隧道智能施工协同管控技术研究与应用

为解决隧道施工过程中外部环境感知、多装备协作和数据资源实时共享等问题,对隧道建造全工序进行研究并构建隧道智能施工协同管控技术。首先,研究智能感知技术,采用三维激光扫描技术实现隧道施工关键工序的环境智能感知,利用隧道掘进装备多源数据采集与存储技术实现多工序下的传感数据统一管理;然后,研究隧道内多机通信与协作技术,设计提出1种AP+Mesh的无线自组网方案,打通隧道内装备间数据交互的信息通道,并结合施工工序提出基于主从架构的多机协作方案;最后,从技术、部署和功能3个维度设计平台架构,实现调度管理、进度管理、风险预警、质量管理和装备管理5大系统功能。经过在渝昆高铁和黄黄高铁的实际应用,表明隧道智能施工协同管控技术可整合“人—机—岩”所有信息资源,实现隧道施工过程外部环境感知、数据采集存储和装备间协作管理;该技术各项功能满足施工需要,平台端施工建议参数或指令可直接下发至具备智能化功能的装备,指导各掘进装备按工序施工。     

重载铁路线路设备智能感知体系框架研究

重载铁路由于轴重、运输密度大,在重载列车的频繁作用下,线路基础设施服役状态变化快,严重影响重载列车的运营安全。以朔黄铁路为背景,分析线路设备运维现状与智能运维需求,融合应用人工智能、BIM+GIS、北斗、物联网、大数据等先进技术,以移动检测、实时监测为主导,搭建基于空天车地一体化感知体系框架。在这一体系框架下,结合既有检测监测技术应用现状,建立线路设备空天车地一体化检测监测、数据汇集与平台应用层的技术架构,提出测试货车、隧道衬砌表观检测车等智能化感知技术以及平台应用层的主要功能与技术性能。     

海战场现代电子战技术

本文简要论述了雷达对抗技术的发展趋势。电子战是在雷达对抗中发展起来的,因此对现代电子战的特点进行了阐述,提出了海战场电子战的若干发展趋势。     

冲出亚洲 走向世界——中国品牌海外战场大阅兵

这句耳熟能详的口与喊了三十多年,原本只针对中国体育界,后来泛指很多中国制造在全球化经济链的带动下,中国品牌的汽车其实很早就已开拓海外市场,这里有KD散件组装厂,也有在当地的合资厂、研发中心等。     

MAZDA AXELA & VW GOLF移师再战

战场移师日本,两部我们在国内再熟悉不过的合资家用车改换了不同角色。马自达昂克赛拉代表了百分百的日本自主品牌国货,而大众高尔夫则成为如假包换的正宗进口车。在国内,始于各种因素的综合结果,身为德系车的大众高尔夫总会在或明或暗的场合扮演紧凑级家用轿车里的标杆角色。此番来到位于日本茨城县的筑波赛道,我们都很期待在公平舆论的环境下两车切磋的最终结果。鉴于高尔夫和昂克赛拉在中国市场都有对应的在售产品,这也是此次日本之行中对比测试相对最为详尽的一对车型。     

基于改进Apriori算法的铁路网络安全预警方法研究

随着大数据技术的飞速发展,基于大数据技术的安全隐患事前感知技术日趋成熟,为分析海量数据和挖掘事故规律提供了有效手段.文章优化、改进数据挖掘技术中经典的Apriori算法,基于改进的Apriori算法,研究提出一种铁路网络安全预警方法,并结合网络安全等级保护要求,构建铁路网络安全指标体系,通过仿真实验,验证算法的正确性和...     

情境感知智能人机交互技术要点探析

伴随着当下智能设备高速的普及,使得人机交互技术逐渐深入到人们日常生活的诸多领域当中.在当下的情感智能人机交互,已经逐渐成为人工智能、机器视觉以及数据挖掘领域当中十分重要的研究话题.另外,在数字化相机的普及,也让人们对于单目可见光视觉的人机交互技术,得到了越来越多的关注.在本文的分析中,就针对当下情境感知智能人机交互技术...     

城市轨道交通车载综合感知系统研究

随着城市轨道交通规模的不断增大,运营工作的难度也逐渐增加,为优化运营管理效率,进一步提升用户乘车体验,城市轨道交通管理智能化成为未来城市轨道交通的发展趋势。仅通过查看监控画面掌握客室实时情况的感知系统已不能满足城市轨道交通智能化运营的需求。文章根据当前系统现状并结合城市轨道交通运营过程中的关注点对城市轨道交通车载综合感知系统进行研究。首先对城市轨道交通车载综合感知系统的功能需求进行针对性分析,其次对系统的总体框架、硬件组成与网络拓扑进行说明,同时对系统功能模型进行详细介绍,最后总结得出该综合感知系统可提升城市轨道交通运营效率,降低运营成本,推动城市轨道交通智能化运营的发展。     

鲁棒实时钢轨表面擦伤检测算法研究

应用图像处理和模式识别技术,分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像,提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线,提取准确钢轨图像;之后,借鉴人类视觉对比度感知机理,将钢轨灰度图转换为灰度对比图,并基于最大熵原理进行二值化处理,分割出可疑擦伤区域;然后根据经验知识判定钢轨表面的可疑擦伤。实验验证表明:新算法的检测性能高,平均准确率为90.7%,平均漏检率为3.95%;检测速度快,平均检测时间不超过40 ms。