轨道电路分割绝缘的处理方法及电码化应注意问题的分析

在既有线路设备改造、大修或股道延长工程中,在保证运营要求和设计规范的条件下,应优先考虑既有设备尽量不动、改动越少越好的设计方案。这样在施工过程中不仅能节约费用、减少工作量、降低施工难度,还为确保安全施工提供了条件。     

Fisher最优分割在桥梁健康监测门槛值分级中的应用

为提高桥梁健康监测系统的监测能力,完善状态评估系统,对结构特性参数的门槛值进行分级.Fisher最优分割原理可以将有序序列进行最优分类,使得离差平方和最小.建立ANSYS有限元模型,采用实测轴重数据,进行动力分析,对桥梁中跨跨中的横向位移监测指标从数值上按照Fisher最优分割原理进行分级分为:正常值,异常值,报警值.为检验分级效果,将横向位移在各数值段内出现的频率作为分级指标.结果表明,两种分级指标得到的门槛值较吻合,符合统计规律;2.205 mm和2.455 mm可作为横向位移的门槛值.其他监测指标可以采用同样的方法得到.     

Image Segmentation Using an Improved Watershed Algorithm

IntroductionOne of the firstand mostimportantoperationsin image analysis and computervision is image seg-mentation.The aim of image segmentation is thedomain- independent partition of the image into aset of regions,which are visually distinct and uni-form…     

汉语负迁移对英语学习的影响及对策

母语对第二语言的学习和第二语言习得产生着重要的影响。汉语同样使得在学习英语的过程中发生正迁移和负迁移。本文主要从语音、词汇、句法、语用和两种语言根本差异几个层面，论述了汉语对英语学习的负迁移，并提出了克服英语学习中负迁移的途径和方法。     

基于多种策略的页面内容提取算法

针对W eb页面存在与主题无关的噪音的问题,提出了基于页面结构与页面内容相结合的多策略页面内容提取算法.该算法根据改进的VIPS(基于视觉信息的页面分割算法)生成页面的块结构树,通过定义内聚度阈值和块结构树的最大深度,实现了块结构树中不同区域内不同分块粒度的要求;根据W eb页面提供的结构信息和内容信息提取块结构树叶子节点中的"主题"块和"主题相关"块;最后,对主题块和主题相关块的内容进行合并,提取页面的主要内容.实验表明,对任意下载、不同内容类型的页面,该算法都能有效地提取页面内容.     

汉语编程在MapX二次开发中的应用

交通地理信息系统因具有强大的信息服务和管理功能,越来越受到人们的重视。MapX作为GIS设计中一个常用的功能组件．其当前的主要编程环境是英文,这对于英文程度不高的汉语软件开发者来说无疑是个羁绊。因此,通过实例详细说明在易语言汉语编程开发环境下如何利用MapX开发GIS软件的方法,对于该组件的进一步推广应用具有一定的意义。     

汉语编程在MapX二次开发中的应用

交通地理信息系统因具有强大的信息服务和管理功能,越来越受到人们的重视。MapX作为GIS设计中一个常用的功能组件,其当前的主要编程环境是英文,这对于英文程度不高的汉语软件开发者来说无疑是个羁绊。因此,通过实例详细说明在易语言汉语编程开发环境下如何利用MapX开发GIS软件的方法,对于该组件的进一步推广应用具有一定的意义。     

基于最大方差理论的大津法在沥青混合料数字图像分割中的应用

针对目前沥青混合料自动检测的要求,借助于数字图像处理技术,给出最大方差理论在沥青混合料智能检测与参数提取中的应用,可为实现沥青混合料自动检测与分析奠定良好的基础。     

Image segmentation based on competitive learning

lmage segment is a primat.‘y step in image analysis of unexploded ordnance (UXO) detection by ground penetrating radar (GPR) sensor which is accompanied with a lot of noises and other elements that affect the recognition of real target size. In this paper we bring forward a new theory, that is, we look the weight sets as target vector sets which is the new cues in semi-automatic segmentation to form the final image segmentation. The experiment results show that the measure size of target with our method is much smaller than the size with other methods and close to the real size of target.     

深度学习的车道线检测方法

随着人工智能技术的不断发展,无人驾驶技术已经成为当下社会发展的热门,车道线检测是无人驾驶技术的关键一环,但传统的基于视觉的车道线检测方法处理时间较长、过程繁琐、需要人为干预。基于深度学习的车道线检测可大大减少此类问题。文章设计了一个完成双任务的Enet网络,分别解决目标区域分割问题和不同车道区分问题,以实现端到端的检测。与主流车道线检测网络模型deeplab v3和YOLO v3进行对比。实验验证表明,网络模型的最终训练准确率为99.8%,相对于deeplab v3和YOLO v3网络分别提升1.2%和0.8%。