典型航线船舶排放清单及排放特征研究

文章分析了我国典型航线典型船舶排放特征,以船舶自动识别系统数据为基础,收集整理所选研究船舶排放参数,结合船舶实际航行资料,采用动力法估算了秦皇岛港—广州港航线某散货船一个航行周期的排放清单,并分析了靠港、停泊、港内机动、巡航4个船舶状态下的排放特征,绘制了2 km×2 km分辨率的空间排放特征图。结果表明,该典型航线上典型散货船舶一个航行周期排放的SOx、NOx、PM10、PM2.5总量分别为18.88吨、30.87吨、1.85吨和1.69吨。排放源分析表明从在船舶的主机、辅机和锅炉3种排放源中,主机是主要排放源。航行状态上巡航工况排放量最大;船舶排放污染物的空间分析表明,船舶在进出港口区域是污染物排放最密集的区域。     

青藏铁路综合视频监控系统室外摄像机抖动频率特征分析

青藏铁路沿线多处区段常年多风,导致安装在铁塔高处的长焦摄像机产生抖动引起图像模糊,因此使用的长焦摄像机应具有防抖功能.而多个摄像机、镜头等生产厂家,均无法提供其电子防抖性能的具体参数指标,或无法给出光学/机械防抖性能参数指标来源.通过提出采用SURF算法提取匹配图像的特征点,介绍算法原理和算法实现过程,并开展算法验证和...     

环境荷载作用下盾构隧道断面变形特征分析

研究目的:城市地铁盾构隧道在环境荷载作用下容易诱发衬砌结构变形.为分析城市盾构隧道结构变形成因及变形基本形态特征,基于向量基本概念,提出定量分析隧道结构断面变形特征的描述方法,并结合有限元数值分析方法,模拟盾构隧道在不同环境荷载作用下的结构变形形态,以验证隧道变形描述方法的正确性. 研究结论:(1)盾构隧道处于无软弱滑...     

地铁盾构下穿高层建筑基础的扰动变形影响与实测研究

[目的]城市轨道交通建设中遇到越来越多的盾构穿越或近接高层建筑施工的案例,而盾构法因其特殊的施工工艺不可避免对地层产生扰动,严重时可能会影响既有建筑的结构安全,因此需要对盾构穿越过程中隧道及高层建筑的受力特性进行深入研究。[方法]依托济南地铁R2号线生产路站—历黄路站区间隧道工程,采用三维有限元数值方法对双线盾构隧道非同步斜交下穿高层建筑群桩及筏板承台基础的施工过程进行了模拟,并结合现场监测数据分析了地层位移规律、建筑物沉降的变形特征,以及施工时盾构掘进参数的控制效果。[结果及结论]双线盾构隧道先后下穿建筑群桩时,先行隧道开挖引起的地面沉降量较大,后开挖隧道对地层产生的扰动相对较小;盾构通过建筑物正下方时的沉降量最大,随着盾构的远离,其沉降逐渐减少并趋于稳定。由于高层建筑属框架结构,故在临近隧道一侧建筑体区域地层发生了沉降,而在远离隧道的建筑体区域地层呈上浮趋势,但二者的差异沉降量仍在可控范围内。     

基于自然驾驶试验的小半径弯坡路段大型载货汽车驾驶员视觉特性研究

在贵州省G246公路小半径弯坡路段开展大型载货汽车和小汽车驾驶员自然驾驶试验,基于Begaze软件与统计学方法,分析了两类驾驶员注视点分布特征与小半径弯坡路段转弯方向、半径、坡度的关系;研究了左转、右转方向驾驶员瞳孔直径、信息获取能力与速度的关系。研究结果表明：大型载货汽车驾驶员在小半径弯坡路段中行驶时,主要关注车头前方15～25 m区域,对后方车辆关注度不足;小汽车驾驶员关注的区域更远,会关注对向来车和道路线形走向;转向和曲线半径是影响驾驶员关注点的主要因素,左、右转时驾驶员主要关注道路中央标线、右侧道路边线,且应着重加强半径小于30 m弯坡路段的视觉引导有效性;大型载货汽车驾驶员过弯时瞳孔直径和信息获取能力的峰值位置与弯道中央并不重合,现有将凸面镜等提示性施设设置在弯道中央的处理措施并不适宜大型载货汽车。     

基于改进ORB算法的特征点匹配研究

针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法不具有尺度不变性的缺陷,结合多尺度Shi-Tomasi算法提出了改进的ORB算法:STORB(Shi-Tomasi-ORB)算法.首先在多尺度空间中通过快速预筛选后检测Shi-Tomasi特征点,然后使用ORB算法生成具有方向信息和尺度信息...     

多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法

轨迹聚类在船舶行为分析与海事监管等领域发挥着重要作用。船舶轨迹存在长度与采样率不一致、结构差异明显等特点,在大范围水域难以实现大量船舶轨迹的高精度与快速聚类。针对该问题,在利用船舶自动识别系统获取海量船舶历史航行数据的基础上,提取与船舶航行行为、船舶交通密度相关的位置特征点,进而提出了多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法。针对船舶航行时在大多数情形下具有保向、保速的特点,采用数据压缩的方法捕获船舶航行状态以及船舶航向发生显著变化的轨迹点,作为船舶轨迹结构特征点;针对目标水域中某些特定区域常存在船舶交叉会遇的情形,利用概率密度估计法分析船舶交通流的空间分布特点,并提取船舶会遇局面下的轨迹点,作为船舶交通流特征点;为剔除2类特征点中的异常值,采用密度聚类算法对特征点进行聚类,进一步提高特征点提取的可靠性,并将聚类结果中每类特征点的中心作为代表性特征点;统计途经代表性特征点的船舶轨迹分布情况,将具有相似分布的船舶轨迹视为同一类。实验结果表明：相比于常用的K-medoids聚类、层次聚类、谱聚类和DBSCAN等方法,提出的轨迹聚类方法在成山头水域、长江口南槽水域及舟山水域等典型区域均可获得优异的聚类...     

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...