基于Darknet框架下YOLO v2算法的车辆多目标检测方法

针对道路车辆目标检测传统方法需随场景变化提取不同特征, 检测率较低与鲁棒性差的问题, 提出了一种基于Darknet框架下YOLO v2算法的车辆多目标检测方法; 根据目标路段场景与车流量的变化对YOLO-voc网络模型进行改进, 基于ImageNet数据集和微调技术获得分类训练网络模型, 对训练结果和车辆目标特征进行分析后进一步调整改进的算法参数, 最终获得更适合于道路车辆检测的YOLO-vocRV网络模型下车辆多目标检测方法; 为验证检测方法的有效性和完备性, 采用不同车流密度进行了车辆多目标检测试验, 并与经典YOLO-voc、YOLO9000模型进行了对比; 采用改进YOLO-vocRV网络模型, 选取20 000次迭代, 分析了多目标检测结果。试验结果表明: 在阻塞流样本条件下, YOLO9000网络模型检测率为93.71%, YOLO-voc网络模型检测率为94.48%, 改进YOLO-vocRV网络模型检测率达到了96.95%, 因此, 改进网络模型YOLOvocRV检测率较高; YOLO-vocRV模型精确度和召回率均聚集在0.95, 因此, 在获得较好精确度的条件下损失的召回率明显较小, 达到了很好的折中; 采用混合样本训练后, 基于YOLO-vocRV模型的车辆多目标检测方法的检测率在自由流状态下可达99.11%, 同步流状态下可达97.62%, 阻塞流状态下可达到97.14%, 具有较小的误检率和良好的鲁棒性。      

路面抗滑性能检测与预估方法综述

针对道路工程中路面抗滑性能检测与预估中存在的问题,分别从力学机理、检测方法、预估模型3个方面系统梳理了路面抗滑性能相关成果及进展;基于传统的库伦摩擦定律,阐明了路面抗滑性能的摩擦力学机理,从路面、轮胎以及接触环境3个方面总结了抗滑性能的影响因素;总结了抗滑性能的直接与间接测量方法,重点分析了路表纹理检测技术的难点以及测试数据的预处理方法;对比分析了抗滑性能预估的传统经验统计模型、力学模型以及机器学习等方法的优点与不足。研究结果表明:影响路面抗滑性能的因素众多,传统的摩擦理论难以描述橡胶与粗糙表面接触界面第三体的力学行为,因此,需要进一步研究具有润滑介质的接触界面摩擦机理;抗滑性能直接检测方法功能单一,成本较高,表面纹理的高速无接触自动化检测更加符合未来智能一体化检测需求,但高精度、大量程检测以及数据清洗仍是需要突破的瓶颈;相比现行的各类预估模型,经验统计模型及机器学习弱化了胎-路接触特性,导致预估模型缺乏扩展性;推行有限元仿真力学模型方法,有望进一步揭示复杂物理场下的摩擦机理,从而开发更精准、高效的路面抗滑预估模型。      

基于频率测量的高层建筑地震作用损伤分析

为寻找一种更有效的地震引起的高层建筑损伤识别方法,在前人研究的基础上,根据地震作用下高层建筑结构自振频率的变化规律,提出了一种新的损伤模型.该损伤模型考虑了高阶振型、振型参与系数、结构形式和结构自振频率测试方法等影响因素.利用所提出的损伤模型对2个高层混凝土结构模型模拟地震振动台试验数据进行了分析,结果表明,该损伤模型与试验现象基本吻合.     

The Anomaly Detection in SMTP Traffic Based on Leaky Integrate-and-Fire Model

Introduction TheSMTP[1]isusedasthebasisformost electronicmail.EmailisthemostpopularInternet servicenow[2],anditallowspeopletocommuni-catebyexchangingelectronicmessagesglobally.Thesemessagescanbedeliveredinafewseconds toacoupleofhours.Anaddedattractionisthe relativelylowcostofsendinglargemessages.Combined,thesebenefitsgiveusersaconvincing argumentforaccesstoemail,andthustheconnec-tionoftheirsystemstotheInternet.SMTPisasimpleprotocolandcontainsonlya fewbasiccommands.Thereareseveralsecurity …     

On-line Batch Process Monitoring and Diagnosing Based on Fisher Discriminant Analysis

Introduction Nowadays, it has been paying more attentionto the batch or semi-batch process which producedthe high added value and high quality products inchemical industry, such as polymer, pharmaceuti-cal and semiconductor industry.The aim of the batch process monitoring is tokeep the product quality uniform and consistentunder batch-to-batch process and meet specifica-tion limits. The direct approach is to monitor cru-cial product quality variables in batch process.However, quality variables…     

一种有效提升公路工程质量的新型组织模式探讨

随着高速公路建设的标准日益提高,进入复杂地带建设高速公路的比重增大,新的问题、新的情况、新的矛盾不断出现,要求集思广益,深入研究探讨的技术问题越来越多,建设单位无论是从内外环境还是从市场需求等方面,都迫切需要一支在技术上能够提供方案诊断以及通过全过程跟踪并提供决策依据的队伍,充实到建设单位管理中来,这就是我省近年来一种有效提升工程质量、降低工程造价的组织措施,即专家技术咨询组辅以现场试验检测中心的模式。     

基于加权核密度估计的自适应运动前景检测方法

为解决监控视频背景初始化过程中前景干扰的问题,提出了一种基于加权核密度估计(KDE)的自适应运动前景检测方法.该方法对时间域变化稳定的像素值进行加权,并利用核密度估计构建背景模型,避免了背景初始化过程中前景的干扰.基于该背景模型,提出了一种新的阈值设定策略.该策略根据前景空间分布的连续性自适应获得前景阈值,填充前景中的"孔",并更新阈值.实验结果表明:即使场景中存在运动前景,该方法能够在多种场景下获得90%以上的查准率和查全率,其性能优于传统的背景差法.      

基于云模型的模糊边缘检测

基于云模型和模糊集理论。提出了一种新的边缘检测方法．该方法根据图像灰度。借助区域生长算法产生对象云；通过云运算生成边界云并构建模糊隶属带。进而在条件概率和模糊划分熵的基础上。根据最大模糊熵原则确定最优阈值，对图像模糊边界进行提取．试验结果表明。该算法能保留大量低灰度信息。可以获得较好的枪涮特栗．     

模糊数学方法在交通流预测评价中的应用

影响交通流状态预测的因素很多,如何对预测效果作出评价十分重要.过去往往根据一两个指标的简单对比得出结论,或者仅作定性评价,缺乏严密性.本文运用模糊数学方法,建立了一个量化的评价模型,通过模糊变换及其他相关计算得出结论,较常规方法更快、更准确、更科学,更适合多种预测方法同时进行比较.     

模糊数学方法在交通流预测评价中的应用

影响交通流状态预测的因素很多,如何对预测效果作出评价十分重要.过去往往根据一两个指标的简单对比得出结论,或者仅作定性评价,缺乏严密性.本文运用模糊数学方法,建立了一个量化的评价模型,通过模糊变换及其他相关计算得出结论,较常规方法更快、更准确、更科学,更适合多种预测方法同时进行比较.     

基于模糊择近原则的入侵检测系统

网络入侵检测需要考虑的因素是多方面的并且是模糊的,要准确界定正常状态和异常状态是目前入侵检测系统面临的一个难点,针对这一问题,本文提出了在网络入侵检测中运用模糊择近原则,利用模糊集合理论对网络入侵参数进行处理,最大限度地把正常状态和异常状态区分开来,提高了入侵检测的准确性,并通过实验验证了这一方法的可行性.     

基于BP神经网络算法的特大跨度斜拉桥施工过程中的线形预测

随着斜拉桥跨度的增大,其几何非线性因素影响越来越明显,这就需要寻求考虑几何非线性影响的特大跨度斜拉桥施工线形预测方法。文章分析BP神经网络算法的基本原理及改进措施,借助Matlab语言建立预测模型,探讨其在特大跨度斜拉桥施工控制中的应用。以某主跨为1088m的特大跨度钢箱梁斜拉桥为工程背景,验证该方法的合理性和可行性,为同类型桥梁的线形控制提供参考。     

瑞利面波椭圆极化在盾构隧道地层扰动探测中的应用

为解决传统物探方法在城市盾构隧道工程中难以对地层扰动达到较好探测和监测目的，提出了主动源瑞利面波椭圆极化方法. 采用二维有限元数值模拟对实际盾构隧道施工背景下的地层情况进行全波场正演模拟，并对其波场传播、速度频散和椭圆极化频散等特征进行分析；结合工程实例，进一步将椭圆极化方法和传统速度频散方法进行对比研究. 研究结果表明:主动源瑞利面波椭圆极化方法在探测地下介质结构分布及监测地下空洞等异常结构的变化方面具有和传统速度频散方法同样的探测效果，但由于其不需要长大检波器排列，对周围环境震动等噪声抗干扰能力相对较强，因此更适合城市等场地受限和具有一定震动和噪声干扰的环境，从而具有更广阔的应用前景.      

联盟环境下国际航线市场份额预测方法研究

与一般的航线市场份额预测不同,联盟环境下国际航线合作产品是双方或多方一体化运作,产品属性复杂,预测难度大,因此,有必要探寻一种科学合理的预测方法.本文在经典QSI模型的基础上,应用大量国际航线运营数据,对路径产品各项属性进行测试筛选,提出一套改进的QSI指标体系.进一步使用中美航空市场实际数据对本文提出的QSI模型进行试验分析.结果表明,本文建立的QSI改进模型能够较好地预测国际航线市场份额,效果优于经典的QSI模型.     

基于SMILO-VTAC模型的复杂低空多机冲突解脱方法

针对传统SMILO-VTAC模型的2种不受控情形, 提出了面向不受控情形的复杂低空多机冲突解脱模型; 在传统SMILO-VTAC模型的基础上, 考虑复杂低空空域物障限制条件, 提出了面向物障情景的低空多机冲突探测与解脱模型; 结合通用航空活动任务优先等级, 建立了基于任务优先性质的多机冲突探测与解脱规则和流程; 建立了多航空器对头汇聚场景, 基于提出的方法进行仿真验证。分析结果表明: 相比传统SMILO-VTAC模型, 提出的方法能够满足不受控情形的多机冲突探测与解脱实际需要, 并能根据任务优先等级计算方案, 解脱成本分配合理, 符合复杂低空空域航空器的特点; 提出的方法在航空器数量不大于4架次时, 求解时间略长, 但基本控制在1 s以内; 当航空器数量大于4架次时, 求解时间小于传统SMILO-VTAC模型; 当航空器数量不小于7架次时, 求解时间远低于传统SMILO-VTAC模型; 在将优先级因素加入考量后, 方法的平均解脱成本较传统SMILO-VTAC模型增加了10%~20%, 以少量增加平均解脱成本为代价, 实现了解脱成本依照优先级顺序的分配, 将高优先级航空器解脱成本向低优先级航空器传递。可见, 在多航空器运行和多优先级情景下, 改进方法具有更高的解脱效率, 在相同计算时间内具有更高的解脱架次极限。      

车路协同系统仿真信息多分辨率交互方法

车路协同系统仿真研究对于交通系统的发展具有重要的意义.为了研究车路协 同系统的仿真关键技术并构建车路协同系统仿真平台,本文提出信息多分辨率交互方法 解决基于HLA的系统仿真过程中的网络拥塞问题,建立了高分辨率车辆行驶状态信息模 型、中分辨率车队状态信息模型、低分辨率交通流信息模型,运用聚合解聚法实现不同信 息分辨率间的仿真过程,采用模糊预测发送缓冲区信息排队长度方法确定多分辨率模型 间的聚合解聚时机.通过仿真管理器联邦成员的运行结果分析表明,该方法能够有效减少 系统属性吞吐量,从而较好控制网络拥塞,降低系统属性延时,提高仿真效率.     

斜拉索结构健康检测及安全评价系统研究

斜拉索是现代大跨度斜拉桥的重要承重结构,由于其长期暴露在空气当中,比较容易受到各种腐蚀破坏,因此对其进行结构健康检测及安全评价非常必要。通过对斜拉索的健康检测及安全评价系统构建进行研究,提出在该检测及评价过程中,需要选择比较经济、耐用且稳定性强的检测装置,同时建立科学、合理、全面的评价系统,以全方位提高斜拉索桥梁的运营管理水平,维护桥梁的安全性和平稳性。     

Validation Metric of Degradation Model with Dynamic Performance

With more and more attention on degradation process, we need the degradation model to be accurate all over the time rather than only at some specific moments. However, the traditional validation metric only estimates difference of static features. A validation method proposed in this paper uses hypothesis testing to identify whether the distributions of experimental measurements and simulation results are consistent. Then, based on the deviation between sample means, a global validation metric which reflects the difference of degradation process between computational model and physical system all over the service time is derived from the statistics of deviation between sample means. Furthermore, curve fit method for discrete experimental measurements is introduced. The case of electro-hydraulic servo valve is studied, and the results show that the proposed validation metric is appropriate for the validation of degradation model with dynamic performance output.     

公路隧道通风的模糊PID控制

通风控制就是要在节约电能消耗的前提下,将隧道内CO浓度和烟雾浓度控制在允许的范围内.对于这样一个大滞后的检测控制过程,利用模糊控制不需要建立被控对象精确数学模型的特点,提出了一种基于CO浓度和烟雾浓度检测的变频通风模糊PID控制方法,实现了在控制过程中对不确定的条件、参数、延迟和干扰等因素进行检测分析,采用模糊推理的方法对PID参数的在线自整定,可减小系统超调量、提高系统反应速度、缩短调节时间,从而改善了系统的动态性能,能降低电能消耗,延长通风机使用寿命,降低运营成本.     

Efficient Accurate Context-Sensitive Anomaly Detection

For program behavior-based anomaly detection, the only way to ensure accurate monitoring is to construct an efficient and precise program behavior model. A new program behavior-based anomaly detection model, called combined pushdown automaton （CPDA） model was proposed, which is based on static binary executable analysis. The CPDA model incorporates the optimized call stack walk and code instrumentation technique to gain complete context information. Thereby the proposed method can detect more attacks, while retaining good performance.