基于粗集料表面纹理特性的沥青混合料性能研究

目前缺乏对集料表面纹理的直接定量测量和评定方法，基于光纤传感法设计了激光轮廓仪，直接测量了7种不同粗集料的表面纹理，应用算术平均偏差Ra对集料表面纹理进行了定量评定，并对集料表面纹理的粗糙度进行了简单的分类，最后通过沥青混合料力学性能试验对测量和评定结果进行了验证。结果表明，采用激光轮廓仪能够直接、准确地测量集料表面纹理；算术平均偏差对集料表面纹理的评定是合理有效的；其他条件相同的情况下，粗集料表面纹理的R值越大，沥青混合料的高温稳定性、水稳定性和低潭抗裂性能越好.     

基于聚焦深度的沥青路面微观纹理三维图像重构方法研究

沥青路面微观纹理三维图像重构是研究其微观性能的基本方法之一,针对国内外沥青路面微观纹理三维图像重构方法的不足,运用聚焦深度法,通过单目体视显微镜沿垂直沥青试块表面方向拍摄序列图像,采用改进的Laplacian聚焦算子进行序列图像融合并确定融合图像中每点所属的高度层次,用高斯插值算法得到每点准确的高度值,进而实现沥青路面微观纹理三维重构.与激光轮廓仪测量的断面轮廓线进行对比分析,验证了其精度和可行性.试验结果表明该方法可以高精度重构沥青路面三维微观纹理.     

集料表面纹理测量的试验设计

为定量测量和评定集料表面纹理状况,以进一步研究集料表面纹理对沥青混合料性能的影响,基于反射式光纤传感法设计了激光轮廓仪,并采用该仪器对6种不同集料的表面纹理进行了直接测量。试验中发现由于集料表面颜色不均匀,导致纹理测量结果失真。通过对集料表面进行镀膜处理,使测量结果反映了集料表面纹理的真实情况,最后分别采用算术平均偏差和平均波长定量评价了集料表面纹理的粗糙度。     

基于局部纹理统计模型的纹理图像检索

提出了局部纹理统计模型与改进的Log-likelihood统计相结合的纹理图像检索方法。首先设计了3种不同角度分辨率和空间分辨率的＂Uniform＂模式的局部二值模式,并且用其来提取图像特征,然后建立图像局部二值模式和局部方差的联合统计模型,最后用改进的Log-likelihood统计进行图像检索。提出的基于局部纹理统计模型的纹理图像检索算法具有旋转不变性,克服了LBP算法对旋转比较敏感的缺点。通过对Brodatz图像库中50类600幅纹理图像进行仿真试验,新算法能得到89.71%的平均查准率,与基于Gabor小波＋WMV组合算法相比,新提出算法的查准率提高了19.05%。     

浅析道路纵横断面测量的一种辅助算法

介绍了道路纵横断面测量的一种辅助算法 趋近法,利用这种辅助算法对全站仪极坐标法测量道路纵断面和全站仪三维坐标法测量道路横断面的测量方法进行改进,可提高道路纵横断面测量的精度.     

基于立体视觉的车辆尺寸参数测量系统研究

本文利用双目立体视觉原理，提出基于数码相机阵列的车辆尺寸参数三维非接触测量系统，并对其进行可行性研究。系统以双目相机为基本测量单元，通过合理布置多个数码相机的位置，使得不同的基本测量单元负责车辆不同关键部位的测量，从而获取特征点的三维空间坐标，进而获得车辆尺寸参数。本文就其中的摄像机单目标定算法，双目标定算法以及三维重建算法进行相关的研究，并提出相应的实现算法。实验数据表明该测量系统的可行性和有效性，具有一定的应用前景。     

基于Virtuoso3D的大面积弱纹理区域空三计算研究

针对目前无人机倾斜摄影测量内业数据处理过程中,大面积弱纹理区域空中三角测量出错率高且精度难以保证的现状,现采用Virtuoso3D对大面积弱纹理区域进行空中三角测量计算.首先,介绍了基于Virtuoso3D平台的空中三角测量的操作步骤,以容东片区实际项目为例,该区域被大面积植被、防尘网覆盖,航拍过程中会出现在多张连续影像中,存在特征点不明显或者缺失现象.在空三计算过程中,基于多视影像进行特征点计算提取的方法容易出现连续弱纹理像片不参与运算出现漏洞的问题,而Virtuoso3D采用机器视觉普适性算法,配合基于摄影测量的严密解算方式,在减少匹配次数的同时充分提升空三成功率和精度,有效解决大面积弱纹理区域空三连接点分布不均、断裂、分层等问题,自由网之后的精转点遵循由粗到精的原则分层迭代获得可靠的空三成果.     

粗集料的表面微观纹理的激光测量方法及分形性质研究

研制了一种采用激光三角测量技术的微距测量系统,对路面常用的花岗岩、玄武岩等粗集料的表面微观纹理进行测量,并分析了系统各种误差等干扰因素.利用MATLAB平台,采用盒子计数法对各种表面曲线及其所对应的原始数据进行分析,得出表面纹理的分形维数.测量分析系统总体抗干扰能力较强,满足粗集料微观测量要求,系统总体可靠、可行.对比...     

基于ASIFT与RANSAC算法的岩体结构三维重建方法研究

隧道开挖过程中岩体结构面信息获取的快慢和准确程度直接影响隧道施工的安全,针对三维重建算法效率低的问题,提出一种基于ASIFT与RANSAC算法的岩体结构三维重建方法和策略。首先采用普通数码相机快速获取一系列真实描述岩体结构的数字影像;然后针对岩体影像比例尺与倾斜角变化大、纹理相对贫乏的特点,采用ASIFT匹配算法与RANSAC误匹配点剔除算法来保证立体影像之间稀疏匹配的效率和可靠性;最后采用光束法联合平差方法对系列影像之间的相对位置与姿态进行求解,并综合利用核线几何约束、半全局匹配、多视最小二乘匹配等策略实现岩体影像的密集匹配,最终提取出岩体的三维信息。工程实践表明:基于ASIFT与RANSAC算法的岩体结构三维重建方法可以方便地实现工程岩体结构面完全非接触式测量,有效提高测量效率,避免测量人员暴露于未支护岩体下的危险。     

基于纹理特征的低照度环境下车牌定位与识别算法

在深入分析低照度环境下车牌图像特征的基础上,提出一种低照度环境下的车牌识别算法。该算法利用车牌区域水平灰度投影具有的显著纹理特征寻找车牌可能存在的区域作为车牌候选区。然后根据候选区域中的灰度分布特征确定最终的车牌位置。针对汉字与字母数字的结构上的差异,分别采用2种模板对汉字和数字字母进行了识别。对157张低照度条件下的车牌抓拍图像进行了算法测试。结果表明:提出算法的车牌定位准确率为97.46%,字符分割准确率为97.10%,字符识别准确率为94.71%,基本满足了实际工程需求。     

基于两阶段遗传算法的传感器网络布点

随着传感器网络在世界范围内得到越来越广泛的应用,具有感知、计算和通信能力的传感器节点以及由大量此类节点互联构成的传感器网络需要不断地优化并进行自动设计。文中致力于设计1种新型交通信息监测传感器网络,并采用两阶段启发式算法完成网络的自动布点,分析不同启发式算法运行结果性能指标的差异,从而证明了两阶段启发式算法在交通监测网络中的优越性。     

基于免疫遗传算法的铁路列车运行调整研究

列车运行调整是铁路调度部门的重点研究对象,而自动调整是衡量铁路调度指挥自动化水平的核心。因此,以偏离运行图最小为优化目标,考虑了区间运行时分、追踪间隔时间、车站停车时分、越行约束等6个约束条件,建立了列车运行调整模型;在算法方面,针对遗传算法的缺陷,如收敛速度较慢,易于早熟收敛,提出了1种效果较好的免疫遗传算法,并对编码方案、适应度函数、抗体浓度、变异算子等进行设计改进。仿真结果表明该算法与遗传算法相比,在收敛速度,最优值以及试验成功率方面都具有更为优越的特性,可为调度人员提供1个较好的调整方案。      

基于蚁群算法的自适应路径导航算法

针对时常发生和不断加剧的交通拥挤、堵塞等情况,研究一种动态的、自适应的导航算法,以达到对车辆进行合理有效的路径导航和路径规划的目的.这一算法是在蚁群算法的基础之上,辅以多因素综合评判的方式,改进蚁群算法的评判标准,构建动态导航模型.以该导航模型为基础,通过仿真实验进行求解,仿真实验中将路径宽度、通行时延等随机因素考虑在内并进行综合权衡,使得动态导航的结果具有现实中的指导意义.数据实例表明,该导航算法是可行的、有效的,具有良好的导航效果,可为实际的导航系统提供有力地决策支持.     

基于免疫遗传算法的公交线网优化研究

为了提高遗传算法在线网优化中的稳定性,在遗传算法过程中加入免疫因子的提取与注射,并设置局部最优的检测。改进后的免疫遗传算法能结合求解问题的特征信息对种群进行免疫接种,提高搜索速度和精度。通过路网验证,并与标准遗传算法进行比较,表明效果明显。     

一种组合式高速公路交通事件检测算法

传统的高速公路事件检测算法原理简单、容易实现,但很难达到高检测率和低误报率的效果。国内外学者越来越偏向于研究复杂算法,虽在理论上取得了较好的效果,但因数据传输量大、数据处理繁琐、对设备要求高等特征,降低了这些算法的实用性。因此,如何构建适合现状高速公路检测设备和软件系统,且具有良好检测效果的实用性算法,成为目前高速公路事件检测技术的热点话题。文中基于降低硬件成本和运行费用、提高检测效果这一目标,利用不同情况下各自算法特征值的变化规律,提供了一种基于California算法和滤波算法的组合算法。仿真研究表明,与单独应用California算法或滤波算法相比,这一组合算法在软硬件费用不增加的情况下,具有较高的检测率,且能有效降低误报率。     

高速公路网事故救援站点优化布置模型

通过建立高速公路网救援站的设立原则和基本假设,对高速公路网进行差分,化线为点,采用实际改良的Dijkstra算法进行最短路径计算,并基于贪心算法进行道路节点站桩法筛选,得出1套实际可行的救援站点优化布置模型。此模型考虑了实际高速公路网的特点,计算快速,并对各种拓扑的路网具有普遍适用的特性。     

求解广义最小生成树问题的元启发式算法

针对广义最小生成树问题,设计了2种改进的元启发式算法来求解：单亲遗传模拟退火算法和改进的禁忌搜索算法。通过综合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了单亲遗传和模拟退火的混合算法,并设计了自适应选择法和自适应基因重组操作;在改进的禁忌搜索算法中,通过在2种邻域进行搜索来避免陷入局部最优。数值实验验证了算法的有效性。     

基于改进 Adaboost 的行人快速检测与定位算法

随着智能交通的发展,道路行人主动安全的重要性愈发凸显,且越来越受到国内外研究机构的重视。选取 Harr-like特征,利用积分图快速计算矩形特征,对传统的Adaboost算法引入优化更新权重的方法,提出1种基于级联分类器的行人检测方法,实现行人的实时区域快速检测。实验结果表明,基于改进Adaboost算法的快速行人检测与定位方法实时性强、准确率高,基于该算法的行人快速检测与定位系统可靠性高、鲁棒性强。      

土坡非圆临界滑动面求解的混合搜索方法

在非圆临界滑动面的搜索中,先进行圆弧滑动面的搜索,将得到的临界圆弧滑动面作为非圆临界滑动面搜索的初始滑动面,采用改进粒子群优化算法——快速粒子群算法寻优;然后根据搜索到的较优值缩减搜索域的范围,再利用改进和声搜索算法寻优,将得到的结果作为问题的最优解。最后采用Spencer法计算滑动面的安全系数,并利用2个复杂土坡作为算例来检验混合方法的有效性。比较结果表明:该方法适用于多变量优化问题的求解。     

蚂蚁记忆系统结合邻域搜寻法应用於车辆途程问题

以蚂蚁记忆系统为基础搭配不同的邻域搜寻法做区域搜寻来应用於车辆途程问题。先以2-opt、根据2-opt增加交换节线的or—opt及改良交换法的Lin—Kernighan做途程内交换,选择和已知最佳解误差百分比最少的2-opt做改善,再计算记忆盒中较佳路线之重心,并从运量最少路线开始做区域改善,以其重心为基准对附近路线做途程内2-opt及途程间Swap的交换,如此将能有效降低区域改善的时间,进而提升求解效率。利用国际标竿例题来验证AMS之求解效率,在随机问题C1-C10。求解平均误差为0．98％,在丛聚问题C11-C14求解平均误差为0．55％。