基于BERT的海上船舶安全隐患分类

为准确分析出影响海上船舶安全的隐患类别，提高船舶、船员、设备的管理制度，提出一种基于双向编码器（BERT）的海上船舶安全隐患分类。采用Text Rank算法对隐患文本进行关键词提取，将提取的关键词输入到BERT预训练模型，提升模型在分类任务上的性能。试验结果表明，训练前采用Text Rank算法进行关键词提取，准确率、召回率和F1值都有所提升，验证了模型的有效性，达到了快速准确对海上船舶安全隐患分类的目的。     

一种用于道路交通事故自动检测的改进双流网络

交通事故实时快速检测对提升道路交通应急管理水平具有重要意义。视频检测技术可以有效节省人工监控成本，并在事故检测的相关研究中取得了较好成果。然而，在拥堵交通环境中，现有方法通常无法准确识别出交通事故。为解决上述问题，提出一种改进双流网络，以提高拥堵交通环境下的检测性能。该改进双流网络利用2个并行卷积神经网络(即外观、运动特征提取网络)分别提取视频数据的事故外观特征和运动特征。为了引导网络捕捉拥堵场景下判别性事故外观特征，引入辅助网络和三元损失函数来训练外观特征提取网络。在运动特征提取网络中建立光流提取网络，以捕捉拥堵交通环境下细微的光流信息，进而提升事故运动特征提取能力。研究结果表明：相较传统方法，所提方法有效提升了拥堵交通环境下的事故检测能力，降低了24.56%的误报率和25.00%的漏检率。研究成果可用于城市高流量、混流交通场景(如城市交叉口、快速路、主干道等)中进行道路交通事故自动检测。     

隧道衬砌表观病害检测后处理算法

针对现有隧道衬砌表观病害自动检测结果难以直接使用的情况，提出了一种对自动检测结果再次快速处理的后处理算法。对于剥落、渗漏水等区域形病害，通过合并和删减将相近病害合并为一处，同时删除面积较小病害；对于线形病害，使用Zhang-Suen算法提取病害主干，通过八邻域端点定位算法快速寻找端点，在两条断裂端部分别取数个离散点，依据离散点的坐标拟合出两条裂缝中间缺失部分，从而实现两条断裂的平顺连接。经对5座隧道自动检测数据统计分析，经后处理算法处理后病害数量明显减小，且与实际病害数量相近。这样可大幅减少人工成本，提高处理效率。     

一种基于BIM模型的铁路站场线路结构数据提取智能算法

基于BIM的铁路站场智能审查中，识别站场线路结构并提取为可用于审查的整体线路是关键问题。站场线路为线状实体工程，线路的BIM模型往往被道岔、轨缝、绝缘头等构件分割，因此线路结构具有离散性，难以被识别并提取为可用于审查的整体线路集合数据。针对这一问题，结合知识工程、图论，分别对线路规范、知识等文字性描述条文与线路图形结构等图形信息进行计算转译，两者结合后对线路图形信息进行识别，从而实现对整体线路结构数据的获取。首先，根据线路中线信息，获取识别站场线路结构所需的推理知识，建立线路基本特征与线路结构特征计算表达，依据一阶逻辑形式语法编制了线路结构描述的多级词汇表，并进行知识编码形成线路结构的计算语义表达；然后，根据线路在BIM软件中的数据结构，与图论相结合，实现了对线路结构图的计算转译，形成线路结构的无向图，随后根据深度搜索算法并结合线路基本特征，构建了一种考虑线路结构特征知识的类树结构构建算法，实现了单次遍历树形结构即可获取初步的线路整体结构数据；进一步，使用线路结构特征与一阶推理分析初步线路整体结构，从而将其提取为最终的整体结构数据。结果表明，本文所述算法可以高效地分析各类站场线路结构并...