编队中层区域防潜配置研究

编队中层防潜区域作为外层和内层的衔接部分,在防潜作战中的地位是极为重要的,中层警戒舰的配置决定了编队防潜安全.论文通过细致详实的数据分析和计算,科学计算出中层警戒舰配置阵位,从而印证了中层防潜区域是编队防潜作战中最适合阻敌接近的区域.     

我国自贸区国际船舶登记制度辨析

在我国自贸区国际船舶登记制度的创新过程中,政策探索以"特案免税政策"、《中国(上海)自由贸易试验区国际船舶登记制度试点方案》,以及上海自贸区临港新片区的船舶登记新政为主要代表.本文通过分析前述三项政策的利弊,对我国自贸区船舶登记制度创新进行辨析,并提出重视香港旗的作用、充分利用自贸区平台和设立船舶所有人综合服务等建议.     

基于IPV6协议的海上移动通信网中SDN的数据转发技术研究

海上船舶移动通信是指船舶电台之间、船舶与基站电台之间的通信,目前应用范围最广的海上移动通信方式是VHF天线,尽管VHF具有成本低、结构简单等优点,但同时存在着信号传输质量差、抗干扰能力差等问题,因此,有必要对海上船舶的移动通信网络进行升级。IPV6协议是新一代网络通信协议,本文基于IPV6协议,研究船舶移动通信网络中SDN网络体系架构,并重点研究了通信网络的报文格式和数据转发等技术,对改善海上船舶移动通信网络的通信质量、抗干扰能力、数据传输能力有重要意义。     

大窑湾二期工程采场周边环境及地质地形对爆破振速的影响

对爆破区域岩石生成历史进行了追溯；揭示爆破区域岩石的动态特性：并对各岩石合成振速及计算单位振速进行了分析，初步找出规律；得出大窑湾二期工程爆破区域周边环境对爆破振动速度的影响，对确定爆破振速的综合影响及制定该区域爆破振速控制技术措施提出展望。     

依靠技术攻关运用科学管理控制大体积混凝土施工裂纹

论述大体积混凝土裂纹产生的机理及控制措施。     

地方院校智能科学与技术专业的创新人才培养模式研究

摘要随着智能科学与技术专业教学实验的推进和人才需求的迅速发展,培养创新型智能科学与技术方面的人才重任摆在每一位智能专业的教育工作者面前。本文主要思考与时俱进的教学观念、教学手段、教学方法和教学模式,为在新形势下培养具有创新思维,自主创新和工程设计能力的智能专业人才服务,为教学改革加入新的活力和释义。     

无人驾驶汽车周边车辆行为识别算法研究

周边车辆行为识别对于提升无人驾驶汽车决策规划的合理性和控制安全性至关重要。传统的周边车辆行为识别方法识别精度普遍不高,且缺乏对交通主体相互之间邻域影响的考虑,算法鲁棒性较差。针对此,本文中提出了一种SLSTMAT(Social-LSTM-Attention)算法,创新性地引入目标车辆社交特征并通过卷积神经网络提取,建立了基于深度学习的车辆行为识别模型,应用注意力机制来捕捉行为时窗中的多时步信息,实现了周边车辆行为准确识别。采用HighD轨迹数据集和实车数据进行算法验证。结果表明,所提算法对周边车辆行为识别的准确率达94.01%,在目标车辆到达换道点的前1 s时刻行为识别精度达90%,具有较高的工程应用价值。     

基于改进分层可拓理论的智能汽车AFS/DYC协调控制

针对紧急避障及大曲率工况的稳定控制难题,提出基于改进分层可拓理论的AFS和DYC协调控制系统,引入了鲸鱼算法解决了可拓边界的自适应划分问题,既简化了分层可拓理论的边界确定过程,又遏制了控制器的一些较为强烈的输出振荡,显著提高了车辆控制的稳定性和安全性。所提AFS/DYC协调控制系统分上下两层,上层是改进分层可拓协调模块,下层是AFS/DYC控制器模块。上层可拓协调模块主要通过横摆角速度、纵向车速以及规划路径曲率来确定AFS和DYC的权重系数,下层控制器模块主要通过上层协调模块确定的权重系数来分配AFS和DYC的输出量,最终实现对智能车辆的稳定性控制。Carsim和Simulink联合仿真结果表明,所提协调控制系统在紧急避障、双移线等大曲率及曲率突变工况下,对横摆角速度和纵向车速的控制效果相较于分层可拓控制、普通可拓控制均有较大提升。     

基于改进门控上下文聚合网络的雾天实时行人检测方法

针对自动驾驶车辆在雾天情况下易将行人误检和漏检的问题,提出一种基于改进GCANet除雾网络和CenterNet检测网络相结合、有效进行雾天行人识别的联合检测方法。该方法在GCANet中引入结合底层细节和全局结构的复合损失函数,优化除雾图的结构细节及图像质量;并将改进的GCANet除雾算法应用于检测算法的训练图像预处理中,最后送入CenterNet网络训练。试验结果显示,本文提出的方法在合成雾天数据集Foggy Citypersons上的平均对数漏检率MR-2值达到9.65,在真实雾天数据集RTTS上的平均精度AP50值达到86.11,降低了雾天场景下行人的漏检和误检情况,有效提升了检测网络在雾天条件下的泛化能力。     

采用64线激光雷达的实时道路障碍物检测与分类算法的研究

针对64线激光雷达数据量大,导致无人自主车的障碍物检测实时性差的问题,提出一种兼顾有效性和实时性的目标检测和分类算法。该算法首先通过多特征多层高度地图分离路面、障碍物和悬挂物;然后采用基于动态距离阈值的网格聚类算法对障碍物进行聚类,并结合相邻两个障碍物的运动状态信息对聚类结果进行修正,提高聚类的准确率;最后使用SVM对障碍物进行检测和分类。实验结果表明:该算法最优识别率达89.77%,耗时约为95 ms,在保证检测和分类准确率的基础上,满足无人自主车在道路行驶时检测障碍物的实时性要求,具有显著的工程实用价值。