海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计

图像多通道并行传输具有数据流以及数据量大的特点,传统的传输系统在图像多通道并行传输中常出现目标图像数据丢失现象,为解决这一问题,对海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计。系统硬件主要包括核心处理器、电源模块、传输模块和图像采集模块,其中核心处理器主要调整系统的运行频率,并采集船舶航信信号;电源模块是为海上船舶目标图像多通道并行传输系统提供各个直流电平;传输模块主要实现目标图像数据通信;图像采集模块主要采集海上船舶目标图像数据。系统软件部分主要对硬件采集到的信息滤波处理,对多目标图像分类识别,以此完成海上船舶目标图像多通道并行传输。实验结果表明,传统系统比此次设计系统出现目标图像数据丢失数量多,本文设计有效解决了目标图像数据丢失的现象。     

深埋大断面黄土隧道初期支护受力特征分析

为避免初期支护局部破坏对深埋黄土隧道安全产生危害,依托甘肃省境内早胜3号隧道施工开展深埋大断面黄土隧道初期支护受力规律的现场试验研究。通过埋设振弦式传感器对围岩与初期支护接触压力、喷射混凝土应变、钢拱架应变、相邻钢拱架间作用力进行监测,同时建立模拟隧道施工的有限元计算模型,分析得到初期支护内力分布特点。结果表明： 1) 初期支护受力随时间表现出迅速增长—缓慢增长—逐渐稳定的特点,曲线在二次衬砌闭合12 d后基本稳定; 2)应力空间分布上部大下部小,偏压特性明显,荷载理论计算值偏小; 3) 拱顶及边墙区域为初期支护薄弱部位,需采取措施并加强监控量测; 4)数值计算表明锚杆末端轴力较小,设计中可考虑适当缩短锚杆长度。     

车队安全氛围与驾驶员个人特征对公交汽车事故的影响

为综合考虑车队安全氛围与驾驶员多种个人特征对公共汽车交通事故发生的影响,设计了营运驾驶员调查问卷,问卷内容包括车队的安全氛围,驾驶员的个人信息、健康状况、睡眠状况、驾驶行为与驾驶愤怒.对公交客运企业的13个车队,共计844名驾驶员进行了问卷调查.双层Logit模型用于分析车队特征与驾驶员个人特征对事故风险的影响;结果表明,在车队层面,安全氛围对交通事故发生有显著影响,可解释约9.2% 的模型方差;在个人层面,驾驶员年龄、在所调查企业工作的时间、睡眠状况、普通违规行为、侵略违规行为、失误驾驶行为、积极驾驶行为以及驾驶愤怒对交通事故发生均有显著影响.基于随机森林中的平均准确度下降方法对显著变量的相对重要度进行了排序,结果显示,驾驶行为与睡眠状况是对驾驶员事故发生贡献最高的因素,车队安全氛围次之;其中4类驾驶行为对事故的累积贡献率为68.2%.研究结果可为公交客运企业安全管理与驾驶员安全教育提供理论基础,安全教育应给予对事故贡献度高的因素教育优先权.      

基于实测行车速度数据的高速公路安全特征分析

结合路段实测车辆运行数据,对某高速公路典型断面车速分布规律、不同车型车速离散性、大小型车速度差极差比等特征进行分析,并就不同车型车速特征对交通安全所产生的影响进行探讨。结果表明：高速公路交通安全特性受行车车速、车速离散度及大小型车车速一致性因素影响,加强车速管理,控制车速离散程度,提高大小型车车速线性一致性,可以在一定程度上减少事故率,提升行车安全性。     

航海气象传真图的降噪处理

气象传真图是船舶驾驶员预知航行区域的气象信息及海况的主要途径.受电磁波和收发装置的影响,气象传真图在传输、接收的过程中会产生高斯噪声和椒盐噪声,严重时会导致接收到的气象传真图模糊不清和失真,这会影响船舶驾驶员的分析和决策.为此,基于偏微分方程(PDE)建立数学模型,对含有噪声的气象传真图进行降噪处理,取得了明显的效果,这为提高气象传真图的质量提供了一种可行方法.同时,这种方法也可运用于船舶其它的电子图像设备(如电子海图,雷达,AIS),有效降噪、提高图像质量.     

基于计算机大数据的船舶视频图像类型辨识分析

传统船舶视频图像类型识别算法在图像类型识别计算过程中,存在视频图像高频尺度空间像素子带系数计算精度较低,导致图像画面差异辨识度降低,无法高精度对比图像特征参量的问题。因此,提出计算机大数据船舶视频图像类型辩识分析。通过神经网络算法,建立视频图像特征的神经网络模型;根据特征模型推导建立辨识模型。在辨识模型的基础上,通过导入大数据高频子带尺度算法,对图像特征尺度空间内的高频子带系数进行优化计算,从而提升视频图像类型的辨识精度。通过实验数据对比表明:提出的视频图像辨识算法,能够有效改善图像类型识别环境,提升图像类型辨识精度,解决了传统辨识算法辨识精度低的问题。     

基于智能图像视觉的船舱内部监控与识别

为了提高对舰船船舱内部监控管理能力,提出一种基于智能图像视觉的船舱内部监控识别方法。采用计算机视觉特征信息采集方法进行船舱内部图像原始信息采集,对采集的图像进行小波降噪处理,采用Harris角点检测方法进行船舱内部关键部位点的准确标定,结合图像子块连续遍历方法实现船舱内部异常像素特征搜索提取,实现船舱内部的智能视觉监控识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舱内部监控,输出视觉图像的成像质量较好,对关键信息点的标定结果准确,对船舱内部异常像素的检索能力较强,具有较好的应用价值。     

智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。     

稀疏表示和判别性字典学习的舰船图像自动分割算法

现有舰船图像自动分割算法存在着分割准确率低的问题,故提出稀疏表示和判别性字典学习的舰船图像自动分割算法研究。为了降低图像分割计算难度,通过图像插值、坐标转换、互信息计算配准获取的舰船图像,以此为基础,提取配准图像的灰度与梯度特征,并转换为列向量构成训练样本集,构建判别性字典学习模型,通过模型求解获取舰船图像稀疏表示,判断像素点所在区域,实现了舰船图像的自动分割。仿真实验结果显示:在自变量图像数量与图像块尺度背景下,与现有算法相比较,提出算法舰船图像分割准确率较高,充分表明提出算法图像分割效果更好。     

水锤冲击时管路系统流固耦合响应的特征线分析方法研究

本文以Wiggert 和Hatfield[3]的特征线分析方法为基础,研究管路在水锤冲击下考虑泊松耦合时流体和结构的瞬态响应.推导了分别对应于管中流体压缩波和管壁中纵波的特征关系式和相容方程,并联合采用空间插值和显式时间插值进行数值求解.针对经典的水锤压力冲击的算例,将边界和初始条件离散化,编制了MATLAB程序进行计算,获得管道中流体压力和流速及轴向应力和振动速度的时程曲线,计算结果与理论分析相当吻合.根据计算结果,提出了对于实际管路设计和水锤防护有益的结论.鉴于特征线法本身的优势,有望在管路系统抗冲击设计分析和防护研究中得到进一步的应用.