基于稀疏卷积神经网络的车载激光雷达点云语义分割方法

对车载激光雷达扫描得到的点云进行语义分割是保证行车安全、加强驾驶员对周边环境理解的重要手段之一。因为内存限制和大规模点云场景更加稀疏的特点,将传统神经网络的方法直接沿用到车载激光雷达扫描得到的点云场景中的效果不佳。本文中针对大规模点云的稀疏性,利用稀疏卷积神经网络对体素化点云进行特征提取。考虑到逐点处理分支抑制点云数据的密度不一致性导致的信息损失,另外设计了3D-CA和3D-SA模块,使稀疏卷积神经网络更好地提取特征。实验结果表明,与传统卷积神经网络的方法和将点云投影到平面的方法相比,使用稀疏卷积神经网络对大规模点云进行语义分割,可将平均交并比提升4.1%和3.4%,证明了该方法的有效性。     

基于多站位点云数据的大面积甲板平面度计算方法

大面积、长距离精度测量和数据处理成为舰船建造精度控制技术的发展方向。基于多站位下全站扫描仪测量甲板平面度获得的点云数据，提出一种平面度高效计算方法。利用全站扫描仪多站位下获得的点云数据及公共点坐标（标靶）进行解算，求出坐标系转换参数，完成坐标系统一；利用最小二乘法完成平面拟合，旋转拟合面求出平面度结果。采用MATLAB仿真验证该计算方法的准确性和有效性，表明其适用于大面积甲板平面度测量。     

多线索融合的结构化道路检测算法研究

为实现结构化道路的检测，提出了一种用于道路检测的激光雷达和视觉融合法，通过提取激光雷达在道路边缘的三维点云信息，将其投影到视觉图像上，形成激光点云与图像的映射关系，生成激光雷达似然图。通过改进提取道路的颜色、纹理、水平线等特征的方法，生成相对应的视觉似然图。在贝叶斯框架下将激光雷达和视觉生成的似然图进行融合。在KITTI数据集上测试可知，精度达到94%，准确率达到86%，表明该道路检测法具有较好的道路检测果。     

地下连续墙钢箱/钢筋笼吊装施工安全管理

地下连续墙施工过程中，其钢筋骨架主要有钢箱和钢筋笼。目前，超深地下连续墙带来的超长、超重钢箱/钢筋笼吊装问题已愈发突出。基于某钢箱/钢筋笼接头试验段工程，探讨了地下连续墙钢箱/钢筋笼吊装施工安全管理。分别对吊装前设备选型、吊点控制、吊装过程中安全控制三部分内容进行分析。结合相关项目施工经验，给出了部分适用于类似工程的施工建议，以期在地下空间建设的不断发展中，进一步推进钢箱/钢筋笼吊装施工安全管理的发展。     

全站式扫描仪在大面积甲板平整度变形监测中的应用

通过开展实船测试,结合实际运用与传统测量方法对比,全站式扫描仪在测量效率和人工投入方面均占优势。该设备能够适应甲板建造工况,有效测量作业半径大、测量精度高、效率快、劳动成本投入低,数据呈现形式直观,较大程度满足对大面积甲板平整度变形监测手段的有关需求。因此,该设备可推广应用到同类型区域建造过程中的平整度变形监测。     

中压直流综合电力系统装舰关键工艺

舰船综合电力系统的装舰工艺有一定的特殊性。对中压直流综合电力系统进行研究,分析其安装中存在的工艺需求并针对性地给出解决措施和方法,为中压直流综合电力系统的装舰提供工艺基础。     

专用道条件下电动公交线路静态无线充电设施布局优化

为了减少电动公交线路静态无线充电设施的布设成本，从而提高时间控制点的有效利用率，提出了考虑时间控制点影响的静态无线充电设施布局优化方法。首先建立电动公交车运行状态表达模型，提出乘客出行时间成本增加量计算方法；随后在总松弛时间、电池剩余电量、准点率的约束下，将每个站点是否布设静态无线充电设施、是否设置为时间控制点以及对应的松弛时间作为优化变量，将充电设施总布设成本与乘客出行时间成本增加量最小以及站点有效利用率最大作为优化目标，建立专用道条件下静态无线充电设施布局优化模型，并采用嵌入随机模拟技术的麻雀搜索优化算法进行求解；最后以一条实际线路为例进行案例分析，并对电池容量、充电功率进行敏感性分析。研究结果表明：在满足不同班次电量需求的前提下，充电设施的总布设成本、乘客出行时间成本增加量随着电池容量或者静态无线充电功率的增加而减少，且充电设施的总布设成本呈阶梯形状变化。