基于改进Mask RCNN的夜间车辆检测方法

传统的夜间车辆检测基于车灯特征的提取和识别,这类方法容易发生误判、检测精度和检测实时性不高。针对上述问题,本文研究了基于改进Mask RCNN(mask RCNN-night vehicle detection,Mask RCNN-NVD)的夜间车辆检测算法。将残差网络（residual network,ResNet）结构中的普通卷积修改为数量为16组的分组卷积,通过16组1×1卷积实现通道数叠加,将网络参数降至普通卷积的1/16,提升检测速度,并实现与普通卷积相同的效果;将通道注意力机制模块（squeeze-and-excitation,SE）嵌入ResNet结构中,通过2个全连接层构建瓶颈结构,将归一化权重加权到各通道特征,增强网络表征能力;在特征金字塔网络（feature pyramid networks,FPN）后加入自底向上结构,将底层特征强定位信息传递到高层语义特征中;加入自适应池化层,根据区域候选网络（region proposal network,RPN）产生的候选区域分配至不同尺度特征图中,并在底层特征与各阶段最高层特征之间加入跳跃连接结构,实现缩减模型参数的同时保留...     

高速公路项目效益后评价指标发生偏离的原因

从高速公路效益后评价指标体系的结构层次的建立入手,以渝合高速公路为例,通过效益指标的对比分析,找出影响效益评价指标变化的主要因素及这些因素发生变化的深层次原因.     

钢桥面浇注式+SMA组合结构车辙变形深度预估

为了阐明浇注式沥青混合料室内60℃车辙试验结果与实体工程应用中表现出的高温稳定性不一致的原因,揭示钢桥面浇注式沥青混合料+改性沥青SM A组合结构车辙变形发展规律,采用理论研究与工程应用相结合的方法,以马鞍山长江公路大桥为依托,采用建设期现场铺装用沥青混合料成型试件,进行了40℃、60℃、70℃温度条件下、接地压强为0...     

基于强化学习的多燃烧模式混合动力能量管理策略

针对采用HCCI/SI多燃烧模式的功率分流型混合动力汽车,提出了一种基于深度强化学习(DRL)的能量管理策略.基于发动机台架试验和电机有限元分析建立了混合动力汽车模型.将整车作为环境,采用排序优先经验回放算法,训练基于深度Q网络(DQN)的能量管理智能体.在WLTC和NEDC工况下,与规则策略、自适应等效燃油消耗最小策...     

基于深度 Q 网络的城市轨道交通协同限流方法

为解决城市轨道交通高峰小时区间满载率过高的问题,本文提出一种基于深度强化学习的城市轨道交通协同限流控制方法。该方法利用历史客流数据建立线网层面的限流仿真环境和智能体模型,以区间满载率为状态,以限流策略为动作,以客流体验为奖励,通过多轮强化学习训练产生最优的限流方案。随后利用北京地铁线网数据构建仿真实验并验证了该方法的有效性。仿真结果表明,协同限流方法可以有效降低断面客流量,缓解高峰小时区间拥挤程度,提高乘客出行舒适度。     

中国船级社助力山东海运船队能效提升

<正>山东海运股份有限公司(简称"山东海运")是一家成立于2010年的地方国有航运企业。十年来,中国船级社(CCS)和山东海运一直保持着紧密的战略合作伙伴关系,并共同致力于"安全环保、绿色节能"的发展理念,在散运、油运和气体运输等多个业务板块开展深度合作,助推了山东海运在新造船、营运船和二手船交易等诸多领域快速成长,尤其船队能效管理得到了大幅度提升。     

基于表面特性的沥青混凝土桥面防水黏结层力学性能研究

桥面防水黏结层作为桥面整体化层与沥青结构层之间的过渡层,其力学性能是沥青桥面长久耐用的基础。为研究沥青混凝土桥面防水黏结层的力学性能,文中通过拉拔试验和斜剪试验,分析桥面湿度、粗糙度、混凝土基面强度等因素对桥面沥青混凝土防水抗剪强度和黏结强度的影响。结果表明,水泥基面表面含水率越低,抗剪强度越高,黏结性能越好;表面潮湿条件下,层间黏结效果较差;桥面混凝土拉毛后构造深度达到0.9 mm时,抗剪强度和黏结强度达到最大值;水泥混凝土基面强度达到30 MPa时,拉拔强度和剪切强度达到峰值,且受其变化影响较小。     

港口人工智能木材理货系统

为了提升件杂货码头尤其是木材码头在理货作业环节中的货物识别、数量清点和残损确认、货物分票的作业效率和准确率,提高木材理货质量,提升木材理货业务效率,降低安全风险,实现作业可追溯,通过视频流的采集和实时回传,实现木材理货各个业务场景实时的视频监控和数据采集,采用深度学习、机器视觉技术,以镇江港木材理货流程为主线,建立一套...     

水库地质问题浅析

本文根据详实的资料,从大地构造单元上论证了白石水库工程地质问题的一个方面——水库诱发地震的可能性问题。在评价中,结合岩石(体)试验数据从微观上进行说明。     

用大数据指导电子部件深度维修的探究

深度维修是电子板卡维修中以元件为最小维修单元的维修方式,由于二线维修特性和维修部件本身的复杂性,深度维修需要面对测试难度大、维修周期长、维修门槛较高等难点.通过积累维修数据、维修经验,对维修方法进行反复迭代,可大大缓解该困境.通过对维修大数据进行分类整理和提炼共性,可智能分析可能的故障点、缩小排查范围.未来,维修大数据...