基于视频图像的车辆灯光状态鉴定方法研究

违法使用车辆远光灯是导致夜间道路交通事故的重要原因之一,针对当前道路交通事故中车辆灯光状态鉴定方法存在的不足,本文基于视频图像,从车载监控视频和道路监控视频两个角度分析视频图像中目标车辆前照灯光斑特征、目标车辆前照灯灯光在道路环境参照物上的投影光斑特征等信息,比对分析视频图像中远光灯、近光灯反馈信息的异同点,总结基于视频图像的车辆灯光状态鉴定方法,为道路交通事故处理过程中充分应用视频物证提供技术保障。     

基于图像三维建模技术的桥梁病害巡检定位技术

大量桥梁设施从建设进入运营期,桥梁结构损坏反复维修,桥梁设施损坏的跟踪记录、设施损坏状况的精准检查与定位越来越重要。以序列影像三维建模技术为基础,通过全景图像拼接技术,搭建基于真实场景的三维模型空间。通过损坏图像的位置匹配、表观损坏的识别分析,完成了桥梁裂缝、麻面等表观损坏巡检数据的记录及比对。以东吴大桥和道冠山大桥为例,通过实际建模及数据分析,确定了该技术路线的可行性、主要精度及具体的实施路径。     

一种扩展自相似分形序列图象编码方案

提出了一种扩展自相似分形（ＥＳＦ）序列图象编码方案，在此方案中，我们将分形静止图象编码中所利用的自相似性由２Ｄ扩展到３Ｄ，从帧内扩展到帧间，使分形拼贴图象与原始图象之间的误差大大减少，从而获得较高的信噪比和压缩比，编解码速度也较快，是一种比较实用的压缩方案。     

SDH传输系统的告警维护信号

介绍了ＳＤＨ传输系统主要告警维护信号，描述了告警维护信号的含义和故障产生原因。举例说明了ＳＤＨ传输系统因传输故障所引起的告警序列。     

基于时间序列法的舰船运动预报实验研究

采用线性自回归AR模型、具有首前波观测量的ARMA模型以及非线性自回归NAR模型三种方法分别对舰船运动进行预报,将得到的预报结果与实验测量结果进行验证比较,并对最佳预报模式进行讨论.     

基于BP神经网络的基坑变形预测

基坑工程施工中,需要根据现场实际情况、周围环境、建筑安全等级等对变形进行严格控制。通过对基坑实测变形数据进行整理和分析,对未来变形量作出预测,保证基坑安全。结合BP神经网络的高度非线性映射能力,提出了一种基于BP神经网络的基坑变形时间序列预测方法。在基坑开挖过程中,采取滚动预测的方法,不断利用前期已有实测数据建模预测后期变形量,以实现信息化施工和动态控制。实例分析表明,BP神经网络模型具有较高的预测精度,并能获得满意的预测结果。     

鲁棒Kalman滤波在电控罗经数据建模中的应用研究

基于电控罗经实测数据,对实时数据进行时间序列建模,并对模型进行了处理,分别采用鲁棒Kalman滤波器和标准Kalman滤波器,并对这两种滤波器进行了对比,从数据的光滑性和滤波器的最优估计角度得出鲁棒Kalman滤波器对于数据处理具有良好的适用性。     

解读铁路综合视频监控系统总体规划

<正>铁路综合视频监控系统是铁路各部门保障安全生产、提高生产效率、强化运营管理的重要技术辅助手段,但在建设过程中也面临着业务需求多、功能要求复杂、建设成本过高等问题。为解决上述难点问题,铁道部制定了统一     

厦门湾悬沙分布的多时相遥感分析

利用厦门湾地区多时相遥感图像反演出表层悬沙浓度分布图,进而定性分析不同径流和潮流下悬沙分布规律。研究表明,九龙江河口湾为该地区悬沙浓度最高的区域,分布上具有"西高东低"的特征。全湾悬沙来源主要为两部分:径流来沙以及波浪和潮流掀沙。潮流运动是泥沙输送的主要动力,由于弗劳德数分布不同而引起的潮流挟沙力空间差异,是影响厦门湾悬沙分布的主导因素。利用实测泥沙资料将不同时相下瞬时悬沙浓度转换为全潮平均悬沙浓度以进行定量分析,结果表明悬沙浓度具有大潮大于小潮,枯季大于洪季的特征。     

日本使用综合检测车采集图像确认轨道状态

JR西日本公司在综合检测车前方和地板下部安装摄像装置，结合定期的轨道检测数据，进行垂直和斜方向拍摄，采集扣件、夹板螺栓和钢轨图像，数据传送到维护工区的数据库，利用专用图像生成软件，检查轨道部件状态。检查的项目有：