路用粗集料的三维形态表征及加工工艺影响分析

为定量分析路用粗集料的形状特征，采用高精度三维扫描仪获取集料表面的特征点阵，建立粗集料颗粒的实体模型；对集料二维与三维形态指标进行分析，探讨各指标的适用性；分析不同加工工艺对集料形态的影响。结果表明：不同视角下的集料轮廓周长和投影面积的差异较大，与集料扁平率指标密切相关，集料越接近针片状，二维轮廓的代表性越差；球度指标能够较好地表征集料三维粒型，集料越接近立方体状态，其球度值越大；椭球度指标可以较好地表征集料的棱角特性，棱角性越差，相应的椭球度值越大；反击破碎加工的集料球度偏低，棱角性较好；整形破碎加工的集料球度最优，但棱角性偏低；结合实际的需求，可以选择不同加工工艺组合掺配的形式，获得粒型与棱角性较均衡的集料成品。     

基于差分进化算法的钢轨轮廓迭代旋转配准方法

钢轨断面轮廓检测需要对采样轮廓进行配准处理，传统的配准方法往往采用拟合轨腰、轨颚、圆心等特征部位点，并结合仿射变换实现。然而，这些轮廓配准方法过于依赖某些特定特征点，一旦个别特征点出现干扰或异常时，则无法实现正常配准，导致系统整体鲁棒性下降。提出一种基于差分进化算法的钢轨轮廓迭代旋转配准方法，可以提高配准的鲁棒性和整体精度。研究发现，在钢轨轨颚的内拐线段处利用Ramer多边形逼近算法可以定位到轨头内侧直线；以轨侧中点、轨颚间断点和轨腰间断点3处特定部位作为基准，再通过比对采样轮廓与标准轮廓在同一坐标的相对位置确定旋转方向；利用差分进化算法进行旋转迭代，从而实现钢轨轮廓的精确配准。实验结果表明：与其他现有方法相比，该方法在采样数据伴随有重度噪声，甚至数据缺失的情况下，依然能够满足较高的配准精度，极大地提高了检测系统的鲁棒性，具有较强的工程应用价值。     

基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法

针对现有基于灰度阈值的钢轨擦伤检测算法受光照等外部环境的影响较大的问题，本文提出了一种基于机器视觉的圆斑状钢轨擦伤检测算法。首先通过分析采集图像在垂直方向的灰度均值曲线，提取出钢轨顶面区域；然后运用边缘检测的方法得到擦伤区域边缘的候选像素点；最后运用形态学处理删除不属于擦伤区域的虚假边缘，确定钢轨擦伤区域的位置。用测试数据集对本文算法进行检测性能评测，并与基于灰度阈值的算法进行对比。结果表明：本文算法对圆斑状钢轨擦伤样本的检测准确率为96.4%，而基于灰度阈值的算法的检测准确率为86.8%，本文算法的检测准确率大幅提升，能够对钢轨擦伤进行有效检测。     

基于监测数据衰减响应模式提取的斜拉桥阻尼比特性分析

运营环境下桥梁受到的车辆荷载是非平稳的，不满足一般运营模态分析方法的基本假定，在桥梁阻尼比识别过程中可能引入较大误差。为了提升基于非平稳监测数据的桥梁阻尼比识别准确性，探究其变化规律，提出了一种基于衰减响应模式提取的桥梁阻尼比识别方法，从大量的识别结果中分析阻尼比在运营期间的统计特征及规律。该方法利用U-net卷积网络从桥梁的监测数据中提取出衰减响应数据，进而利用希尔伯特变换方法识别桥梁阻尼比。分析了一座独塔斜拉桥2年的监测数据，并识别了桥梁前2阶竖弯模态的阻尼比，统计了其在不同时段概率密度分布，分析了温度和交通荷载对阻尼比的影响规律。研究结果表明：所提方法可以从海量监测数据中有效提取出监测数据中的衰减响应；桥梁阻尼比分别与环境温度及交通荷载存在弱负相关和强正相关关系；桥梁阻尼比受车辆荷载影响显著，主要来源于摩擦耗能与车桥耦合效应，前2阶阻尼比平均值在车辆较少时分别为0.72%和0.58%,白天车流量较大时阻尼比平均值分别为1.05%和0.79%。     

基于空间信息技术的线路断面信息提取方法研究

陡峭地区线路勘察设计中存在地形变化大、安全性差、测量频繁、断面信息人工提取工作量大等问题。为此，提出一种利用空间信息技术进行线路两侧断面信息自动提取的方法，实现了线路两侧点位的精确采集、两侧点位的自动归中计算以及断面信息的自动生成。经过在西纵高速公路线路勘察设计生产项目中的实际应用，取得了良好的效果，验证了该方法的可行性及实用性，为今后类似工程的开展提供辅助支撑。     

基于三维重构的钢桥表面锈蚀提取方法研究

为实现钢桥表面锈蚀的准确提取及可视化，提出基于三维重构的钢桥锈蚀提取方法。该方法利用无人机采集桥梁影像，基于倾斜摄影生成三维点云模型，通过点云模型进行RGB颜色分布直方图统计，获取模型初始聚类中心，运用K-means聚类算法结合最大类间方差法获取锈蚀最佳分割阈值，进而对锈蚀率及锈蚀等级进行评估，并结合点云模型实现锈蚀可视化。以某钢桁拱桥为背景，采用该方法提取锈蚀区域，基于视觉分析和定量分析进行精确度评价，验证方法的有效性。结果表明，该钢桥的表面锈蚀率1.3%～9.4%,锈蚀等级为3～4级；提出的钢桥锈蚀提取方法平均正确提取率可达90.1%,平均漏提取率、误提取率分别为9.9%、8.2%,可有效用于钢桥表面锈蚀提取。     

基于BERT的海上船舶安全隐患分类

为准确分析出影响海上船舶安全的隐患类别，提高船舶、船员、设备的管理制度，提出一种基于双向编码器（BERT）的海上船舶安全隐患分类。采用Text Rank算法对隐患文本进行关键词提取，将提取的关键词输入到BERT预训练模型，提升模型在分类任务上的性能。试验结果表明，训练前采用Text Rank算法进行关键词提取，准确率、召回率和F1值都有所提升，验证了模型的有效性，达到了快速准确对海上船舶安全隐患分类的目的。     

一种用于道路交通事故自动检测的改进双流网络

交通事故实时快速检测对提升道路交通应急管理水平具有重要意义。视频检测技术可以有效节省人工监控成本，并在事故检测的相关研究中取得了较好成果。然而，在拥堵交通环境中，现有方法通常无法准确识别出交通事故。为解决上述问题，提出一种改进双流网络，以提高拥堵交通环境下的检测性能。该改进双流网络利用2个并行卷积神经网络(即外观、运动特征提取网络)分别提取视频数据的事故外观特征和运动特征。为了引导网络捕捉拥堵场景下判别性事故外观特征，引入辅助网络和三元损失函数来训练外观特征提取网络。在运动特征提取网络中建立光流提取网络，以捕捉拥堵交通环境下细微的光流信息，进而提升事故运动特征提取能力。研究结果表明：相较传统方法，所提方法有效提升了拥堵交通环境下的事故检测能力，降低了24.56%的误报率和25.00%的漏检率。研究成果可用于城市高流量、混流交通场景(如城市交叉口、快速路、主干道等)中进行道路交通事故自动检测。     

隧道衬砌表观病害检测后处理算法

针对现有隧道衬砌表观病害自动检测结果难以直接使用的情况，提出了一种对自动检测结果再次快速处理的后处理算法。对于剥落、渗漏水等区域形病害，通过合并和删减将相近病害合并为一处，同时删除面积较小病害；对于线形病害，使用Zhang-Suen算法提取病害主干，通过八邻域端点定位算法快速寻找端点，在两条断裂端部分别取数个离散点，依据离散点的坐标拟合出两条裂缝中间缺失部分，从而实现两条断裂的平顺连接。经对5座隧道自动检测数据统计分析，经后处理算法处理后病害数量明显减小，且与实际病害数量相近。这样可大幅减少人工成本，提高处理效率。     

一种基于BIM模型的铁路站场线路结构数据提取智能算法

基于BIM的铁路站场智能审查中，识别站场线路结构并提取为可用于审查的整体线路是关键问题。站场线路为线状实体工程，线路的BIM模型往往被道岔、轨缝、绝缘头等构件分割，因此线路结构具有离散性，难以被识别并提取为可用于审查的整体线路集合数据。针对这一问题，结合知识工程、图论，分别对线路规范、知识等文字性描述条文与线路图形结构等图形信息进行计算转译，两者结合后对线路图形信息进行识别，从而实现对整体线路结构数据的获取。首先，根据线路中线信息，获取识别站场线路结构所需的推理知识，建立线路基本特征与线路结构特征计算表达，依据一阶逻辑形式语法编制了线路结构描述的多级词汇表，并进行知识编码形成线路结构的计算语义表达；然后，根据线路在BIM软件中的数据结构，与图论相结合，实现了对线路结构图的计算转译，形成线路结构的无向图，随后根据深度搜索算法并结合线路基本特征，构建了一种考虑线路结构特征知识的类树结构构建算法，实现了单次遍历树形结构即可获取初步的线路整体结构数据；进一步，使用线路结构特征与一阶推理分析初步线路整体结构，从而将其提取为最终的整体结构数据。结果表明，本文所述算法可以高效地分析各类站场线路结构并...