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基于端到端数据系统的自动驾驶系统对驾驶图像存在巨大需求。为解决一般生成式对抗网络模型在扩充驾驶图像数据集时不稳定及生成图像特征缺乏多样性的问题,研究1种改进网络模型LS-InfoGAN。结合最小二乘对抗损失防止模型梯度消失,并缓解生成器优化矛盾,提升模型训练稳定性。通过最大化生成图像与真实图像间的互信息提升生成器特征学习能力,改善生成图像特征多样性。利用转置卷积层还原图像特征,提升生成图像特征清晰度。以自主构建的模拟驾驶场景中获取的带标签驾驶图像集对模型有效性及其数据集扩充应用效果进行验证。实验分析表明:相比改进前模型,LS-InfoGAN模型的图像生成过程稳定性平均提升35%;使用此模型扩充的数据集进行端到端自动驾驶系统中决策网络的训练能在不采集新图像的情况下将系统决策性能提升1%~2%;建议使用此模型扩充图像数据集时将生成图像数量设置为原始训练集图像数量的1~2倍。 相似文献
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针对当前道路识别方法对道路材质识别精度不高的问题,提出了一种融合多源遥感影像进行城市道路材质高精度识别的方法。首先,对高光谱遥感影像中的地物光谱曲线进行分析,在保留地物光谱分离度较大的波段的基础上提升计算效率;通过分步融合的策略对多源遥感影像进行融合,提升高光谱影像的空间分辨率,为后续道路材质识别提供高质量的数据保障。其次,通过使用不同的指数对融合影像进行掩膜,提取城市建筑物,并在此基础上提取建筑物纹理信息与光谱信息,进行多特征融合并分类;最后,通过影像后处理对提取的道路进一步进行规范,得到最终高质量的道路材质识别结果。通过使用高分五号高光谱影像、高分二号全色/多光谱影像、高分一号多光谱影像对提出的方法进行实验验证,试验结果表明,本文方法可取得较高精度的道路材质识别效果,具有较好的应用价值。 相似文献
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为研究活塞侧击引起的缸套振动响应对柴油机缸套水侧空化状况的影响,以某国Ⅵ水冷柴油机为研究对象,结合结构动力学与计算流体力学,对缸套表面振动与其水侧流体动力学行为进行耦合分析.基于柴油机试验台架实测了缸套壁面振动,对应建立了柴油机气缸总成瞬态动力学模型,结合仿真与实测振动响应研究了活塞侧击作用下的缸套振动特性.然后,将瞬态动力学计算结果以动网格的形式输入二维冷却水套模型中进行数值模拟,研究了缸套振动形式、水套厚度和出口压力等因素对空化的影响.结果表明,缸套在活塞侧向力作用下的高频振动与其结构固有模态有关,缸套的高频模态振动和冷却水套厚度对缸套水侧的空化现象影响显著.提高冷却水套出口压力可小幅削减空化强度,而增加水套厚度对缸套水侧空化的抑制作用更为明显. 相似文献
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为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络(Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM)模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明:与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。 相似文献
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针对真空预压系统的高能耗问题,提出一种蓄能式真空预压排水系统,并通过室内单板真空预压排水试验,探究该系统的排水固结与节能效率。研究发现:真空室容积对该系统的排水固结效率存在一定影响,且对表层的影响大于深部,但与常规真空预压固结效率相差不大。该系统的节能效率与真空室容积密切相关,在试验条件下,对于功率1.5 kW、抽气速率7.2 m3/h的真空泵,当真空室容积大于排水固结土体的孔隙体积约3‰时,该系统耗能比常规真空预压系统减少50%;真空室容积越大,节能效率越高。该研究可为解决真空预压系统的高能耗问题提供理论支撑。 相似文献
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