船舶型号之间模块化设计中的通用化

本文讨论模块设计中船舶型号之间的通用化问题。     

提高角焊缝超声波探伤二次波扫查缺陷识别率的研究

分析了角焊缝超声波探伤二次波遇到的缺陷容易漏检的原因,提出了解决问题的措施,有效提高二次波发现缺陷的准确率。     

铁道信号系统安全保障研究

在信号系统的设计、制造、施工、调试等阶段进行安全保障很重要。重点介绍按照欧洲铁路安全标准对铁道信号系统进行交叉接收以及安全管理。     

多源遥感数据融合的道路材质精细识别

针对当前道路识别方法对道路材质识别精度不高的问题,提出了一种融合多源遥感影像进行城市道路材质高精度识别的方法。首先,对高光谱遥感影像中的地物光谱曲线进行分析,在保留地物光谱分离度较大的波段的基础上提升计算效率;通过分步融合的策略对多源遥感影像进行融合,提升高光谱影像的空间分辨率,为后续道路材质识别提供高质量的数据保障。其次,通过使用不同的指数对融合影像进行掩膜,提取城市建筑物,并在此基础上提取建筑物纹理信息与光谱信息,进行多特征融合并分类;最后,通过影像后处理对提取的道路进一步进行规范,得到最终高质量的道路材质识别结果。通过使用高分五号高光谱影像、高分二号全色/多光谱影像、高分一号多光谱影像对提出的方法进行实验验证,试验结果表明,本文方法可取得较高精度的道路材质识别效果,具有较好的应用价值。     

高速公路隧道机房环境智能监测系统设计

隧道作为高速公路的咽喉路段,一旦隧道机房突发险情而不能及时发现,容易造成重大财产损失、人员伤亡,引发恶性交通事故。基于此,提出了一种基于仿射传播聚类算法的危险事件智能识别模型,进而设计了整套高速公路隧道机房环境智能监测系统。提出的模型综合传感器所采集到的多类别环境信息,得到聚类图用于判断当前环境状况。系统中采用新型的聚类算法,得到环境聚类图,智能区分各种高速公路隧道机房发生的危险事件,增加整个监测系统的智能化与信息化程度。在实验与测试中,通过使用本系统,维护人员可准确把控整个隧道机房情况,测试结果表明,该系统提升了公路的运营、管理、养护效率,具有良好的参考意义。     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F₁分数指标对算法进行评估,并根据F₁分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明：所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。     

智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术（HMIoIV）是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类：单驾双控结构、串联型双驾单控结构（Traded Control）和并联型双驾双控结构（Shared Control）;并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。     

质量风险管理在科研生产中的应用

对质量风险管理的来源、基本流程进行介绍,同时结合风险流程简要讲述其在科研生产中的应用,旨在提升人员对质量风险管理的认识,倡导科研生产各环节树立风险思维,采用科学的方法去识别风险和控制风险,提升产品和服务质量。