城市公交线路模态工况构建方法研究

采用GPS设备对西安城市公交典型线路的运行工况进行实测,分别运用瞬态转模态方法和多目标优化法构建出城市客车模态工况。以8个特征参数相对误差为标准,对两种方法的精度进行了对比研究。研究表明,两种方法均能有效地完成工况构建,其中多目标优化法精度最高,瞬态转模态方法简单快捷,从而为工况构建方法的选取提供了思路和数据验证。     

顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法

人流量统计对智能安防等领域具有重要研究价值. 针对视频监控系统中人流量统计准确率较低的问题,提出一种顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法,重点研究用于小目标检测的Faster R-CNN （Faster region-convolutional neural network）改进算法、运动目标关联匹配以及双向人流量智能统计等关键技术,根据人头目标的小尺度特点对Faster R-CNN网络结构进行适应性改进,利用图像浅层特征提高网络对于小目标的特征提取能力,通过基于轨迹预测的跟踪算法实现运动目标的实时追踪,同时设计双向人流量智能统计算法,以实现人流量高准确率统计;为证明方法的有效性,在密集程度不同的场景中进行了测试. 测试结果表明:改进的目标检测算法相较于原始算法,在Brainwash测试集和Pets2009基准数据集上的平均准确率分别提高了7.31%、10.71%,视频人流量智能统计方法在多种场景下的综合评价指标F值均能达到90.00%以上,相较于SSD-Sort算法和Yolov3-DeepSort算法,其F值提高了1.14% ~ 3.04%.      

基于矩阵分析和D-S证据理论的时空数据融合及目标识别

在矩阵分析和D-S证据理论的基础上,给出一种时空数据融合的方法,并将它应用于飞机特征识别的数据融合中.实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器的识别结果好,验证了这一方法的正确性和有效性.     

如何提高交通工程质量

在施工准备阶段应从以下几点着手,做好施工前质量控制：第一,结合交通工程的施工质量目标与特点,大力宣传施工质量,提高施工人员的质量控制意识和安全意识：第二．做好施工准备阶段的各项工作．保障施工技术,完成技术交底工作：第三,准备好施工物资与设备．预先做好设备的计划．确保机械设备的完整性：第四,完成施工现场是水电等施工准备工作,确定施工范围,明确施工需采取的措施。     

基于克隆选择优化的多船转向避碰决策

基于船舶碰撞危险度计算模型,在多船会遇态势下,利用克隆选择优化算法,本文提出一种最优转向避碰幅度计算方法。确定了最近会遇距离(DCPA)、最近会遇时间(TCPA)、两船距离、相对方位、船速比5个主要因素的隶属度函数,并考虑航行区域状况、能见度情况和船舶的操纵性能等对船舶碰撞危险度的隶属度函数修正。基于船舶碰撞危险度和航程损失的多目标函数优化,通过分克隆选择优化算法,在《国际海上避碰规则》约束的可行域空间内,获取全局范围内的最优解。仿真结果表明克隆选择优化算法对于处理多船会遇态势下的让路船转向避碰决策的有效性。     

船舶机舱监控视频的智能检索系统设计

智能监控是通过图像处理的方法对动态场景中的目标进行自动、实时的跟踪识别,并分析和判断目标行为的现代化电子计术。对舰船智能监控系统的基本理论和关键技术进行深入调查和研究,提出了舰船监控智能检索系统设计方法,以便更好的对目标进行跟踪。通过对目标数据特征进行分析,对视频的序列进行匹配和记录,优化舰船机舱视频对监控目标的检测和提取功能,为验证方法的有效性,设计仿真实验,对视频数据进行检测和提取,并记录图像目标特征。试验结果表明该方法有计算简单、运行稳定的特点,可快速得到正确的视频跟踪检索目标。     

基于碳排放考量的集装箱海陆多式联运模式选择

为使集装箱海陆多式联运模式选择能更符合节能减排的要求,分析碳排放影响因素并建立海陆多式联运碳排放计算模型和运输成本计算模型,在此基础上建立基于碳排放量、运输成本、运输时间的多目标决策模型,通过决策模型进行联运模式的比较选择。以哈尔滨市至泰安市的集装箱海陆多式联运为例,应用以上多目标决策模型得出"铁―海―铁联运"模式为最优方案。     

基于图像分割与目标提取的舰船遥感影像分析技术

舰船遥感影像分析技术在舰船目标识别、海上航运交通管理、资源探测和军事侦察等领域发挥着重要的作用,是一种快速、高效和准确的海上舰船信息获取方法。遥感技术的理论基础是电磁波原理,该技术利用遥感卫星等设备采集和分析远距离物体辐射和反射的电磁波信号,从而进行地面物体的探测和识别。由于遥感技术存在巨大的优势,因此,基于遥感技术的舰船遥感影像分析和目标提取有重要意义,决定了海上目标识别和海上监察的水平。本文针对舰船的高分辨率遥感影像,详细的介绍了图像分割原理和目标提取原理,在此基础上研究了一种全新的舰船遥感图像分析技术。     

卡尔曼滤波器在舰载雷达目标跟踪中的实现

舰载雷达目标追踪系统可以探测和跟踪海面、水下和空中的目标,为船舶导航等提供重要的目标数据,保障船舶安全和正常航行。卡尔曼滤波器(CKF)是基于容积卡尔曼滤波算法设计的一种典型非线性滤波器,近几年来获得了广泛的关注。本文利用容积卡尔曼滤波器,对传统舰载雷达系统进行鲁棒性和近似线性的优化,提高舰载雷达目标追踪的效率和精度。