基于高密度激光点云和深度学习的高速公路标线识别

道路标线的自动识别是智慧城市建设中急需解决的重要难题，也是绘制高精地图及无人驾驶所需的核心技术。提出一种激光雷达数据环境下高速公路常见标线自动识别方法：基于端到端PointNet语义分割功能自动提取道路标线点云；采用体素降采样及半径式离群点剔除去除路面噪点；应用DGCNN自动区分典型交通标线(实线、长虚线、短虚线、箭头、导流带),实现道路标线识别。应用京承高速公路某段激光雷达数据测试验证。结果表明：道路标线分类准确率达到94.73%,F1达到74.18%,AUC达到0.98。证明了解决道路标线识别方法的可行性，为智能驾驶环境下道路标线的自动感知和识别提供了一种新的思路。     

海上导航系统的可扩展性及分布式算法架构研究

现代海上各种基于导航定位系统的应用越来越多,如基于导航定位系统的航运业务﹑目标物跟踪系统等。现有海上导航系统大多基于特定用户及服务,信息平台大多基于B/S,不能支持大规模的数据并发访问。而随着应用业务及用户的增多,其性能已经越来越不能满足要求,并且系统的可扩展性较差。本文重点研究了现有的基于物联网及云计算的架构,利用云端服务器给导航的应用服务进行逻辑划分,提出一种可扩展的基于物联网与云计算的海上导航系统。     

基于云模型的舵机同步控制

具有2套舵机的船舶,由于其伺服系统参数不能完全一致,导致船舶在运行过程中2套舵机的运行不能完全同步,致使舵效降低,操纵性能变差。为了减小2套舵机的运行误差,本文阐述了一种云模型同步补偿控制方法。为此对舵机系统进行机理建模,借鉴主从控制策略提出双舵同步补偿控制系统结构,针对舵机系统的强非线性和不确定性,设计云模型补偿控制器。最后仿真结果表明所设计的控制器有效地减小了双舵同步误差,该方法简易、直观、鲁棒性强,在船舶双舵同步控制中切实可行,具有工程指导意义。     

组织及其"贫"信息建模方法

管理科学研究的对象是组织.组织是复杂的人机系统.组织的外部信息输入是设置组织的基准输入和全局目标的依据.现实组织的外部信息输入通常处于"贫"信息状况.本文提出基于相似关联分析的"贫"信息建模方法,同时据此构建一种SCGMsmv(1,1)模型.示例表明该模型精度高、计算量少,具有良好的应用前景.     

犬急性肝衰模型的建立

目的　建立犬急性肝衰模型 ,以进一步探讨应用体外异种全肝灌注治疗急性肝衰的方法与效果。方法　选 7只犬予以戊巴比妥钠 2 5mg·kg-1腹腔注射麻醉 ,分别行一期门腔端侧分流 ,肝周韧带断离 ,膈动脉缝扎。肝动脉血流完全阻断 2h ,制备致死性肝衰模型。术中定时采血测ALT、AST、LDH、PT、FIB、ammonia。取犬肝组织行光镜、电镜观察。结果　 1只犬因麻醉过量致死 ,其余 6只均手术成功。所有犬均在全肝血流完全阻断后 (3～7.5h)死亡 ,平均生存时间 (5 .7± 1.2 )h。随全肝血流阻断时间延长 ,动物血ALT、AST、ammonia、LDH进行性升高 ,PT时间延长 ,PIB减少 ,血压进行性下降。结论　一期门腔分流、全肝血流完全阻断 2h制备犬急性肝衰模型方法简便、可靠。     

多因子过程分析及SCGMmv(1,h)预测模型

解决"贫"信息、多因子预测问题,通常有很大的难度.文中基于多因子过程分析构造了SCGMmv(1,h)预测模型.理论证明和示例表明,该模型计算量少,拟合和预测效果相当好.     

激光点云用于预制构件尺寸检测的方法研究

针对预制构件尺寸批量检测的技术难题,提出一种基于三维激光点云的检测方法,运用点云关键角点提取与断面剖分思路,首先在点云预处理的基础上通过面域分割获取构件各外露面的完整面域;其次利用切片剖分获取断面点并提取关键角点坐标,再计算构件尺寸及几何线形;最后实现构件逆向三维建模以反映构件实际空间形态。将该方法应用于预应力混凝土预制组合箱梁的尺寸检测中,结果表明该方法所得尺寸点云计算值与人工测量值误差在1%以内,具有较好的测量精度。该方法能实现构件尺寸多断面检测,相较于人工测量方法更完善,可完成预制构件尺寸的批量检测以及后续的逆向三维建模。研究成果对提高桥梁构件的智能化检测水平具有重要的理论意义和实用价值。     

基于几何特征信息的铁路罐车点云容积快速计算方法

针对目前三维激光扫描法处理铁路罐车点云存在的问题,提供一种基于几何特征信息的改进方法。此方法首先分析筒体和封头的几何特征,确定抽稀算法;然后利用数据拟合算法,完成几何特征信息的获取;最后,实现容积的准确、快速计算。试验结果表明,该方法与几何测量法、传统三维激光扫描法所测容积差较小,容积结果输出时间小于20 s。此方法有利于三维激光扫描技术在铁路罐车容积测量领域的应用与推广。     

基于云-边-端架构的城市轨道 交通智能运维系统

在城市轨道交通网络化运营大背景下,设备智能运维需求愈加迫切。提出基于云-边-端架构的城市轨道交 通设备智能运维系统,采用云边协同技术,将云中心的部分功能下沉至边缘侧,充分发挥云计算技术与边缘计算 技术的各自优点,实现对终端数据的快速响应和有效利用。该系统集设备监测平台、设备健康管理平台、设备智 能分析平台、应急指挥平台、专家系统为一体,具备设备状态在线监测、设备健康度评估、故障智能诊断、故障 预测、智能分析、应急指挥调度等功能,可以降低设备故障率,提高设备运维效率,保障轨道交通线网的安全运 营,对提升设备智能运维水平具有参考意义。