基于云平台和微服务架构的城市轨道交通AFC系统

在城市轨道交通的"智慧化"发展趋势下,自动售检票(AFC)系统为满足应用新型支付方式、网络化运营的要求,需结合传统业务和新型支付方式对传统架构进行调整.基于云平台和微服务架构的城市轨道交通AFC系统应运而生,它具有分布式存储、高可用性、运维智能化、低耦合等优势,能弥补传统AFC架构和单体架构的缺陷.在分析了 AFC系统现状、单体架构和微服务架构优缺点的基础上,考虑采用基于云平台和微服务架构的AFC系统,使用微服务架构来搭建云平台,将业务以微服务的形式呈现,并对微服务架构下的治理方式进行考虑,之后讨论了新型架构与既有系统的兼容,最后探讨了 AFC系统引入微服务架构带来的问题,为智慧城轨形势下AFC系统的发展提供参考.     

云计算技术及其在交通领域中的应用

对云计算技术及其在交通领域中的应用进行系统性阐述。归纳云计算的关键技术、商业模式、基本特征、信息安全等,分析建立交通云平台的必要性,介绍云计算技术在重庆两江大桥路段及交通领域中的典型应用情况。     

基于危险理论-云决策的发动机状态检测技术研究

针对发动机故障诊断中的诊断精度差和诊断算法自适应性差的问题,提出了一种基于危险理论-云决策的发动机状态检测算法。根据免疫系统的危险理论建立了危险识别模型,给出了危险信号和安全信号的定义。基于云模型构建了云决策模型。通过融合危险识别模型和云决策模型,构建了适用于复杂机械系统的状态诊断策略。在汽车发动机状态检测试验台上,对发动机状态检测算法进行了试验验证,结果表明该算法的诊断准确率达到97.5%以上。     

基于K-means算法的行人检测方法研究

行人作为交通事故易受伤群体之一,其安全保障越发受到重视.结合车载激光测距仪实时采集的车辆前方障碍物距离信息,提出基于K-means算法的行人检测方法.首先对激光测距仪接收的距离信息进行报文解析,形成激光云点图.其次,对激光云点图进行预处理,消除冗余数据.再应用K-means聚类算法对前方障碍物进行分类,最后建立行人宽度模型甄别行人目标.试验结果表明,基于K-means聚类算法能从激光云点图中快速提取行人目标,为汽车主动安全及交通安全研究提供基础.     

基于金字塔特征融合的二阶段三维点云车辆检测

针对三维点云鸟瞰图特征提取不充分导致车辆目标检测性能欠佳问题,本文提出一种基于金字塔特征融合的二阶段三维点云车辆目标检测算法。首先通过降维处理并利用体素占用编码原始三维点云,得到二维特征图输入;然后,利用上采样网络传递高层语义特征,下采样网络传递低层位置特征,构建一阶段金字塔网络结构提取车辆目标特征;最后,通过候选区域提取层得 到不同尺度的候选区域,利用兴趣区域池化层对齐各候选区域尺度,并采用全连接层融合多尺度特征,提取不同感受野下车辆目标特征;此外,在损失函数方面,补充正余弦角度损失并加权到总损失函数中,优化车辆目标航向角预测。基于KITTI公开数据集的实验分析表明,本文算法相较基准网络能够有效补充三维点云鸟瞰图特征提取,在不同难度的检测任务中平均检测精度提高 了5.07%~8.59%。     

基于云架构的船舶建造焊缝检测管理系统

结合当前船舶建造焊缝检测的主要方式,采用云架构技术,设计研发船舶建造焊缝检测管理系统。论述系统需求分析、系统架构设计和系统功能设置。该系统体现先进造船企业的数字化管理方式,可缩短船舶建造焊缝检测报验周期,减少质量检验工时,降低质量检验管理成本,提高船舶建造焊缝检测能力。     

LIDAR点云数据处理与应用

机载雷达测量技术作为一种主动、快速、精确的新型遥感测量方法,自出现以来便受到广泛关注,其获取空间数据的后处理也已成为研究热点。分析LIDAR点云数据的获取原理及分类,探讨Microstation的terra模块数据及LIDAR点云数据的分类处理方法。     

宁夏交通数据中心技术架构研究

建设交通运输数据中心是宁夏云计算产业高地发展的重要组成部分,科学合理地设计交通数据中心总体技术架构有助于交通运输行业数据资源的汇集、整合、挖掘和共享.从交通数据中心逻辑框架出发,分析不同逻辑层面的应用需求.在此基础上,结合技术架构框架模型,搭建宁夏数据中心总体技术架构,具体分析基础设施架构、系统集成架构和技术标准架构的详细组成.     

铁路非常规突发事件应急救援决策方法研究

将贝叶斯网络推理方法应用到铁路突发事件应急决策中,为铁路突发事件应急救援提供一种实用、智能的科学辅助决策方法.在提取、约简案例决策属性的基础上,采用基于云模型的评估方法完成案例决策属性定性划分,降低决策属性划分的偏差性.构建铁路突发事件应急决策贝叶斯网络模型,并提出进行综合决策的具体方法及步骤.通过具体算例说明使用贝叶斯网络进行铁路非常规突发事件综合概率的决策过程.案例分析表明,该方法能够满足铁路应急决策需求,在信息不完备情况下同样具有实用性和有效性. 为领域知识不完全,主要依靠经验知识进行铁路突发事件应急决策支持系统的智能化提供了新方法、新思路.     

基于云平台的交通视频检测数据优化研究

交通视频检测技术在智能交通领域应用广泛,成为当前交通信息采集的主要手段.但在恶劣天气条件下,视频车辆检测器采集的交通数据误差较大,难以准确反映路面实际状况.为解决此问题,本文提出基于不同气象能见度等级构建k 型BP网络,对气象能见度低于10 km时的原始交通数据作预处理优化.分析了云计算在交通信息处理方面的优势,基于云计算平台实现了该模型的构建与推广.最后以成都绕城高速七里沟大桥定点观测得到的数据做样本进行实例分析,对比了该模型方法与传统处理方法的数据处理效果,得出了本文方法较传统方法先进的结论.