梁体结构损伤识别的样条函数方法

针对样条函数方法在梁体结构分析中具有未知量少、求解规模小,精度较高等特点,在梁体结构参数识别过程中引入样条函数方法,避免了传统有限元方法带来的庞大刚度矩阵的负面影响,从而提高了识别过程的计算稳定性及计算效率。算例表明识别结果能够应用于结构损伤部位及程度的判别。     

S变换在水下目标识别中的应用

研究了基于S变换模时频矩阵相似度的水下目标识别方法。根据测试样本对应的S变换模时频矩阵与标准样本对应的S变换模时频矩阵之间的相似度最大原则对测试样本进行识别。该方法不需要辅助分类器而直接实现目标识别,计算简单快速。仿真实验表明,该方法的识别率较高,且受噪声影响小,适合于水下目标识别。     

基于YOLO的铁路侵限异物检测方法

基于现有的铁路侵限异物检测方法只能识别出静态障碍物且识别速度较慢的问题,提出一种基于YOLO算法的铁路侵限异物检测方法.针对铁路侵限异物检测的特殊性,合理设计YOLO模型结构.采用24个卷积层、4个最大池化层及2个全连接层完成异物图像的提取、降维、识别输出,并使用实拍疑似侵限异物图片对YOLO模型进行预训练,达到学习及降低过拟合的目的,最终实现了异物定位及识别的功能.实验中通过对1 660张单幅疑似铁路侵限异物图片进行检测,结果表明,该方法对正常曝光的侵限异物图片检测准确率较高,而且在识别速度方面较AlexNet及Adaboost算法具有较大的优越性.     

基于FM-EEMD信号分解的站线变关系识别

针对目前配电网站线变的隶属关系动态变化的频次高、梳理复杂等问题,研究设计一种基于FM-EEMD信号分解的线变关系识别的方法。该方法利用载波信号在低压侧负载处及其他分支分流比小、本支路变压器中压侧分流比大的特点,通过在0.4kV侧注入一定频率的载波信号,检测中压侧载波信号的相关特性以识别线变关系。通过FM-EEMD方法对中压侧的信号进行经验模态分解,分解得到中压侧载波特定频率的载波信号,通过对该载波信号的分析完成站线变关系的识别。仿真表明该方法可以有效的提取载波信号。     

基于行为识别的智能车纵向决策研究

针对智能车纵向决策问题,提出基于环境车辆偏离车道程度识别运动模式的方法;构建动态环境车辆横纵向轨迹预测模型,并求解;构建保持、先行、避让在内的决策集,提出基于预测轨迹的单个车辆决策方法,并基于所有动态环境车辆的决策结果在加速、减速和匀速3 种结果中做出综合决策. 实车实验表明：在直行、换道和转弯运动模式下轨迹预测平均误差分别为0.11,0.29,0.80 m,预测精度较高;复杂动态环境下,本文提供的纵向决策信息提升了智能车行驶的安全性和舒适性.     

高速列车噪声源声功率与速度的函数关系

为了解决既有对数经验公式无法拟合高速列车显著声源贡献率与速度的函数关系这一问题,使用轮辐声阵列进行高速列车车外声源识别试验;根据显著声源位置对列车表面进行区域划分,量化分析显著声源区域的声功率级和声功率贡献率与速度之间的关系;在既有对数经验公式的基础上,根据不同种类噪声声功率随速度的变化特性,建立新的拟合公式;结合列车噪声测试数据对新的拟合公式进行验证. 研究结果表明:列车以350 km/h运行时,下部区域对列车总辐射噪声的贡献率占70%以上,升弓区域对局部区域声功率的影响最显著,超过50%;随着速度的增长,下部区域的贡献率逐渐减小,弓网区域逐渐增大,显著声源区域的贡献率变化先快后慢,最后趋于稳定;利用新的拟合方法得出,列车声源区域的声功率级和声功率贡献率与速度的拟合度基本都在0.9以上.      

基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别

为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差（ARCH）模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的损伤指标难于判断损伤位置,故提出了一种自回归条件异方差转换指标;在测量误差和模型误差的影响下,使用3层框架结构的非线性损伤试验来验证该损伤指标的有效性. 试验结果表明:非线性间隙距离为0.05 mm和0.10 mm时,损伤位置第3层的自回归条件异方差转换指标值比传统的倒谱测距转化指标值高21.7%以上;当非线性间隙距离为0.20 mm时,第3层的自回归条件异方差转换指标值比倒谱测距转化指标值高3.7%.      

基于轻量级卷积神经网络的烟雾识别算法

由于烟雾图像场景模糊不清,背景复杂多变,难以捕获到有效特征,导致算法识别误报率和漏报率较高;此外,深度卷积神经网络结构复杂,参数繁多,难以缩短其计算时间至1 ms内,这成为实时火灾预警的一大难题. 为了解决上述问题,提出了一种基于4种Inception结构的轻量级卷积神经网络SInception （sequeeze-and-excitation inception）在此基础上加入SE Block （sequeeze-and-excitation block）用于对烟雾特征进行重新分配;同时,为了避免由于训练样本不足引起的过拟合,原始数据集上采用数据增强技术以及生成对抗网络生成更多训练样本,并在后续实验中采用了融合暗通道先验特征的策略. 实验结果表明:该网络在增强的数据集GAN-Aug-YUAN上将识别误报率降为0的同时将准确率提升至99.65%,且计算时间减少到0.26 ms.      

基于交通行为的行人过街特征分析

为研究不同交通行为倾向下路段行人的过街特征,对城市道路无信号控制路段人行横道处过街行人的交通行为倾向展开问卷调查,得出不同年龄段过街行人的交通行为倾向。同时对过街行人进行视频拍摄调查和人工调查,以获取行人的过街时间、延误、速度、紧张度等数据。结合调查数据对行人过街的行为、速度、心理特征进行分析。结果表明,不同年龄段、不同交通行为倾向对行人过街安全性存在显著影响,其中稳健型的过街行人安全性最高,其次是影响型、再次是思考型,最后是支配型。研究成果还可作为路段行人过街优化管控策略的理论依据。     

融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究

在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征,能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后,对其进行融合,最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类,取得了极其高的识别效果.