线路平面图三角剪接口的特殊处理方法

针对铁路线路可视化系统中，大幅面带状路平面图计算表现三角剪接口所产生的图像分割问题，提出了直接局部拼接的处理方法，并对铁路线路平面图进行了实际拼接处理，获得了理想的拼接效果。     

车载电子后视镜图像畸变研究

设计了摄像头光学透镜组，在标准网格图像经过该透镜组成像之后，标准网格图像产生了图像畸变。当选用CMOS图像传感器的长×宽比例的数值接近时，图像产生的畸变就减小，对应TFT显示屏的尺寸长×宽比例的数值接近，电子后视镜的视野也会减小；当CMOS图像传感器的长×宽比例数值增大时，电子后视镜的视野也会增大，图像产生的畸变就增大。在ISO 16505中没有规定几何畸变的具体参数指标，如果电子后视镜CMS与汽车主机厂前装配套，则CMS显示屏的尺寸或者长×宽比例需要有固定比例数值，以便保证电子后视镜的技术参数一致，也可以保证汽车的驾驶安全。     

基于ObjectARX的地铁盾构区间平面及纵断面快速出图方法研究

为实现地铁盾构区间平面图及纵断面图成图的标准化、自动化,提高制图效率,减少疏漏及错误,对地铁盾构区间平面图及纵断面图快速出图方法进行研究。首先提取出地铁盾构区间平面图和纵断面图中的公共参数,作为单独模块进行参数输入。在平面图中,通过既有线路中线和区间起、终点车站中心里程和位置对线路中线进行定位。在此基础上,进行自动绘图、标注、修改,并根据区间线路线形自动多图纸出图。在纵断面图中,进行水平和垂直方向不同比例缩放及区间定位,然后自动绘图、标注和修改,对不同出图区域进行定位,创建出水平方向自适应长度的纵断面标准框图。通过对研究成果软件进行测试可知,该软件能极大提高设计人员的工作效率。     

道路标线图像采集中的几何畸变校正研究

为探索道路标线养护信息采集智能化，建立了基于机器视觉的道路标线图像信息采集系统，因摄像机光学镜头为广角镜头，且光轴与道路平面倾斜，因而采集的道路标线图像会产生鼓形畸变和倾斜畸变。在分析道路标线图像产生鼓形和倾几何斜畸变原因的基础上，采用三次多项式校正道路标线图像的鼓形变形，并提出了一种用几何物像关系校正道路标线图像的倾斜畸变，实验结果表明这种方法是可行的。     

公路施工现场临时用电概论

从用电负荷估算、电源位置的确定、配电线路布置、配电导线截面积计算和电力供应平面图等几方面入手,对公路施工现场临时用电的引入方案进行了概述,以期解决公路施工场地的电力供应问题.     

复杂几何区域三维分块贴体网格的耦合生成

采用分块耦合技术生成了具有复杂几何形状的MIL模块的三维非正交贴体网格，为进行流场计算作了必要的准备。所介绍的网格生成方法保证了在分块生成网格时穿过分界面的网格线是光滑连续的，并且可通过边界面上同格疏密或者规定边界面上网格线之间的夹角来控制内部区域的网格疏密。     

汽车双横臂悬架典型工况有限元分析计算

悬架是汽车中的重要部件，应具有足够的强度和刚度，以汽车双横臂前悬架为例，首先在UG中建立了前悬架几何模型，然后在ANSYS软件中进行网格划分，并施加载荷和约束，最后在几种典型工况下，对前悬架中的主要部件进行了有限元分析计算。     

几何一致性对整车结构碰撞仿真影响

有限元仿真分析为车身结构CAD设计及性能控制提供指导和参考，要求具有可靠的仿真结果，因此大力提升计算机模拟精度势在必行。文章介绍了在有限元建模过程中网格与几何的一致性对整车结构碰撞仿真的影响，探讨了网格贴合精度、重要特征处理和调整厚度穿透对计算结果的影响，并进行了分析对比，找出了影响仿真精度的若干因素，对碰撞分析模型的正确建立及结果的可靠性分析和实车碰撞状态的有效反应具有指导意义。     

变截面箱梁ANSYS前处理程序开发与应用

基于通用有限元分析平台ANSYS,利用计算机辅助设计软件AutoCAD,以及Fortran程序,设计了将变截面箱梁几何信息转换为ANSYS前处理命令流,从而进行快速网格剖分的程序。该程序具有生成高质量六面体网格,以及根据用户需要随意调整网格密度的功能,在保证网格精度的前提下节约了有限元建模时间,提高了计算效率。运用该程序对某大型连续刚构拱桥进行了局部有限元分析。     

重读《单室梯箱畸变计算》

对文献[1]中的主导公式进行了梳理,并在其中增补了可以用来分析具有双层桥面、单室梯形箱梁畸变的几何参数,然后建立了用弹性地基相似梁法分析畸变的计算模型.通过两个示例表明,作这样的调理,不但可以大大节省计算时间,而且还扩大了文献[1]的应用范围.     

基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳实时监测

提出了一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态实时监测的方法。为了实现眼睛状态的检测,首先通过计算累计背景和当前帧的差分图像的质心确定脸部范围,然后通过二值化和轮廓检测确定眼睛的搜索区域。在利用启发式规则进行筛选定位之后,计算眼睛骨架曲线和两眼角连线之间的距离得到眼睛的睁开程度。通过计算相应的疲劳指标如PERCLOS、平均睁眼程度、最长眼睛闭合时间来推测驾驶员的疲劳状态。以驾驶员面部视频的主观评分作为评价依据对检测方法进行评价,结果显示上述3个指标在不同的疲劳等级下均存在显著性差异,通过对不同指标的融合可达到较好的疲劳检测准确率。     

基于3D空间球面的车载全景快速生成方法

为了高效生成具有低失真度的车载全景,以保证基于此影像信息的辅助驾驶系统的实时性,提出针对运算效率进行优化的车载全景生成方法。首先,利用多扫描线趋近、圆拟合的方法实现鱼眼成像有效区域的准确自动提取,并对参数进行优化以提升算法鲁棒性。基于鱼眼成像有效区域轮廓,计算得到有效区域半径以及圆心。以圆心为原点,半径为单位长度重构笛卡尔坐标系。再基于此坐标系,将鱼眼成像通过经纬映射投射至3D空间球面并在球心建立虚拟相机,利用梯度下降获取视锥体最优旋转角后进行视角重构并成像,直接获取该方向鸟瞰图,实现通过一步变换完成鱼眼校正与逆透视变换,达到提升车载全景影像生成速率与减少图像失真的效果。最后,对图像位置进行配准,使虚拟相机直接成像在指定位置,并对4幅图像进行融合,从而降低由于拼接缝带来的图像信息损失,保证生成的车载全景影像最大程度保留道路信息。研究结果表明:使用该方法在同等硬件平台下,基于标定参数计算生成车载全景影像速率提升接近1倍,从视觉上图像失真程度明显降低;该算法可以提升车载全景生成速率,减少计算资源占用,降低图像失真,从而提升基于车载全景影像的辅助驾驶系统的实时性与可靠性。     

变化光照条件下的交通标志快速鲁棒检测

变化光照条件下交通标志检测算法的准确率往往会显著降低。针对此问题,提出了1种新颖的概率图建立方法,并结合最大稳定极值区域特征进行交通标志检测。该方法包括3个处理步骤:①根据不同光照条件对真实场景交通标志样本图像进行明确分类以构建多类颜色直方图,将交通标志输入图像由原始色彩表达转变为概率图(直方图反投影);②通过在概率图上进行 MSER特征提取,获取候选的交通标志区域;③根据候选区域的面积、宽高比等特征快速有效去除非交通标志区域。实验结果表明在弱光照和强光照条件下基于归一化RGB的交通标志检测算法检测准确率分别下降到84.4%和83.0%,基于红蓝图的交通标志检测算法检测准确率分别下降到87.4%和86.3%,提出的算法在变化光照条件下依然可以保持90%以上的检测准确率,对光照变化有较好的鲁棒性。      

考虑非稳态传热的高速汽油机主轴承润滑分析

针对一款高速汽油机主轴承内部润滑与摩擦磨损问题,考虑到轴承承载不均导致的轴瓦与润滑油非稳态传热,基于弹性流体动力润滑(EHD)和轴承动力学理论方法,通过迭代计算,得出该高速汽油机具有代表性的第三主轴承在最大转速(9500 r/min)时轴承内部精确的温度场与热变形,并以此为轴承新的几何轮廓边界条件分析轴承的实际润滑情况.结果表明,与未考虑轴瓦温度场及热变形相比,轴承润滑状态明显恶化,具体表现为轴承最小油膜厚度减小、最大油膜压力增大,且出现较严重的磨损.最后通过发动机台架试验测得轴承的实际工作情况,并与计算结果进行对比,计算结果与实际摩擦磨损情况吻合,验证了所用方法和所得研究结论的正确性.     

城市隧道驾驶员视力角特征及应用

利用利用眼动仪系统,以城市道路隧道路段驾驶员注视点变动为研究对象,对4名驾驶员共进行16次有效行车试验,得出注视点分布一般特征。并根据心理学研究中提出的视力角概念,用成功扫视幅度中值来量度视力角,建立基于视力角特征的城市隧道标志视认模型:城市隧道行车过程中,当目标物体在注视点分布椭圆边界的视力角范围之内,较容易视认,超过此范围,则难以视认。再利用该模型,对隧道进口交通标志的设置进行安全性评价,并提出改善建议。     

立体虚拟现实技术在铁路选线中的应用研究

目前铁路选线是在平面图形系统软件中实现的。文中介绍了立体虚拟现实技术在铁路选线中的应用方法，着重讨论了地形和影像的分块处理方法以及用数据库来管理地形和影像数据，并在实时漫游显示方面提出了多线程技术的思想。     

针对铰接工程车辆的变角度全景环视系统研究

针对铰接工程车辆车头与车厢间存在铰接角度且车身长导致的视觉盲区大的问题，提出了一种可以根据铰接角度实时调整拼接图像的变角度全景环视系统。对于静态俯视图像的生成，提出一种用于将畸变图像转换为俯视图像并对齐到指定位置的查找表快速映射方法，实现了通过一步变换完成鱼眼校正、逆透视变换与图像配准，提升了静态俯视图像生成的速率。对于动态全景环视图像的生成，提出了一种根据铰接角度改变后对应的动态查找表直接生成变角度全景环视图像的方法，提升了角度改变时图像重新配准的速率。对于全景环视图像的融合，提出了一种循环颜色调整和透明度融合相结合的方法，从而对整幅变角度全景环视图像进行均衡化处理并降低拼接缝带来的图像损失。试验结果表明：在同样的硬件平台下，对于静态俯视图像的生成，该系统不仅将运行速度提升了接近1倍，并且有效减少了图像的失真程度；在图像融合方面，该系统不仅获得了较好的融合效果，并且保证了运行的实时性；通过实车验证，该系统可以生成全局均衡且无缝的变角度全景环视图像并在嵌入式处理器上实现了接近30 帧·s^-1的处理速度；该系统实时生成的变角度全景环视图像可以有效消除铰接工程车辆周围的视觉盲区，从而提升铰接工程车辆行驶的安全性和便捷性。     

一种利用骨架提取和SVM分类的颗粒表征方法

集料级配是影响沥青路面抗滑和减噪性能的最主要因素,基于机器视觉技术,提出一种集料粒径高精度无损检测方法,结合骨架提取和支持向量机（SVM）算法来实现集料颗粒粒度分布的精确估计,为保证集料级配质量提供了有效手段。集料颗粒图像由数字相机获取,图像标定基于NI视觉助手Vision Assistant软件完成。颗粒骨架图像采用Skeleton-M骨架提取算法提取,针对所出现的骨架断裂情况,使用形态学膨胀和细化算法完成骨架修复;然后基于颗粒骨架图像提出颗粒粒径表征算法,基于骨架端点个数提出颗粒棱角表征方法;最后,通过提取颗粒图像特征参数,使用SVM算法对颗粒粒径分布进行精确估计。在颗粒棱角性表征方面,将所提出的颗粒骨架棱角性表征法与AIMS系统的梯度棱角法、未压实空隙率集料颗粒棱角法进行了比较。结果表明：与目前常见的粒径表征方法相比,所提出的方法可以较好地实现颗粒粒径表征和颗粒棱角性表征,所采用的基于多特征的SVM颗粒分档算法可以有效实现颗粒粒径分档,筛分档间的分档精度最高可达95%以上。     

Autonomous vehicle self-localization based on abstract map and multi-channel LiDAR in urban area

Accurate vehicle self-localization is significant for autonomous driving. The localization techniques based on Global Navigation Satellite System (GNSS) cannot achieve the required accuracy in urban canyons. On the other hand, simultaneous localization and mapping (SLAM) methods suffer from the error accumulation problem. State-of-the-art localization approaches adopt 3D Light Detection and Ranging (Lidar) to observe the surrounding environment and match the observation with a priori known 3D point cloud map for estimating the position of the vehicle within the map. However, storing the massive point cloud needs immense storage on the vehicle, or it should be stored on servers, which makes the simultaneous downloading of the map by multiple vehicles another challenge. In this study, rather than employing the point cloud directly as the prior map, we focus on the abstract map of buildings, which is easy to extract, and at the same time apparently observable by Lidar. More especially, we proposed vehicle localization methods based on two different abstract map formats representing urban areas. The first format is the multilayer 2D vector map of building footprints, which represents the building boundaries using vectors (lines). The second format is the planar surface map of buildings and ground. These map formats share the same idea that the uncertainty (deviation) of each vector or planar surface is calculated and included in the map. Later in the localization phase, the observed data from Lidar is matched with the abstract map to obtain the precise location of the vehicle. Experiments conducted in a dense urban area of Tokyo show that even though we significantly shrank the map size, we could preserve the mean error of the localization.