基于样本自动标注的隧道裂缝病害智能识别

隧道表面裂缝的检测已经成为地铁运营人员的重要巡检任务之一.为实现隧道裂缝病害的自动监测，提出一种结合病害特征提取和深度学习的隧道裂缝样本自动标注与识别算法；针对隧道裂缝形态特征建立裂缝图像的特征样本库，改进了AlexNet深度卷积网络结构；设计研制了轨道移动式隧道图像采集系统以及巡检车，采集并构建了包含4 500张裂缝图像样本和1 500张测试图像的数据集，用以验证算法的可行性和有效性.研究结果表明：采集的图像清晰度符合要求，所设计算法可完成裂缝目标自动标注；裂缝图像测试集的识别率达到97.8%，证明了算法研究和采集系统的有效性.     

智能座舱的七大趋势

<正>纵观汽车座舱的发展历史，从最早期的机械式座舱到现在的智能座舱，汽车制造商在汽车座舱方面的探索从未停止，汽车座舱的形态也在不断发生变化，以满足消费者在不同阶段的需求。在“华舆奖”中国年度典范智能座舱评选的过程中，通过扫描整个市场的智能座舱，对具有代表性的智能座舱和前瞻技术的深入解读，我们发现当前的智能座舱呈现如下趋势。