基于YOLO v4的铁道侵限障碍物检测方法研究

铁路侵限异物的自动检测是未来实现铁路智能化的重要组成部分。由于随机的侵限行为可能导致严重的行车后果,研究可以实现连续检测列车运行前方区域状况的技术,是保障列车出行安全的现实需求。针对传统侵限异物检测方法检测类别单一和时效性差的不足,提出一种基于YOLO v4检测网络的侵限异物检测模型。在锚框(anchor)的选择上,通过对K-means算法聚类中心的选取方法进行改进,用欧式距离度量替换随机选择的方法,从而获得更具代表的anchor尺寸;在YOLO v4网络的基础上,通过在骨干网络和特征融合网络之间加入压缩和激励模块,在不增加检测时间的同时提升了检测效果;在侵限检测模型的训练方面,使用公共数据集和自制异物侵限数据联合训练的方式提高了模型的泛化能力。在侵限异物测试集上对训练好的模型进行测试,结果表明：该方法对常见异物的平均检测精度达到90.2%,检测速度为53 fps,与Faster R-CNN相比检测精度相差较少的情况下,检测精度有大幅提升。改进的检测模型达到了预期设计目标,可以为铁路侵限异物检测智能化的研究提供参考。     

基于模式识别的图像中多目标自动分割和分类研究

为了提升多目标自动分割和分类效果,设计了基于模式识别的图像中多目标自动分割和分类方法。利用分水岭算法提取图像中多目标过分割区域;通过模式识别中改进模糊C均值聚类算法,聚类处理提取的多目标过分割区域,得到多目标自动分割结果;在模式识别中的卷积神经网络内,输入自动分割结果,输出多目标自动分类结果。实验证明：该方法可有效获取多目标过分割区域,得到多目标自动分割结果;在不同图像分辨率时,该方法自动分割的划分系数较大、划分熵较小,即自动分割效果较佳;该方法具备多目标自动分类的可行性,且自动分类精度较高。     

汽车用塑料的品种、性能与用途(下)

12、聚甲基丙烯酸甲酯,俗称有机玻璃,PMMA 聚甲基丙烯酸甲酯为高透明无定形的热塑性塑料,其透光率比硅玻璃高,比重仅为硅玻璃的一半,在玻璃化温度以下进行拉伸定向,可大大提高其冲击强度。机械强度和韧性比硅玻璃大10倍以上,并且具有优良的耐候性,在低温(-50～-60℃)下和100℃左右其冲击强度不变。电绝缘性能优良,可以耐电弧。可耐酸、碱、     

黏土含量对洞庭湖区吹填土抗剪强度的影响研究

洞庭湖区公路路基主要由吹填土筑成。吹填土中的黏土含量对其强度性质有显著的影响,通过改变吹填土中的黏土含量,可提高土体强度。抗剪强度试验研究结果表明:随着黏土含量的增加,土样的内摩擦角降低,黏聚力增加,剪切强度呈先增加后降低再增加的趋势。将数据点进行曲线拟合之后,得到了剪切强度与剪切位移的变化关系,以及黏土含量与内摩擦角、黏聚力、剪切强度之间的关系表达式。     

基于车载LiDAR数据的公路竖向净空自动化评估

现役道路基础设施管理过程中缺乏大范围区域内不同路段的现状或实时的竖向净空数字化资料,导致部分过高车辆撞击跨线桥或其他上空构造物的事故时有发生,造成了重大财产损失与人员伤亡。针对该问题,基于车载LiDAR数据构建公路竖向净空自动化评估方法框架。通过数据重构方法将复杂道路线形的车载LiDAR点云转化为简单的直线形式,利用基于线性索引的点云数据分块方法实现重构场景下车载LiDAR数据的条形、柱形与体素单元的快速分块,建立柱形单元非平面点初步滤波、基于K-Means与体素聚类的复杂LiDAR点云环境中路面优化分割流程。在基于条形单元划分提取道路边界后,利用体素聚类将路面上方点云进行划分。以提取的路面点云作为二维插值基准面,完成不同物体的竖向净空计算,并利用江苏南京市内的2条公路LiDAR数据的对算法框架进行测试。研究结果表明：所提方法在噪音存在的复杂LiDAR环境中可以有效分割出道路上方物体并完成竖向净空的计算;通过部分算法提取与人工标注结果的对比,显示公路1与公路2的竖向净空平均绝对误差分别为0.94、1.57 cm,具有较好的可靠性;在32 GB内存、Intel® Xeon® E5-1650 v4@3.6 GHz六核处理器的计算机上完成公路1与公路2竖向净空评估的平均时间分别为6.62、7.83 s·km^-1,算法效率可满足大尺度场景下的公路竖向净空自动化计算;相比于已有研究方法,所提方法框架考虑了车载LiDAR点云环境内的路面上测量噪音的存在,对变宽度路面条件复杂场景下的公路竖向净空评估具有更好的适用性。     

不同压实度下路基土抗剪强度参数和CBR试验研究

为了研究压实度对路基土抗剪强度参数和加州承载比（CBR）的影响,选取粉土、砂土和黏土三种类型的路基土,分别进行击实试验、不同压实度下的直接剪切试验和CBR试验。结果表明:压实度对路基土的内摩擦角、黏聚力和CBR值影响显著,且均具有较好的相关性。在此基础上,以塑性指数表征路基土的类型,最佳含水率和最大干密度表征路基土的物理状态,以压实度为主要影响因素,建立了路基土的抗剪强度参数和CBR值预估模型,建立的预估模型不仅精度较高,而且具有普遍适用性,可为公路路基的设计与施工提供参考。     

基于VMD-MD-Clustering方法的航班延误等级分类

针对航班数量逐年增加导致的航班延误日益频繁问题,研究对航班延误等级分类的方法,从而为制定针对性措施,降低航班延误造成的损失提供理论基础。从时间、空间和效率3个方面确定航班延误时间、航班飞行时间、延误影响人数和航程这4个数值属性指标,以及过站是否经停、飞机载客量2个类属性指标,共计6个评估指标构建航班延误等级分类模型。提出了1种基于变分模态分解（VMD）、马氏深度（MD）函数和K-means数据聚类（Clustering）的航班延误等级分类方法（以下简称V-M-C方法）。V-M-C方法将非正态、非平稳的多维航班延误数据视作含噪声的信号序列进行处理,通过VMD降噪获得正态、稳定的多维信号数据;利用MD函数进行降维处理得到一维的稳定信号数据;使用K-means方法对得到的一维数据进行聚类,对航班延误等级分类。为确定航班延误等级分类精确性,采用带惩罚权重的支持向量机（SVM）对分类结果进行分析,可以在一定程度上提高V-M-C方法的普适性。以某大型枢纽机场某月的航班运行数据为例,只使用K-means算法的航班延误等级分类精度为81.9%,而V-M-C方法对航班延误等级分类精度可提升至95.41%。实验结果表明,V-M-C方法的分类准确率更高,能够帮助机场根据相应延误等级制定预案,保障航班整体运行正点率。     

基于灰色模糊综合评价法的铺架基地选址研究

铺架基地是保证铁路建设工程建设顺利实施的重要临时建设设施,其场地选择是否科学合理,不仅是外业调查和施工组织设计的关键内容,也是保证线路铺架工程顺利进行的重要先决条件。为此,先全面考虑影响铺架基地选址的定量与定性因素,进而采用层次分析法确定指标权重,然后将灰色聚类与模糊综合评判相结合构建铺架基地选址模型,判断项目所属评价等级。最后通过工程实例进行应用分析,验证铺架基地选址综合评价模型的有效性。     

基于高速公路收费数据的用户交通出行多维度特征分析

为提升高速公路信息化管理水平,调节高速公路需求分布不均衡问题,构建了包含时间、空间、用户个人属性3个维度的特征指标体系,在K-means聚类算法的基础上,设计并使用Mini-Batch-Kmeans聚类算法对出行用户进行了分类,同时从时间、空间、个人属性3个不同维度深入分析了各类出行特征指标。研究结果表明：1)高速公路出行者多为单次出行或周末出行;2)经PCA降维和Mini-Batch-Kmeans聚类后,出行用户可分为6类;3)时间上,用户出行早晚高峰为7:00—9:00和16:00—18:00;空间上,用户出行站点多在经济水平较高城市,长途用户多在沿海或有货物中转站的城市;个人属性上,通勤用户与长途用户多使用ETC支付且花费金额高。     

高炉渣改良填料大型直剪试验分析

将原状高炉渣掺拌粉煤灰分层碾压并重锤夯实作为换填地基的填料,进行分层取样后,以处于干、湿状态下各层土样的混和土作为试样开展大型直剪试验。为了探究高炉渣改良填料的直剪力学特性,以及现有大型直剪仪的不足,对不同法向应力作用下试样的抗剪强度、法向加载板的竖向位移进行了量测,并对试验过程中剪力与剪切位移曲线特性、剪切盒张开状态、完成直剪试验后试样的破碎状态进行了分析。结果表明:因细颗粒不足以填充粗颗粒之间的孔隙,含水量对改良填料力学指标影响很小,改良填料表现为良好的水稳定性;高炉渣改良填料在法向应力小于150kPa时几乎没有黏聚力,而在法向应力大于150kPa时表现出咬合黏聚力;高炉渣混合料直剪试验过程中法向应力越大,初期剪缩量越大,后期剪胀量越小,发生剪胀时对应的剪切位移也越大;在法向应力大于150kPa后,直剪试验的剪胀量有了较大程度的减小,此时剪切面的形成主要以剪切区粗颗粒的剪碎与断裂为主。最后,考虑到现有大型直剪仪随着剪切位移的增加,理论剪切面上的剪切应力与法向应力分布越来越不均匀,且有效剪切面积逐渐减小,为此对大型直剪仪提出了改进建议,使有效剪切面面积保持恒定不变,测试结果与实际情况更加接近,可提高粗颗粒土剪切强度的测试精度。