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为了挖掘桥梁健康监测数据蕴含的大量隐藏信息,以及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,提出了基于桥梁监测数据的损伤识别方法。从有限元模拟数据和实际监测数据中分别提取加速度响应,并对原始数据进行了预处理。通过卷积神经网络和栈式自编码网络分别对明州大桥监测数据的可视化图像和时间序列进行识别,同时与浅层神经网络方法的识别正确率对比。结果表明:基于深度学习和监测数据的损伤识别方法不论是通过图像识别还是通过时间序列识别,都表现出优秀的性能:识别正确率达85%以上。与浅层神经网络相比,深度神经网络的损伤工况分类能力更强,识别正确率提高20%以上。 相似文献
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为缓解大型客运枢纽因诱导服务不到位而产生的人流拥堵问题,采用室内WiFi 定位技术和Mysql获取行人交通流分布热力图,通过百度地图坐标拾取系统识别人流聚集区的具体位置。通过定义迷路人群的交通特征参数,提出“人群迷路区”概念;应用视频识别追踪技术,分析行人速度与加速度的方差,于人流密集区运用视频识别技术寻找“人群迷路区”。最后以北京南站为例进行实地调研,利用调研数据识别北京南站的“人群迷路区”。基于人群速度与加速度方差,“人群迷路区”被分为四类:单纯人流聚集区、因标识不足而产生的人群迷路区、因标识过于复杂而产生的人群迷路区、因商业设施或障碍物遮挡而产生的人群迷路区。同时提出加大商业活动监管力度、简化部分引导标识、增加其他交通方式换乘区域标识等优化方法,可使人群行进效率提高约25%。 相似文献
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针对地铁站台门与列车门间现有异物检测方法的精度差、误报率高的问题,提出基于深度残差神经网络图像识别原理,利用地铁站台发车指示器图像数据实现站台门与列车门间异物实时检测.首先,搭建基于深度残差神经网络ResNet50模型的自动异物检测系统;然后,采集站台发车指示器视频帧信息建立数据集并完成系统训练;最后,分析自动异物检测系统对验证信息集的处理效果,并将该系统应用于实际地铁车站中.处理效果表明:实际应用验证中最低准确率为98.7%,单张视频帧处理总耗时不超过65 ms,满足地铁实际运营的要求. 相似文献
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对某A型地铁车辆采用的进口JURID J2338合成闸瓦产生裂纹的原因进行分析.闸瓦产生裂纹后须及时换新并提前报废处理,增加使用和维护成本;若闸瓦产生裂纹后未及时换新,可能进一步发生闸瓦掉块甚至造成磨托,影响列车的运行安全.通过对闸瓦与踏面的匹配关系分析、闸瓦的压缩强度校核计算及闸瓦弯曲试验,找到了JURID J2338合成闸瓦产生裂纹的主要原因是闸瓦局部存在应力集中.建议合成闸瓦装车后,采用小级别纯空气制动进行闸瓦磨合,使闸瓦与踏面有效接触面积达到80%以上,消除应力集中. 相似文献