高速公路异常事件检测中的目标检测和主体识别算法

针对高速公路监控中心需要轮询查看大量视频的繁琐任务及人员消耗,文章提出了基于人工智能计算机视觉的高速公路事件检测方法。该方法针对传统检测无法判断事件主体是否为工程养护车辆和工作人员的情况,制作了工程养护车辆和工作人员的数据集,采用yolox网络结构作为基础,在网络结构中增加目标识别头,同时对人和车辆进行检测和识别。经实际应用后表明,该方法检测效果优于对比组,可有效检测和识别社会车辆和工程养护车辆、普通行人和工作人员。     

功率分流混合动力系统发动机停机优化控制

针对功率分流混合动力系统,为减小e-CVT混合动力模式与纯电动模式切换过程中发动机起停引起的整车纵向冲击度,提出一种发动机停机优化控制策略。首先,基于Matlab/Simulink平台建立功率分流混合动力传动系模型,确定最有利于发动机再次起动的曲轴转角为其最优停机位置;其次,利用动态规划算法设计发动机停机过程最优拖转转速轨迹,并在发动机转速小于200 r/min时协调控制电机与制动器对曲轴转角进行实时动态调节,使得发动机停止在最优目标位置附近;最后,通过仿真和台架试验对所开发的发动机停机优化控制策略进行验证。结果表明,所提出的控制策略可使发动机停止在最优位置±6°范围内,保证了发动机起、停阶段的整车驾驶平顺性。     

大直径盾构隧道斜螺栓环缝抗剪特性研究

以大直径盾构隧道施工过程中管片上浮错台问题为背景,研究大直径盾构隧道环缝结构的抗剪特性,从结构承载力角度提出有效且可控的抗浮措施,并深入探究环间错台对隧道结构的影响,以确定大直径盾构隧道环间变形控制标准,减小隧道环间错台引起的管片损伤。以深圳妈湾跨海通道为依托,基于材料塑性损伤本构,考虑管片接缝细部构造,根据相关管片环缝剪切原型试验对接缝抗剪数值模拟方法的有效性进行验证。随后,利用数值模拟研究了环向接缝顺剪、逆剪和切向剪切时的错台现象和破坏特征,分析了斜螺栓、凹凸榫对环缝抗剪特性的影响,为大直径盾构隧道环缝结构的抗浮设计和安全评价提供依据。研究表明:环缝剪切错台数值计算结果与试验结果吻合良好,能够有效揭示接缝剪切过程中结构的变形特点和损伤特性;环缝接缝的剪切错台过程较为复杂,呈阶段性特征,螺栓和凹凸榫的受力状态是决定接缝抗剪特性的关键因素;凹凸榫能显著提高接缝抗剪刚度和承载力,但也带来接缝应力集中和张开过大等问题,设计和施工过程中需充分考虑接缝刚度和变形的适应性;基于环缝错台损伤分析,提出了环缝变形的三级安全评价指标,大直径盾构隧道接缝变形必须控制在Ⅱ级以内,以保证隧道的结构安全和正常使用性能。     

基于有限元方法的复合钢混凝土桥梁热点应力分析研究

通过建立复合钢混凝土疲劳危险部位焊接构件的三维有限元模型,围绕桥梁交通荷载作用下局部热点应力和疲劳损伤累积进行分析,获得合适的在役钢-混凝土桥梁关键焊接构件的疲劳损伤评价方法。研究结果表明:采用大桥有限元模型进行动力特性分析,模型计算固有频率和实测值最大误差在10%以内,计算的动力特性和设计测试阶段特性相符;钢混凝土桥梁纵向加劲桁架细节热点应力区域出现在上下弦杆与对角撑、盖板连接处,与焊缝构件最大疲劳损伤位置一致,主梁框架热应力出现在靠近公路外侧梁腹板连接处;通过线性米勒准则获得的疲劳损伤累积呈线性变化,在高周疲劳损伤初期损伤率增长较慢,后期较快,适用于在役结构疲劳寿命评价。     

基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪

车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性.      

DP系统设计流程及标准化方案

随着深水海洋工程技术的不断发展,出于安全和操作需求,DP系统在海洋工程项目上得到广泛应用。为提高DP设计的可靠性和高效性,从规范和行业领先的供应商系统方案出发,深入研究对比各等级DP的系统配置,结合实际应用经验,总结并给出标准化设计方案。     

喷孔位置对船用天然气发动机燃烧及排放影响的模拟研究

为了探究天然气与柴油喷孔位置对天然气发动机燃烧和排放的影响,基于L23/30天然气发动机,建立了柴油引燃天然气的发动机模型,利用CONVERGE软件对燃烧过程和排放进行模拟分析。模拟结果表明：由于天然气与柴油喷孔位置变化的影响,会导致柴油引燃天然气在空间的变化,因此对发动机的燃烧和排放造成了影响,通过对比不同喷嘴间的距离和不同喷嘴分布的设计方案得出,采用中心对称设计时获得了较好的燃烧和排放性能。     

交通出行统一帐号的电子支付MaaS运营探索

交通出行已经定位为民生实事,要求2019年全国260个地级以上城市交通出行城际无障碍互联互通,同时交通出行在不断创新的服务推动下已经悄然升级到MaaS一体化智慧出行新时代,电子支付已经成为交通出行MaaS服务的强力推手,必须对各类电子支付实现集约化运营。提出了基于统一帐号的金融级安全+电信级通信能力的交通出行聚合支付体系架构,基于该体系架构交通运营机构可利用自身优势资源,向用户提供多种账户,多种接入方式的出行全业务聚合支付服务,在完成交通运输部城市交通出行互联互通的同时构建了基于资金信息流的出行“数据链”,向云计算和大数据的智慧服务和运营体系推进。     

大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术

针对原有方法在对舰船尾迹破碎图像进行识别的过程中,受破碎图像特征残缺的影响,存在大量难以检测的角点,在图像破碎度为40%～60%时存在特征抽样拟合率较低的问题,提出一种大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术。在大数据环境下,通过SUSAN角点检测算法这种大数据算法对舰船尾迹破碎图像进行角点检测。构建图像特征检测模型,利用构建模型对舰船尾迹破碎图像角点处实施特征检测,获取舰船尾迹破碎图像特征。通过构建舰船尾迹破碎图像高精度识别模型实现舰船尾迹破碎图像高精度识别。为了证明大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术实现了特征抽样拟合率的提升,将原有技术作为对比实验技术进行该技术与原有技术的特征抽样拟合率对比实验,实验结果证明该技术实现了特征抽样拟合率的提升,更适用于舰船尾迹破碎图像的识别。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。