基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。     

三因次换算方法中相关补贴系数ΔCF计算方法的探讨

本文通过对20 000～150 000吨级的30余艘肥大型单桨运输船舶在我所拖曳水池做了与试航状态排水量与吃水相一致的船模对比试验的分析与比较,提出了一种适应于我所水池用三因次换算的相关补贴系数ΔCF(或称粗糙度补贴系数)的取值方法.通过计算表明,用该方法预报的实船功率与实船测量结果基本一致,且计算得到的推进因子可信度较好,功率相关因子CP为1左右,转速相关因子CN也接近1.本方法对于其它水池ΔCF的取值(也即KS的取值)有参考价值.     

长江三角洲地区集装箱生成量的可拓聚类预测

<正> 在酝酿新世纪的各国港口集装箱运输的持续发展中,各界普遍关注的热点问题是沿海集装箱深水港的建设,而对于内河集装箱运输没有得到应有的重视。内河集装箱运输是推动内河流域经济发展的原动力,无数国内外的水运与区域(城市)经济发展相互依存的实例证实了包括内河运输的水运对人类历史和经济发展的重要作用。