几种初至自动拾取算法在地震波法隧道超前探测中的对比分析

在地震勘探中,尤其在浅层地震勘探、层析成像和地震波法超前探测中初至时间拾取精度直接影响勘探区域地质结构的反演结果，初至时间的自动拾取也是隧道超前地质预报地震数据处理的一个关键环节。介绍4种初至自动拾取算法--最大振幅法、能量比法、STA/LTA（长短时窗比）法和AIC（峰度赤池信息量准则）法，利用云南某隧道超前地质预报采集到的1组地震数据，对4种初至自动拾取算法进行对比分析，结果显示SLA/LTA算法拾取的初至时间更为精确，AIC法、能量比法次之。进一步利用其他隧道超前地质预报采集到的几组数据进行对比分析，获得相同结论。     

地铁防淹门控制系统维修方案优化

地铁防淹门系统是一种防灾设备。因突发事故造成地铁隧道破裂后,防淹门系统可防止江河水涌进地铁车站而造成事故的进一步扩大。一旦发生事故时,能紧急关闭闸门,封闭过江隧道,保护地铁车站人员和设备的安全。基于设备结构的特殊性和作为应急设备使用的特点,防淹门系统通常安装在地铁隧道过江段两端的地铁站端部与隧道接口处或区间内,因此防淹门控制系统的维修质量显得尤其重要。通过分析维修中遇到的门体升降、水位报警和控制系统死机等问题,提出了维修优化建议,该优化方案能够大大提高地铁防淹门系统的可靠性。     

既有铁路货车非嵌入式储风缸故障原因分析及改进建议

对既有铁路货车装用的非嵌入式储风缸故障产生的具体原因从焊修工艺、组装技术作业过程、车辆定期检修作业质量控制等几方面存在的问题及不足进行了全面的分析,并对如何解决既有铁路货车装用的非嵌入式储风缸存在的质量问题提出了具体改进建议,对于指导车辆检修作业质量控制具有一定的参考价值。     

黄土路基塌陷及治理措施研究

黄土地区公路路基塌陷灾害较为常见.分析路基塌陷的成因、危害,提出调查、识别方法以及相应的治理对策,以供同行参考.     

地铁车辆管线模块化设计

斜述了轨道交通车辆在对牵引、辅助、制动等主要部件进行系统整合时开展的模块化设计工作.介绍了管线模块的概念和实施方法.模块化设计模式有利于车辆制造和后期运用检修.     

南京市电动自行车发展趋势研究

结合南京电动车发展现状,对南京市电动车发展优势及劣势并对其发展趋势进行定性判断;对不同电动车发展政策下,各交通方式客流转移量进行交叉弹性分析;综合考虑影响电动自行车发展的各种影响因素,从管理者、使用者以及生产者的角度出发建立评价指标体系,并应用模糊评判法方法建立电动自行车的发展趋势评判模型,可为政府决策电动自行车的发展趋势提供一种思路。     

基于四元数的舰船捷联惯导粗对准方法研究

当舰船处于系泊和锚泊状态时,受风浪作用陀螺仪无法提取出地球自转角速度信息,从而导致粗对准解析法失效。针对这一问题,提出一种基于惯性坐标系的粗对准算法。采用四元数法表示舰船姿态,将所求初始姿态四元数分解成3部分分别进行求解。应用惯性坐标系方法及四元数法表述使得算法简单,计算机时少。仿真结果表明,在系泊和锚泊状态下,经算法解算出的姿态误差角在粗对准要求的范围内,完全可以满足后续的精对准要求。     

舰载无人机舰面战术控制系统的应用研究

介绍美国提出的战术控制系统(Tactical Control System, TCS),分析其组成结构和实现原理,对TCS的发展现状作了介绍.在分析美国TCS的基础上,结合我国海军舰船及舰船指控系统的发展现状,提出了舰面战术控制系统的主要内容及关键技术,作为对舰面战术控制系统应用的探索.     

蜂窝纸托盘在摩托车包装中的运用

纸质托盘由于材料100％可回收再利用，没有任何污染，符合世界环保要求，虽质量只是同等木制托盘的1／3，但最高承载可达2t以上，因此在摩托车行业中得到不断推广使用，现已成为出口、仓储、物流和中转运输等企业的首选。     

基于人车交互行为模型的上下客行为识别

上下客行为是常见的人车交互交通行为，但随意地在路边或者禁停区域上下客，不但容易干扰道路交通秩序，还可能造成人员伤亡的恶性交通安全事故，需要及时检出以便疏导管理。受益于智慧灯杆的开发和部署，全路段的上下客行为检测成为可能。设计了一种基于智慧灯杆监控视频的人车交互行为模型HVIB（Human-Vehicle Interaction Behavior）及上下客行为识别方法，实现路边停车和上下客行为的检测。人车交互行为模型HVIB由车辆运动状态检测模块和人车关系检测模块组成。在车辆运动状态检测模块中，利用YOLOv4（You Only Look Once，Version 4）目标检测模型和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）跟踪算法输出高置信度目标信息，并抽取车辆时空位置特征表达。在人车关系检测模块中，结合人与车辆的空间位置变化和相对运动方向，形成人车关系的时空特征表达。通过计算视频中人车时空位置特征，基于车辆运动状态判别函数和人车关系判别函数输出车辆运动状态和人车关系类别，并依据不同人车交互行为的定义，可以实现上下客行为识别。使用真实城市交通场景视频数据，对多种天气条件（晴天、阴天、雨天）下的不同人车行为进行了识别试验。试验结果表明：所提出的方法可以全天候工作，其中在白天多种天气条件下，停车和上下客行为的检测准确率能达到90%和87%以上，夜晚正常天气条件下分别为82.5%和77.5%；同时，检测速度在每秒30帧以上，满足实际应用的实时性要求。