以全会精神推动公交事业再上新台阶

党的十九届五中全会站在"两个一百年"奋斗目标的历史交汇点,提出新发展阶段的重大判断和新发展格局的战略构想,提出了"十四五"规划和2035年远景目标建议。十堰市城市公交集团有限公司(以下简称:十堰公交集团)坚定以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,围绕学习宣传贯彻五中全会精神,深入开展专题学习。     

行业简讯

北京公交客八分公司开展“五位一体”主题党日活动,7月19日,北京公交集团客八分公司第七车队党支部通过组织党员开展上党课、读原文、重温入党誓词、参观革命纪念馆、观看党史纪录片“五位一体”的主题党日活动,为党员们上了一堂生动的党史教育课,助推车队党员学史、明史、知史、用史,推进党史学习教育入脑、入心。车队党支部书记带领全体党员通过读原文的方式共同学习了《关于若干历史问题的决议》《关于建国以来党的若干历史问题的决议》。在京西山区中共第一党支部纪念馆外,面对鲜艳的党旗,全体党员庄严的举起了右手,在党支部书记的领誓下,党员们重温入党誓词。     

基于深度学习的钢轨伤损超声检测与分类

钢轨内部伤损的实时检测与治理将有效地降低事故发生的风险.人工物探方法费时费力;超声检测技术能够实时地探查钢轨的内部状态,但伤损的辨识仍依赖于人工或图像处理技术逐个手动处理,易漏检或错检.提出一种新的基于深度学习的钢轨内部伤损超声检测数据后处理方法以实现伤损识别和分类的自动化,并从数据,方法和干扰因素三个方面对分类效果进...     

基于YOLOv5网络的轮胎面缺陷检测分析

当前时有发生因轮胎面缺陷导致汽车在行驶中发生严重的交通事故,轮胎面缺陷智能检测对避免这类交通事故的发生具有重要意义。深度学习技术被越来越多地用于目标检测领域,文章基于卷积神经网络模型YOLOv5提出一种轮胎面缺陷智能检测方法。首先建立具有4种轮胎面缺陷特征的数据集,然后通过YOLOv5网络训练数据集,最后用训练好的网络模型在测试集上检测。实验结果显示,在检测轮胎面缺陷任务中,YOLOv5网络模型的平均检测精度（mAP）达到65.4%,检测速度可达到38FPS,相较于YOLOv4网络模型与Faster-RCNN网络模型分别提高约4.1%与31.6%。对进一步研究更有效的轮胎面缺陷智能检测方法提供了参考。     

浅析目标检测算法及其在自动驾驶场景中的应用

基于深度学习的目标检测算法在自动驾驶领域的比重日益上升。文章首先介绍了基于深度学习的卷积神经网络和目标检测算法的发展过程,其中简要介绍了几种经典卷积神经网络模型的结构特点;然后详细介绍了以R-CNN系列为代表的基于候选框的two-stage算法和以YOLO系列为代表的基于回归的one-stage算法,简要介绍了这两大类算法各自的结构和优缺点,最后总结了目标检测算法在自动驾驶场景中应用时比较常用的几种优化方法和研究趋势。     

基于双向特征融合的交通标志识别

为了进一步提高交通标志识别的检测精度,文章提出了一种改进的YOLO深度学习网络。其采用双向特征融合网络,引入较少的参数来实现更多的特征融合,并基于中国交通标志数据集计算瞄点框。通过与基准网络进行对比,结果显示,深度学习网络的检测性能更优,从而验证了改进网络的有效性。     

针对铁路信息系统的APT恶意流量预警系统研究

为了更准确和高效地检测针对铁路信息系统的高级持续性威胁（APT,Advanced Persistent Threat）攻击,研究并设计了基于堆叠式长短期记忆（LSTM,Long Short-Term Memory）模型的APT恶意流量预警系统。将UNSW-NB15数据集改造为适用于APT恶意流量预警系统中模型训练的数据集;提出利用APT攻击阶段性的特性进行预警结果再计算的方法,引入置信度的概念,从而更准确地判定流量类型。在Kaggle云平台上对APT恶意流量预警系统进行了实验,其准确率、精确率和召回率等指标均优于其他方法。实验结果表明,所设计的系统具有更好的性能表现,能够有效提高APT恶意流量预警的准确率,降低误报率和漏报率。     

深度迁移学习下的船舶焊接表面缺陷智能检测系统

为提升船舶焊接表面缺陷检测的智能化水平、更好地适应智能制造需求,设计船舶焊接表面缺陷智能检测系统.通过采集船舶焊接表面图像,对图像进行预处理,结合深度迁移学习方法,根据缺陷特征对船舶焊接表面缺陷进行分析,建立检测模型,对图像进行缺陷目标检测,从而得到一种船舶焊接表面缺陷智能检测的高效手段,为船舶制造智能化水平和先进性的...     

车联网环境下连续信号交叉口协同控制模型

智能交通信号控制技术是缓解交通拥堵的重要手段.为解决传统强化学习算法应用到连续多交叉口的局限性问题,提出了1种基于上下层神经网络的连续交叉口交通信号控制模型.控制模型由下层神经网络选择当前状态下可能的最优控制策略,再由上层神经网络根据各路口车均延误进行二次调整,将最终控制策略应用到多交叉口的相位配时中.以典型连续3个交...     

泛在学习视域下高职公共英语翻转课堂教学模式的构建与实践研究

本研究针对高职院校公共英语教学存在的共性问题,通过对泛在学习与翻转课堂的关联性探讨,构建了高职公共英语课程的翻转课堂教学模式,并进行实践研究与教学效果分析。实践表明,在泛在学习环境下,翻转课堂教学模式能弥补公共英语课程因课时减少带来的不足,并能提高高职公共英语课程的教学效果和教学质量。