先根据期望目标设定合适的锚点数量,生成包含小目标的候选区域,再使用生成网络对候选区域中的模糊小目标进行上采样,生成高分辨率图像,最后使用分类损失函数与回归损失函数对判别网络进行改进。试验结果表明,Faster R-CNN和生成对抗网络相结合的检测算法可以提高远距离小目标交通标志检测性能。     

基于改进Mask RCNN的夜间车辆检测方法

传统的夜间车辆检测基于车灯特征的提取和识别,这类方法容易发生误判、检测精度和检测实时性不高。针对上述问题,本文研究了基于改进Mask RCNN(mask RCNN-night vehicle detection,Mask RCNN-NVD)的夜间车辆检测算法。将残差网络（residual network,ResNet）结构中的普通卷积修改为数量为16组的分组卷积,通过16组1×1卷积实现通道数叠加,将网络参数降至普通卷积的1/16,提升检测速度,并实现与普通卷积相同的效果;将通道注意力机制模块（squeeze-and-excitation,SE）嵌入ResNet结构中,通过2个全连接层构建瓶颈结构,将归一化权重加权到各通道特征,增强网络表征能力;在特征金字塔网络（feature pyramid networks,FPN）后加入自底向上结构,将底层特征强定位信息传递到高层语义特征中;加入自适应池化层,根据区域候选网络（region proposal network,RPN）产生的候选区域分配至不同尺度特征图中,并在底层特征与各阶段最高层特征之间加入跳跃连接结构,实现缩减模型参数的同时保留...     

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。     

区域卷积神经网络用于遥感影像车辆检测

针对大范围快速的车辆检测与计数,利用高分辨率卫星影像数据,提出了一种基于区域卷积神经网络的车辆检测算法。区域卷积神经网络是深度卷积神经网络和区域建议网络二者的结合。首先利用深度卷积神经网络自动提取各个层的特征,为了减少检测窗口的数量,提出区域建议网络,对下采样后的每个位置考虑3种窗口和对应的3种比例,这样大大减少了检测窗口的数量。再根据分类器对目标进行分类。这样将特征、检测窗口和分类器有效地结合在一起。在对遥感影像车辆检测试验中,通过对手工标注的车辆样本数据多次迭代来训练卷积神经网络和区域建议网络获取车辆检测的先验模型,再由先验模型检测出测试影像中车辆目标。与传统的基于梯度方向直方图(HOG)特征和支持向量机(SVM)车辆检测算法进行比较,在检测率方面,区域卷积神经网络算法明显高于HOG+SVM算法;在误检率方面,区域卷积神经网络检测明显小于HOG+SVM算法;在检测时间方面,同样的一张图像,区域卷积神经网络检测速度比HOG+SVM算法提升近800倍。试验结果表明:利用区域卷积神经网络方法进行大范围车辆检测,在精度和速度方面都有显著提升。     

基于改进深度卷积生成对抗网络的路面指示标志识别方法

针对道路交通环境中路面标志识别涉及的数据集较少和识别准确率不足的问题,研究了基于深度卷积生成对抗网络的道路表面指示标志的识别方法.在深度卷积生成对抗网络的结构基础上,根据具体应用修改生成网络和判别网络的损失函数,并用随机梯度下降算法替代原始的优化器,对指示标志的原始样本集进行样本生成,以增加样本数据量.基于Faster R-CNN算法进行路面标志的特征提取,实现路面指示标志的识别,并基于迁移学习对识别模型进行微调,将目标识别效果应用于实际道路环境中.实验结果表明,通过深度卷积生成对抗网络生成的样本图像有效地扩增了路面标志的数据集,增广后的多类目标识别的mAP提高了17.1%,小样本情况下的识别准确率随着样本量的增加和样本质量的改善而得到了明显的提高.      

基于改进YOLOv5s模型的地铁屏蔽门与列车门间异物快速检测方法

快速准确地检测地铁屏蔽门与列车门间异物对于保障安全具有重要意义。针对当前地铁屏蔽门与列车门间异物检测方法的低效和不准确,提出了1种基于YOLOv5s模型的快速检测方法。由于原始YOLOv5s模型在检测异物时仅依赖于候选区域内部特征信息而忽略了全局语义信息,因此引入全局语义模块来解决这一局限。该模块集成了非局部模块和压缩-激励模块：非局部模块采用自注意力机制建模像素对关系,捕获长局信息依赖;压缩-激励模块则起到降低模型计算量的作用。全局语义模块使得模型能够捕获全局语义信息并将其与局部信息相结合,以实现更好的异物检测,同时不会显著增加计算复杂度。此外,原始YOLOv5s模型中低效的Focus模块被1个完全由标准卷积单元构成的Stem模块所取代,有助于减少模型计算量和提高检测速度。使用桌面级显卡NVIDIA TITAN Xp,在从真实地铁站中采集构建而成的5 854张地铁异物数据集,对模型进行验证,实验结果表明：(1)改进后的YOLO模型表现显著优于其它基准模型,检测速度达到385帧/s,相比原始YOLOv5s提升100%,相比最快的YOLOv3-SPP提升466%;(2)改进后的YOLO模...     

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%.      

基于实例分割的车道线检测算法

为实现在自动驾驶复杂场景下检测数量变化的车道线，提出一种基于实例分割的车道线检测算法。首先以ResNet18网络作为主干网络提取图像特征，采用特征金字塔网络进行特征融合。同时设计一种扩张卷积残差模块来提高检测的精度；然后基于车道线的位置进行实例分割，利用语义分割出的车道线点位置预测对应的聚类点位置，通过对聚类点采用DBSCAN聚类算法实现车道线实例区分。结果表明，该算法能够在复杂的自动驾驶场景下有效地进行多车道线检测，在CULane数据集和TuSimple数据集上的调和平均值分别达到75.2%和97.0%。     

基于深度学习的多角度车辆动态检测方法

针对在复杂场景下,背景区域干扰特征过多、被检测目标运动速度快等导致的动态目标检测率低的问题,研究了基于深度学习的多角度车辆动态检测方法,将带有微型神经网络的卷积神经网络(MLP-CNN)用于传统算法的改进.使用快速候选区域提取算法提取图像中可能存在车辆的区域,之后使用深层卷积神经网络(CNN)提取候选区域的特征,并在卷积层中增加微型神经网络(MLP)对每层的特征进一步综合抽象,最后使用支持向量机(SVM)区分目标和背景的CNN特征.实验表明,该方法能够处理高复杂度背景条件下,部分遮挡、运动速度快的目标特征检测,识别率高达87.9%,耗时仅需225ms,比常用方法效率有大幅度提升.      

基于GhostNet的轻量级桥梁裂缝图像语义分割算法

针对现有的桥梁裂缝检测语义分割网络参数量过于庞大、计算时间长、难以部署在移动端等资源受限的设备上，而且存在裂缝细节识别困难、分割结果不连续的问题，提出了一种优化PSPNet网络结构的改进型轻量级裂缝语义分割模型Ghost-PSPNet。首先利用GhostNet替换ResNet-50作为主干网络，以更小的计算代价生成冗余特征，其次在模型中引入一条支路结构融合多层级特征，得到含更多准确裂缝形态、空间位置信息的高语义特征图，并在金字塔池化模块(Pyramid pooling module PPM)后嵌入自适应通道注意力机制ECANet来强化上下文语义关系衔接。实验结果表明，与PSPNet以及ShuffletNetV2、VGG16为主干的DeepLabV3+、UNet网络相比该模型mIoU值可达82.8%,所占内存仅为14.9 MB较原始PSPNet模型减少了近90%,实时帧率值FPS为38,实现了实时性和准确率的良好平衡。     

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     

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.     

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     

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％。