一种二极管特征参数的提取方法

本文提出了一种二极管导通时伏安特性曲线提取二极管特征参数的方法。通过对导通后电压电流的超越方程合理简化,转换为多维线性方程,并利用线性回归的方法提取出二极管的主要参数:反向饱和电流、非理想化因子、串联电阻及并联导纳。仿真结果表明,该方法是简单和可行的。最后,根据二极管GP20、GP30测试得到的伏安特性曲线,提取了二极管GP20、GP30的特征参数。     

基于改进LSD直线检测算法的钢轨表面边界提取

针对传统LSD直线检测算法容易丢失图像细节,造成提取直线不连续等不足,提出一种基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法.利用Canny算法提取边缘图像,基于边缘图像采用LSD直线检测算法进行直线提取;考虑到Canny边缘检测中使用高斯滤波,在降噪的同时会模糊图像边缘,而双边滤波对于图像边缘有较好的保护...     

多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法

轨迹聚类在船舶行为分析与海事监管等领域发挥着重要作用。船舶轨迹存在长度与采样率不一致、结构差异明显等特点,在大范围水域难以实现大量船舶轨迹的高精度与快速聚类。针对该问题,在利用船舶自动识别系统获取海量船舶历史航行数据的基础上,提取与船舶航行行为、船舶交通密度相关的位置特征点,进而提出了多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法。针对船舶航行时在大多数情形下具有保向、保速的特点,采用数据压缩的方法捕获船舶航行状态以及船舶航向发生显著变化的轨迹点,作为船舶轨迹结构特征点;针对目标水域中某些特定区域常存在船舶交叉会遇的情形,利用概率密度估计法分析船舶交通流的空间分布特点,并提取船舶会遇局面下的轨迹点,作为船舶交通流特征点;为剔除2类特征点中的异常值,采用密度聚类算法对特征点进行聚类,进一步提高特征点提取的可靠性,并将聚类结果中每类特征点的中心作为代表性特征点;统计途经代表性特征点的船舶轨迹分布情况,将具有相似分布的船舶轨迹视为同一类。实验结果表明：相比于常用的K-medoids聚类、层次聚类、谱聚类和DBSCAN等方法,提出的轨迹聚类方法在成山头水域、长江口南槽水域及舟山水域等典型区域均可获得优异的聚类...     

斜拉桥损伤诊断有限元建模与数据提取方法研究

为便于斜拉桥损伤诊断的快速建模和分析,在已有研究方法基础上,基于ABAQUS有限元软件提供的PYTHON语言接口和GUI程序,提出了一种斜拉桥有限元建模与数据提取的方法。利用RSG构造器和调用Mdb对象中Part与Assembly对象编写程序,提出批量和点选相结合交互生成空间三维钢筋、预应力钢筋和斜拉索的方法;利用RSG构造器和调用Odb数据库中模型数据与结果数据的对象编写程序,提出点选、节点或单元集及编号3种形式相结合提取Odb数据库静力与动力瞬态响应数据到Excel表格的方法。通过算例展示了所提出方法的应用过程,表明了所提出方法的实用与高效。     

一种基于无人机倾斜摄影的三维路网提取方法

三维路网是重要的基础地理信息数据,为了快速高效地获取包括路网在内的地表三维模型,可以采用无人机倾斜摄影技术,并设计相应的三维路网提取方法。在对无人机倾斜摄影三维模型、道路特性分析的基础上,提出一种基于无人机倾斜摄影的三维路网提取方法。首先,对无人机倾斜摄影和三维建模方法进行了分析,设计了针对三维路网提取的航空摄影策略和数据处理流程。分析了真实三维模型的构成,并结合道路在材质、形态等方面的特殊性提出了可用于道路提取的三维模型特征。然后,以三维模型中的三角面片为处理对象,开展了相关分割方法研究,消除存在混合地物的面片。利用支持向量机方法和面片的多种特征,进行了道路面片识别。最后,设计了道路面片三维连接方法和道路边缘三维修正方法,实现了面片间的连接以及道路边缘的有效修正。此外,还以北京某地区为例开展实际数据采集、三维建模和三维路网提取试验,介绍了倾斜摄影、控制点验证点数据采集以及三维模型的采集和生产过程;利用所提出的方法进行路网提取试验,得到了该区域的三维路网数据成果,并从定性和定量2个角度对成果进行评价。试验结果表明：所提出的方法可以有效地从倾斜摄影三维模型上提取路网信息,其平面和高程的精度均可满足一般导航等应用的要求。     

基频线谱提取技术在船舶水下目标识别系统的应用

基于目标物的辐射雷达回波信号是船舶水下识别系统的主流技术,水下噪声的混入会对识别产生干扰,时域分析很难区分噪声与目标信号特征。频域特性分布是区分雷达回波辐射噪声及干扰噪声的主要手段,通过对辐射信号及噪声的频谱提取,可以获取目标信号和干扰信号在基频频谱的特性,设计滤波器去除噪声。本文研究目标雷达回波信号及水下噪声信号的特性,在基础上提出基于基频线谱提取技术的噪声分离策略,最后对算法进行仿真。     

信号交叉口饱和流率动态提取方法

提出了利用感应线圈检测器动态提取饱和流率的方法,前后车辆离开线圈的时间差为车头时距,计算第4辆至最后一辆处于饱和状态车辆的平均饱和车头时距,运用指数平滑法处理历史饱和车头时距与当前周期饱和车头时距.确定了车型及饱和车头时距判断阈值,当线圈占用时间大于小型车平均占用线圈时间2倍时,判断为大型车,小型车的饱和车头时距判断阈值为历史平均值加1 s,大型车的饱和车头时距判断阈值为历史平均值加5 s.用VISSIM软件进行仿真,验证提取方法的有效性.仿真结果表明:动态提取方法能减少饱和车头时距突变的影响,当前周期车头时距骤减31.3％,饱和流率仅增加5.6％,5个周期的饱和流率分别为1 782、1 682、1 600、1 690、1 773 veh· h-1,而HCM模型的计算结果为1 680 veh· h-1.与传统方法相比,该方法能满足动态提取的需求,实施成本低.     

基于模糊推理的智能围岩分级方法研究

研究目的:围岩分级是隧道施工中必不可少的边界条件。传统的围岩分级方法在时效性和完备性方面存在诸多弊端,且在实际工程中可利用的样本量偏少,故本文引入模糊推理方法将围岩分级智能化,尝试从以往的围岩分级数据中提取出模糊规则,构建模糊推理引擎,实现基于模糊推理的智能化围岩分级,以解决工程中的实际问题。研究结论:(1)分析研究了三种模糊规则生成算法及优缺点;(2)明确了模糊集隶属函数采用的六个条件参数及取值范围;(3)通过试验验证了分段模糊推理模型适用于少量样本围岩分级的可行性,实现了高效、准确的围岩分级;(4)实践表明,基于模糊推理方法设计的智能化围岩分级系统可以满足工程中的实际需求,能够为类似工程应用提供参考和借鉴。     

面向地铁场景的激光雷达目标检测研究

针对列车运行前方限界难以实时构建、非结构化轨道道路环境目标聚类检测复杂等问题,提出一种基于激光雷达的目标检测及前方界限实时构建系统。首先,采用了空间换时间的策略提升轨道提取效率,利用轨道局部高程信息、全局几何平行信息并融合多帧信息实现轨道稳定提取,从而基于提取的轨道位置实时构建列车通行的前方限界;其次,基于点云深度图、梯度与距离特征解决了非平铺路场景下的障碍物聚类问题,采用航迹信息进行多目标跟踪提高目标跟踪的稳定性。通过在地铁场景实车测试验证,结果表明该方法能够准确可靠地提取轨道位置和进行目标检测与跟踪。