引领“首驾驶”船舶的注意事项

本文从结构设计和操纵特点两个方面,分析首驾驶和尾驾驶两种船型的差异。首先从结构上分析首驾驶船舶的优劣势,并介绍引航中常遇到的首驾驶船舶类型;再者从操纵出发,以转心为参考点,分析两种船型在转向过程中,驾引人员视觉观察上的差别,狭窄水域以及靠离泊时操纵上的难点,并提出解决方案。     

自动驾驶中视觉次任务对年轻驾驶人接管时间的影响

为了了解有条件的自动驾驶中,年轻驾驶人的接管反应特性,分析视觉次任务（3×3箭头次任务和4×4箭头次任务）和接管请求时间（TTC为5 s和7 s）对不同接管时间的影响,基于驾驶仿真平台,设计了包含不同的视觉次任务和接管请求时间的自动驾驶接管场景,针对29名年轻驾驶人进行模拟驾驶试验。使用双因素方差分析来研究不同次任务与不同接管请求时间对接管时间的影响,以及使用Pearson相关性检验来分析不同接管时间的相关性。研究结果表明：与无次任务相比,次任务会显著增加接管时间;不同的次任务对接管时间无影响,次任务与前方有障碍物时的接管请求时间对接管时间无交互作用;与前方无障碍物时的接管相比,前方有障碍物时的接管会显著减少接管反应时间;在驾驶人执行次任务的情况下,不同接管请求时间对转向反应时间和制动反应时间无影响;在前方有障碍物的接管中,驾驶人更倾向于采用制动加转向的组合操作来回避风险,且驾驶人接管回避操作中直接转向和制动加转向的组合操作的比例相同;接管反应时间与制动反应时间有较强的相关性。     

钢结构工程高强度螺栓微小松动视觉检测方法研究

基于计算机视觉的螺栓松动检测方法中,一类是通过对连接节点图像进行透视矫正并分析螺栓轮廓边缘直线角度的变化以及时发现微小的松动缺陷。然而,目前这类方法在图像矫正和螺栓轮廓边缘检测的可靠性方面还有较大的改进空间。为此,针对钢结构螺栓连接节点,提出了基于深度学习的螺栓松动视觉检测方法。首先,基于YOLOv5检测螺栓目标。针对螺栓感兴趣区域(RoI),基于鲁棒性较高的Attention U-Net提取螺栓轮廓边缘直线。为了提高螺栓目标检测精度,目标检测模型应设定较低置信度阈值以保证目标无漏检,再通过螺栓RoI提取的边缘直线数量筛除伪螺栓。使用透视变换法对节点图像进行矫正,变换所需的参考点是根据螺栓检测框之间空间移动后的相交关系自动定位的。最后,根据矫正图像中的螺栓轮廓边缘直线计算螺栓角度,通过检测螺栓和基准螺栓之间的角度差异判断松动情况。研究结果表明：螺栓目标检测的AP值为0.97;螺栓轮廓边缘检测的准确率、召回率和F1的均值分别为0.846、0.807与0.825,且在多种复杂背景干扰下具有较高的鲁棒性;伪螺栓筛除法可过滤掉99.82%的伪螺栓目标;提出的图像矫正法适用于常见的多种螺栓排列形...     

后视镜的调整步骤

后视镜的调整哲学相信大部分开车的朋友们,都知道车身左右侧后视镜有视觉盲点,也因此会对后视镜存有一些疑点,例如,变换车道时是否要频频回头确认左方或右后方来车?要消除视野盲点一定要加装大曲面镜吗?侧方后视镜要看到自己车身才安全吗?针对以上问题,在此传达给你的观念是:左右两侧后视镜主要目的在于提供驾驶人车身两旁与后方的视野,其调整应尽可能达到最大视野。所谓"看见自己车身占镜面1/4"的     

基于卷积神经网络优化回环检测的视觉SLAM算法

传统视觉即时定位与建图（SLAM）算法若无回环检测可能会存在累积误差无法消除的现象,即使有回环检测,也因准确率和效率比较低而无法应用于轻量级设备上,为此,研究一种回环检测优化的视觉SLAM算法. 前端估计时,对相邻帧图像进行ORB （oriented fast and rotated brief）特征提取与匹配,对匹配成功的特征点进行PnP （perspective-n-point）求解,获得相机运动估计并筛选出关键帧图像;后端优化时,利用SqueezeNet卷积神经网络 （CNN）提取图像的特征向量,计算余弦相似度判断是否出现回环,若出现回环则在位姿图中增加相应约束,利用图优化理论对全局位姿进行整体优化;最后利用项目组制作的数据集和TUM （technical university of munich）公开数据集进行测试与对比. 研究结果表明:相比于无回环检测算法,本文方法可以成功检测到回环并为全局轨迹优化增添约束;相比于传统词袋法,在回环检测准确率相同的情况下,本文方法召回率可提高21%且计算耗时减少74%;与RGB-D （red green blue-depth） SLAM算法相比,本文方法建图误差可降低29%.      

基于机器视觉的水位快速测量方法的设计

水位测量在航道测量中起着重要的作用,文中提出了用机器视觉代替人工去“观测”水尺吃水线在刻度字之间的值。首先利用Canny算子检测出吃水线,计算出水平面距离刻度上边缘的距离,并利用BP神经网络对分割出来的字符进行识别,计算出吃水线的值,从而快速准确的获取水位,消除了人工观测水位过程中产生的误差,提高了航道测量的效率和准确性。     

高速方尾船兴波阻力的一种理论预报方法

应用经典薄船理论,以Michell兴波阻力积分公式为基础,针对高速船的方尾船型特点,采用"虚长度"法,编制了方尾船兴波阻力的计算程序。即在方尾后增加一个虚拟附体以使尾部封闭,通过对NPL船模系列(包括3b,4a,4b,4c,5a,5b,5c,6a,6b,6c共10条船型)的文献数据进行分析总结,得到一个计算虚长度的公式;对代号分别为3b,4b,5b,6b的4种单体船型兴波阻力进行数值计算,并与文献中的实验数据进行比较。结果显示,本文方法具有较高精度,适合于工程上方尾船兴波阻力的快速预报。     

基于AT89S52单片机的智能小车设计与制作

文中以“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛活动为背景,介绍了一种具有巡航控制、自动避障、距离检测等功能的智能小车。该车以两轮式玩具小车为载体,AT89S52单片机为控制核心,依靠直流伺服电机驱动,利用触觉开关实现障碍物探测,采用光敏电阻和红外线传感器进行导航及距离检测。事实证明,该小车运行稳定,智能化程度高。     

一种特征融合的视频事故快速检测方法

交通事故快速检测对于提升交通事故应急管理水平具有重要的现实意义.目前主流的视频事故检测算法较难同时满足高精度和低算力的要求,一定程度上制约了该技术的工程应用.针对存在的问题,本文提出了一种新的基于特征融合的视频事故快速检测方法,以期在有限算力成本下同时获得较高的检测精度和较快的检测速度.模型将特征融合通过两个步骤实现:...     

基于视错觉的公路隧道中部安全控速方法

公路隧道中部低照度、环境单调的特点,容易导致驾驶人产生严重视错觉,从而低估车速,引发交通事故.高频视觉信息容易导致驾驶人高估车速,而中、低频视觉信息则会导致驾驶人低估车速,但不同频率视觉信息,不同照度水平对公路隧道中部行车环境中驾驶人的车速感知影响缺乏定量分析.文中利用3ds Max软件制作公路隧道中部行车仿真模型,利用E-prime软件进行基于极限法的车速感知心理物理实验,并用实车试验数据校核了模型精度,对高频视觉信息与高、中频组合视觉信息在不同照度水平(100％,50％,25％标准照度)条件下的速度感知、反应时进行了对比研究.实验结果显示:公路隧道中部的速度感知主要由高频视觉信息决定,在100％标准照度条件下高频视觉信息的车速高估约为20％,在加人中频视觉信息后,车速高估情况趋于合理,约为14％;照度变动对速度感知和反应时均有显著影响,显著度分别为0.008和0.013,照度条件越好,车速高估越低,反应时越短.