基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50...     

马鹿箐隧道泄水洞管道流径流的特征分析

通过对突水地段岩溶水文地质特征、充水管道突水特征、突泥物特性等的分析研究,进行涌水量(突水量)的预测,评价突水对工程和环保的影响,以指导设计和工.隧道突水为揭露管道流而产生,管道流为独立的单管式,与浅部岩溶水带和其它暗河系统缺乏水力联系,采取适当措施加强排水,对环境不致产生重大影响.     

寒区隧道冻胀压力的约束冻胀模型

评价了中国主要的冻胀压力分析模型,在存水空间模型的基础上,分析了冻胀水体的形变约束特征,提出了冻胀压力类似于气体压力的约束冻胀模型,并给出了相应的理论分析公式;计算分析了冻胀压力的作用位置、冻胀水体尺度、围岩和衬砌刚度等对衬砌结构安全度的影响及分布规律。结果表明:该模型表现了冻胀压力为局部荷载的特征,同时考虑了衬砌和围岩刚度对冻胀压力的影响,并可模拟存水空间内的冻胀水体为任何多面体形状;增加衬砌刚度仍是提高衬砌抗冻能力的有效措施。     

基于轨道车辆轴箱加速度的动态轨道不平顺分析

提出了一种基于加速度积分算法的动态轨道不平顺计算方法,通过剔除趋势项,选择合理的采样比,提高加速度数据对位移的预测精度.建立了引入轨道不平顺的单轮轨模型,由此得出的一系簧下质量的加速度响应能够反映动态轨道不平顺.以某运营线的地铁车辆作为研究对象,排查了其车轮踏面情况对轴箱振动的影响,对不同线路上的轴箱加速度数据进行动态...     

海拔对铁路隧道内瞬变压力及车厢内乘坐舒适性的影响

利用计算流体力学软件FLUENT,基于三维可压缩、黏性、非定常流场数值模拟方法,建立隧道-空气-列车三维数值仿真模型.针对高海拔地区隧道空气动力学效应,研究列车以300 km/h的速度运行通过不同海拔隧道时产生的隧道内瞬变压力及车体表面瞬变压力的变化特征,分析大气压和温度等因素对瞬变压力的影响规律,得到海拔高度与瞬变压...     

广州地铁一号线车辆空压机试验台的设计及应用

介绍了广州地铁一号线车辆空压机试验台的评估原则、主要功能、系统构成以及应用情况。     

预测碳纤维薄板增强RC梁抗弯疲劳寿命的AFN法

在碳纤维薄板(CFL)增强RC梁中,加固后构件的疲劳寿命受到被加固结构本身性能、加固材料性能以及荷载水平等因素的影响,加固效果具有明显的非线性,加固后疲劳寿命难以显式表达。本文采用AFN法预测加固梁的疲劳寿命:用层次分析法(Analytic hierarchy process)对影响疲劳寿命的主要因素进行分析;用模糊聚类法(Fuzzy clustering)确定训练样本;运用神经网络方法(Neural network),建立疲劳寿命隐函数关系式,从而预测CFL加固梁抗弯疲劳寿命。以疲劳试验数据为样本,用层次分析法选取最大荷载、CFL的应力水平、初始挠度、循环次数为200时跨中挠度的试验数据作为疲劳寿命隐函数的随机变量输入单元,以CFL加固梁的抗弯疲劳寿命作为输出单元。通过预测值与试验值的对比分析,验证了AFN法预测CFL增强RC梁抗弯疲劳寿命的合理性。     

物流配送车辆路径问题多代竞争遗传算法

针对遗传算法在解决车辆路径问题时效率较低的缺点,将寿命和年龄的概念引入遗传算法,提出了多代竞争遗传算法.每次通过遗传或变异更新一定数量的个体,对于个体按其年龄和寿命决定其是否留在下一代种群中,或终止其生命.通过这种方式,增加了较优秀个体在种群中的存活时间,加大了其繁殖几率和优秀基因被子代个体继承的概率.并应用算法对实际算例进行了测算,取得较满意结果.多代竞争遗传算法对其他优化问题同样适用.     

消息中间件中多线程池并发模型的研究

分析典型的并发模型的缺陷,介绍工作者并发模型和领导者/跟随者并发模型的原理和优缺点,提出一个多线程池的并发模型:该模型不仅能提高中间件的并发能力和抢先能力,还能控制中间件的规模,提 高其实时反应能力.