融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法

针对小尺度行人检测中存在的过拟合、特征不易对齐,以及易忽略多尺度特征等问题,研究了1种融合残差网络和特征金字塔的小尺度行人检测方法。考虑到原始残差网络在检测小尺度行人时过于依赖训练集而出现过拟合问题,构建带有丢弃层的残差块代替残差网络结构中的标准残差块来解决这一局限,同时利用丢弃层的正则作用降低计算过程的复杂程度。通过在特征金字塔网络的侧向连接部分嵌入特征选择模块和特征对齐模块,对输入图像中重要的行人特征加强和对齐,提升算法对行人的多尺度特征学习能力,弥补特征金字塔网络出现特征不易对齐和易忽略多尺度特征的缺陷,提高小尺度行人的检测精度。在Caltech Pedestrian数据集上对模型进行训练、测试和验证,实验结果表明：小尺度行人检测精度为73.6%,AP₅₀检测精度为95.6%。在同为50层残差网络和特征金字塔网络下,改进后的模型可以使AP值提高17.2%,AP₅₀提高7.8%,小尺度行人检测精度提高了21.6%;在同为101层残差网络和特征金字塔网络下,可以使AP值提高24.5%,AP₅₀提高8.2%,小尺度行人检...     

面向多类型交通冲突的道路条件及交通状况影响评估

交通冲突为交通事故发生前的潜在状态。探究静态路段属性和动态交通流特性等宏观特征对于交通冲突的影响至关重要,但现有研究主要关注2辆车之间的危险状态,对于涉及多个交通主体的冲突缺乏重视。为有效提取包括单一冲突和连锁冲突在内的多类型交通冲突,基于无人机采集的车辆轨迹数据首先识别车辆对之间的单一冲突,另通过关联匹配辨识连锁冲突,并基于聚类将连锁冲突划分为纵向风险下降模式、纵向风险增加模式和横纵向高风险持续模式。构建巢式Logit模型探究宏观交通属性及路段条件对多类型单一冲突和连锁冲突的影响,结果表明合流区和基本路段为单一冲突的高发区域,而分流区和交织区为连锁冲突高发区域,尤其会导致横纵向高风险持续模式的发生,但车道数的增加有助于减少严重连锁冲突的发生。此外,主线交通密度增大,连锁冲突发生概率增加;匝道与主线的流量比增大时,连锁冲突更易发生,其中纵向风险增加模式对交通流量最为敏感。将各类型冲突发生的交通流条件与宏观基本图结合分析,表明各类型交通冲突的发生次数存在峰值,且路段上交通冲突发生最多的临界密度要高于同一路段宏观基本图的临界密度。研究结论有助于理解多车连锁冲突发生的宏观原因,有效阻断其演化...     

摩托车发动机多滚柱式超越离合器的开发设计(1)

目前,中国摩托车业在经历了快速发展和无序竞争后,现已进入了稳定和成熟发展阶段,无论两轮车还是三轮车,都往差异化和大排量方向发展,随着发动机排量的增加,脚起动变得愈发困难,很多也取消了脚启动。因此,电启动机构越发重要,但电启动故障也随之越来越多,电启动故障中尤以超越离合器故障最多。本文通过以多滚柱式超越离合器的开发,介绍了如何解决这一问题。     

基于AIS数据的交汇水域船舶会遇态势辨识

船舶会遇态势辨识是实现船舶安全避碰的重要前提,交汇水域复杂的通航环境和船舶运动的不确定性使在辨识会遇态势过程中容易出现误判的情况.为准确快速辨识交汇水域的船舶会遇态势,提出联合支持向量机-贝叶斯滤波(Support Vector Machine and Bayesian Filter,SVM-BF)的辨识会遇态势模型和...     

地铁自动检票机故障分析及可靠性研究

考虑到地铁自动检票机组成复杂且故障形式多样,对其进行故障分析并以二参数威布尔分布为基础,提出一种基于混合威布尔分布的设备可靠性评估模型。为提高模型拟合精度,基于误差平方和最小思想构建非线性最小二乘参数优化估计模型并使用粒子群算法(PSO)进行最优参数求解。以南京地铁油坊桥车站自动检票机实际故障数据为例,进行实例验证。结果表明,基于PSO算法的混合威布尔分布可靠性评估模型优于传统单威布尔分布,其均方根误差、平均绝对百分比误差、皮尔逊相关系数均为最优。     

基于两阶段模型的城市多模式旅游路径选择

为适应旅游交通产业的发展,解决游客出游线路规划时所面对的问题,建立了2阶段模型以优化城市多模式旅游路径选择。第1阶段,研究了旅游情境下影响游客交通方式选择行为的主要因素,综合考虑了“游客社会经济”“出行特征”和“交通方式”3方面的影响因素,以及同起讫点间不同交通方式(公交车、地铁、出租车/网约车)的步行距离比、资金消耗比和运行时间比等9个因素,在南京市开展问卷调查,构建多项Logit(MNL)模型,分析了游客的出行交通方式选择行为;第2阶段,基于旅游路径选择的最优要求、分段要求以及限时要求,构建了基于DC-TSP的城市多模式旅游线路规划模型,并利用LKH求解器进行模型求解。结果表明：所建模型充分考虑了城市多模式交通网络特征,可满足城市内旅游线路规划需求。     

基于Shapley值分配原则的铁路应急资源调度研究

多事故点-多资源-多救援点的铁路突发事件在应急救援初期可能存在资源不足的情形,如何科学、合理地分配各事故点的应急资源关系到救援的公平与效率。提出Shapley值分配原则确定各事故点的资源分配量,在此基础上建立救援时间最短及调运成本最小的多目标优化模型,并借助Lingo软件编程求解,最后以某案例进行实证分析。通过对多种分配原则下的救援方案进行比较分析。结果表明：Shapley值分配原则在多事故点资源分配下可以更好地兼顾公平和效益,使有限资源下的分配更为合理,救援方案更加科学。     

基于多源数据的城市群枢纽间多模式交通系统异常状态影响研究

为探究城市群多模式交通系统异常状态的影响范围,从需求端非常态客流变化和供给端运输能力下降两方面对多模式交通系统异常环境进行分类,提出了基于手机信令数据、意向出行调查及客票信息等多源数据的异常状态影响范围识别流程和分析方法;以京津冀城市群为例,确定强链接枢纽间通道客流动态安全阈值,提出了基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法;利用提升度、余弦相似度及其标准化值来区分枢纽关联规则的有效性,提出了基于强关联规则确定异常状态影响范围的方法。研究表明：基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法具有实时性,提高了客流安全阈值精度;基于实际手机数据和假定异常情况下的意向调查数据并结合关联规则确定枢纽影响范围,可为利用数据挖掘技术分析突发异常状态的影响和对策提供借鉴。     

基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC预测方法研究

为提高电动公交车电池SOC预测的精度,基于某电池监控云平台电池数据库中存储的以30 s为采样周期的稀疏采样的电池运行数据,对电动公交车电池SOC预测方法进行了研究。首先,介绍了稀疏采样数据源,分析了电动公交车动力电池的运行过程及其SOC变化的影响因素。选取了当前电池组的总电压、电流、电池模组温度均值及前一时刻SOC值作为预测变量,而选择当前电池组SOC作为输出变量,构建了训练数据集与测试数据集。然后,采用支持向量机(SVM)算法进行训练,并使用贝叶斯优化算法寻找SVM的最优超参数组合,提出了基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC单步预测方法。接着通过对训练数据集的再划分,进一步提出了基于稀疏采样数据的电动公交车SOC自主预测方法,摆脱了在SOC长期预测过程中对于BMS估计的真实SOC值的依赖。试验结果表明,SOC单步预测方法的最大绝对误差仅为1.82%,SOC自主预测方法的最大绝对误差也只有5.89%,都具有较高的预测精度。根据在不同运行路线和不同环境温度下的试验结果,SOC预测模型具有较高的鲁棒性。