电喷汽油机可变进气系统的优化设计

利用发动机一维气体流动模拟程序，对某电喷汽油机进气系统的流动过程进行了模拟计算。对该汽油机采用的可变进气系统的歧管直径和长度、控制阀开关的切换转速等结构参数进行了优化设计。计算结果表明，与原机相比，经优化设计后系统的充气效率最大增加幅值大于11％，且改变了充气效率随转速的变化趋势。分析了配气正时对可变进气系统充气效率的影响。     

基于GIS的公交规划软件构架研究

从公交规划的基本功能和需求特征着手，从基于GIS的软件开发角度，探讨了公交规划软件的构架。之后对GIS数据形成公交网络、GIS为公交规划功能提供的接口，以及利用GIS实现有效的公交系统图形显示进行了描述。最后提出了基于GIS的公交规划软件的总体功能，给出了软件开发实例。     

交通综合信息平台建设研究

建立一个基于GIS-T的交通综合信息平台。它能够接受、存储和处理多源异构数据．能够为各种应用子系统和公众提供良好的信息服务。同时，对平台的框架设计、功能构成以及平台实现的关键技术进行说明和分析。     

射频识别技术在汽车行业中的应用浅析

射频识别技术是20世纪80年代出现,90年代后期进入实用化阶段的一种非接触式的自动识别技术。文章介绍了射频识别技术(RFID)的工作原理,并将RFID与传统的条形码识别技术进行了对比分析,着重对RFID在汽车工业上的运用,作了较详细的阐述,并对RFID在上汽集团应用前景作了初步的探讨。     

机动车行驶速度检测系统的设计及其在高速公路交通管理中的应用

在目前先进的视频检测技术、车牌号码识别技术、无线通信网络技术、GPS授时技术、计算机技术等高新技术的基础上，对设计出适用于广东省现行高速公路实际的机动车行驶速度检测系统加以阐述，并对该系统与其他应用系统相结合，投入交通监控的应用情况加以介绍。     

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...     

用于车身制造质量控制的白车身测点布置及优化

在对检测点进行分类定义后阐述了车身设计阶段各类测点的布置原则，在此基础上提出了面向制造偏差诊断的测点布置位置优化方法。     

节点递归算法优化合流管网

根据合流制管网系统的图论和矩阵算法 ,提出节点递归优化算法 ,以节点为研究对象 ,优化合流制管网系统。本算法能解决管网在交汇点处上下游管段衔接计算问题、溢流井设置问题 ,克服控制点不易确定的困难 ,达到了费用最低的优化目标 ;并可直接以节点标高为约束条件 ,充分考虑利用原有管道或解决地下管线交叉问题。并通过实例进行了验证     

A data model applied to the knowledge-based ICAS

Image-guided computer aided surgery system (ICAS) contributes to safeness and success of surgery operations by means of displaying anatomical structures and showing correlative information to surgeons in the process of operation. Based on analysis of requirements for ICAS, a new concept of clinical knowledge-based ICAS was proposed. Designing a reasonable data structure model is essential for realizing this new concept. The traditional data structure is limited in expressing and reusing the clinical knowledge such as locating an anatomical object, topological relations of anatomical objects and correlative clinical attributes. A data structure model called mixed adjacency lists by octree-path-chain (MALOC) was outlined, which can combine patient's images with clinical knowledge, as well as efficiently locate the instrument and search the objects' information. The efficiency of data structures was analyzed and experimental results were given in comparison to other traditional data structures. The result of the nasal surgery experiment proves that MALOC is a proper model for clinical knowledge-based ICAS that has advantages in not only locating the operative instrument precisely but also proving surgeons with real-time operation-correlative information. It is shown that the clinical knowledge-based ICAS with MALOC model has advantages in terms of safety and success of surgical operations, and help in accurately locating the operative instrument and providing operation-correlative knowledge and information to surgeons in the process of operations.