浆砌块石挡土墙病害原因及防治措施

简要介绍浆砌块石挡土墙的监理程序和监控方法,分析浆砌块石挡土墙病害成因,提出预防措施和病害处理方法.     

复杂背景下多目标图像分割方法研究

真实路况中的运动车辆图像进行图像分割时,图像中往往存在多个车辆车牌信息,且这些车牌信息具有尺度不一,位置随机等特点,加之光照及复杂背景的影响,如何兼顾多个车辆车牌的分割效果是车辆检测和跟踪领域亟待解决的问题.为了解决这类工程应用中的问题,需要在尺度空间下对多目标图像进行分析.因本文在前期多尺度分割模型的基础上引入视觉注意机制,利用不变性特征实现多目标的定位及最优分割尺度的选取.经大量实验测试结果表明,该算法较好地实现了图像中多个车牌图像的分割并且具有较好的分割效果.     

北京地区驾驶人职业类型对交通事故的影响分析

国内当前对职业人群与交通事故关系的研究甚少,研究方法简单,文中在借鉴国外研究方法的基础上,利用描述统计、非参数检验的方法对北京市2008～2012年间的机动车事故资料进行统计与分析,以填补国内当前针对驾驶人职业特性对交通事故影响研究的空缺.非参数检验结果显示,北京地区驾驶人的职业类型对其事故数、死亡事故数、事故比例、死亡事故比例、事故责任类型均存在显著性的影响(ρ＜0.05).结果表明,农民、外来务工人员等5种职业类型驾驶人为事故高发人群.农民、自主经营者驾驶人主要发生全部责任事故,外来务工人员发生主要责任事故较多.同时,文中从教育水平角度解释了不同职业类型间交通事故发生的差异,并提出低等级教育水平驾驶人具有事故多发性、事故诱发性,应成为交通安全管理的重点对象.结合北京地区交通事故特点,简单探讨了相应的事故预防对策.     

考虑车道变换影响的高速公路交通事故预测模型研究

考虑车道变换可能对交通安全造成不利影响,结合广东省3条高速公路64个路段的交通运行状况数据和交通事故历史数据,利用负二项分布预测方法,建立并标定了基于交通量、路段长度、车道变换次数、大型车变道比例、单位里程变道次数等5个解释变量10组不同组合的交通事故预测模型.通过计算各组模型的Akaike信息量准则指标,得到了3组权衡了模型结构(即解释变量数量)和数据拟合度的最优模型.结果表明,虽然3组最优预测模型的预测精度仍有待提高,但是考虑车道变换影响的交通事故预测模型明显优于其他模型.这说明与车道变换相关的变量可以作为交通事故预测的有效解释变量,并且引入该类型变量可以更好地预测高速公路交通事故的发生.     

对内河旅游船航行安全的几点建议

在分析"COSTA CONCORDIA"号在意大利海域触礁搁浅事故的基础上,结合MSC会议相关的系列措施及我国内河旅游船的航行环境及特点,从机舱保护、救生、破损稳性、事故手册及管理措施等多方面提出对我国内河旅游船的改进措施和建议,以保护船舶航行安全及游客的人身安全。     

卫星遥感技术在青岛“11·22”溢油事故中的应用

文中首先介绍了卫星遥感技术在溢油应急中的作用,然后结合“11·22”事故,分析了当前卫星遥感技术在溢油应急应用中存在的一些问题,并提出了几点建议。     

推力轴承RC装置的数值模拟

RC(Resonance Changer)装置等效动力参数的计算是RC装置结构设计的基础,影响RC装置对舰船推进轴系的纵向减振效果。本文首先建立RC装置液压系统的仿真模型,通过UDF(User Defined Function)程序定义液压油的可压缩性、压力波在液压油中的传播速度和入口压力边界条件,使用CFD软件求解出模型的入口质量流量速率,并与采用等效动力参数公式进行理论计算得到的入口质量流量速率对比,分析两者之间产生差别的原因,对RC装置的结构设计具有指导意义。     

船载散装液体危化品污染事故应急处置研究--以宁波二甲苯事故为例

水路运输是危化品运输的主要方式,一旦发生事故会对人员、财产、环境产生严重影响。我国有关危化品事故应急处置技术的研究较少。以宁波二甲苯事故为例,开展船载散装液体危化品污染事故应急处置研究,提出应急处理流程和措施,以供参考。     

驾驶人熟悉程度对其安全驾驶行为的影响研究综述

驾驶人作为人-车-路-环境复杂系统中最核心的因素,在交通安全中发挥最为关键的作用。聚焦驾驶人熟悉程度这一因素对道路交通事故的影响,系统地梳理和分析了驾驶人熟悉程度与交通事故的关系及其影响安全驾驶的机理等相关研究及成果。首先,基于驾驶人熟悉程度的距离维度和频率维度识别标准,分析了驾驶人对道路、环境及车辆的熟悉程度与其发生交通事故概率的关联性;其次,从驾驶人控制行为、路径选择行为及视觉行为等角度归纳了驾驶人熟悉程度影响其安全驾驶的机理;最后,就该领域面临的挑战及未来的研究趋势进行了分析和探讨,提出进一步标准化驾驶人熟悉程度指标的方法,为驾驶安全程度评价及提高交通安全提供了理论基础。针对已有相关研究的局限性及机理研究中尚不明朗的问题,后续研究需从认知心理学方面探究因道路、环境、车辆等驾驶人熟悉程度影响其安全驾驶的机理,进一步将视觉特征指标与生理指标结合以量化驾驶人熟悉程度,将此纳入到道路选择模型中。同时,从生理指标角度客观衡量驾驶人熟悉程度对其乘坐舒适度的影响,这些为提升自动驾驶技术接受度、交通安全及车辆安全提供强有力的理论基础。     

Extracting accurate location information from a highly inaccurate traffic accident dataset: A methodology based on a string matching technique

The objective of this research was to develop a model for validating traffic accident locations that would be applicable worldwide, regardless of linguistic or cultural differences. In order to achieve this, a Volunteered Geographic Information (VGI) dataset was used, the OpenStreetMap (OSM) project. To test the developed model, a total of 8550 accidents with fatal or non-fatal injuries that occurred in the City of Zagreb from 2010 to 2014 were evaluated. Traffic accident data was collected using the pen-and-paper method while the traffic accident locations were determined using Global Positioning System (GPS) receivers embedded within police vehicles. This form of data entry invariably introduces errors in both geometric and contextual attributes. To fully counteract these errors, the developed model consists of two key concepts: the Jaro–Winkler string matching technique and the Inverse Distance Weighting method. Over 66% of traffic accident locations were validated, which is an increase of 15% when compared to the classical approach. The model outlined in this paper shows a significant improvement in estimating the correct location of traffic accidents. This in turn results in a drastic decrease in resources needed to estimate the quality of accident locations.