宝马320i轿车涉水无法着车的故障排除

水淹故障车辆是指车辆在涉水过程中,超出车辆标定的涉水深度所造成发动机机械部件、底盘机械部件、电器部件、车辆线路及各传感器损坏的统称。涉水车故障的分类可根据水淹位置来确定涉水类型。     

基于图卷积网络的路网短时交通流预测研究

智能交通系统是缓解交通拥堵行之有效的手段,精准的交通流预测是其实现的关键所在. 本文考虑路网拓扑结构和交通流时空相关性,提出基于图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)的大规模城市路网短时交通流预测模型,具有较高的预测精度、预测效率和现实解释意义;采用真实大规模城市路网浮动车数据对GCN模型进行测试,结果表明,GCN模型相对于现有模型,在预测性能上有较大提升.     

浅谈深度学习技术在交通态势预测中的应用

随着区域经济的增长, 公路通行需求呈爆炸式增长。 高速公路作为区域的主干道和大动脉, 路网通行能力和通行需求之间的矛盾越来越突出, 拥堵成为高速公路运营管理最大的痛点之一。 高速道路运营单位、 政府管理部门亟需一种实时性强、 可靠性高的路况分析技术为拥堵治理提供服务。 传统的分析技术 (如机器学习、 统计学方法等) 无法满足处理海量的多源异构数据的需求。 随着近十年来大数据技术和 GPU 计算能力的发展, 深度学习技术这门新信息技术日益成熟, 拥有强大的数据处理能力。 在交通态势预测领域, 借助深度学习技术处理海量的交通数据可以实现道路通畅度的高精准、 高可靠性预测, 再辅以主动管控和车路协同技术来提升高速路网的通畅性和安全性。 文章首先简要介绍深度学习技术的发展历史和交通态势预测领域的发展现状, 再浅析深度学习在智慧高速中的应用场景, 最后分析深度学习技术面临的隐患并进一步对深度学习进行展望。     

从汀泗河大桥桩基施工实践谈岩溶地区桩基设计与施工中的若干问题

湖北省京珠高速公路南段汀泗河特大桥位于岩溶发育区,本文通过该桥桩基旄工实践,对岩溶地区桩基设计与施工中诸如施工钻探、桩基嵌岩深度及持力层厚度、桩的静载试验、桩基成孔工艺选择、溶洞的处理及嵌岩桩孔沉渣等若干问题进行了讨论。     

一种基于多尺度特征融合的人头计数检测方法研究

通过摄像机等设备在特定场景下的人群计数在智能安防领域具有重大的研究意义.由于场景中人尺度变化大,背景杂乱,人群遮挡严重,传统的方法在这种场景中往往精度不高.对此提出了一种基于改进的Faster-RCNN人头检测模型,可以对场景中的人进行准确计数.该模型使用ResNet101作为特征提取网络,使用多尺度特征融合模块将提取...     

公路土基压实深度的确定

阐述公路土基压实的意义和土基压实机理,分析路基工作区受车辆荷载、自然因素的影响,并对土质零填及路堑的压实深度提出几点建议。     

基于深度强化学习的汽车自动紧急制动策略

针对传统自动紧急制动策略制动减速度波动大、制动过程乘坐舒适性及弯道制动安全难以保障的问题,提出一种基于深度强化学习的汽车自动紧急制动策略.建立了包括纵向、横向及横摆运动的3自由度车辆模型,根据碰撞预警时间设计奖励函数,应用深度确定性策略梯度算法设计了基于深度强化学习的自动紧急制动策略,开展了直道行驶工况与弯道行驶工况仿...     

钢桥面浇注式+SMA组合结构车辙变形深度预估

为了阐明浇注式沥青混合料室内60℃车辙试验结果与实体工程应用中表现出的高温稳定性不一致的原因,揭示钢桥面浇注式沥青混合料+改性沥青SM A组合结构车辙变形发展规律,采用理论研究与工程应用相结合的方法,以马鞍山长江公路大桥为依托,采用建设期现场铺装用沥青混合料成型试件,进行了40℃、60℃、70℃温度条件下、接地压强为0...     

卷积神经网络及其在智能交通系统中的应用综述

从特征传输方式、空间维度、特征维度3个角度,论述了近年来卷积神经网络结构的改进方向,介绍了卷积层、池化层、激活函数、优化算法的工作原理,从基于值、等级、概率和转换域四大类总结了近年来池化方法的发展,给出了部分具有代表性的激活函数对比、梯度下降算法及其改进型和自适应优化算法的工作原理和特点;梳理了卷积神经网络在车牌识别、...     

港口人工智能木材理货系统

为了提升件杂货码头尤其是木材码头在理货作业环节中的货物识别、数量清点和残损确认、货物分票的作业效率和准确率,提高木材理货质量,提升木材理货业务效率,降低安全风险,实现作业可追溯,通过视频流的采集和实时回传,实现木材理货各个业务场景实时的视频监控和数据采集,采用深度学习、机器视觉技术,以镇江港木材理货流程为主线,建立一套...