基于Faster R-CNN的接触网吊弦故障检测方法

针对接触网吊弦故障图像样本较少,现有方法检测准确率较低的问题,提出了一种高效率、高准确率的接触网吊弦故障检测方法.以Faster R-CNN模型为基础,通过引入能够提取深层次图像特征并实现特征重用的密集连接卷积神经网络(dense convolutional network model, DenseNet)替代原始的特征提取模块提取吊弦图像特征,并在实验中利用图像旋转、增强等数据变换操作扩充样本集提升检测效果.通过对接触网吊弦图像的测试,以DenseNet为主干网络的Faster R-CNN模型能够检测接触网吊弦故障,检测准确率比原始检测模型提高4%以上,且加入数据变换对吊弦故障检测的准确率和鲁棒性均有显著提升,均值平均精度(mAP)可达98%以上.     

基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测

为提高交通状态指数预测精度,方便市民出行规划和提高相关机构管理预见性,创新研究了基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测模型.模型将卷积网络和递归网络进行了融合,由卷积神经网络层和递归神经网络层组成.该模型中的卷积网络能自动提取重要影响因子,同时递归网络能捕捉到前后时序特征,结果显示,得到的融合模型在交通状态指数预...     

密级配抗滑超薄磨耗层材料UWM-10设计与路用性能研究

采用多链聚烯烃和SBS复合改性方法,对超薄铺装材料UWM-10进行密级配设计,通过开展体积指标与高温性能、低温性能、抗水损害性能的评价,提出其设计和路用性能评价指标。同时,提出改进的车辙试验方法,研究超薄铺装材料长期行车荷载作用下路面构造深度的衰减变化规律。采用CT扫描方法,研究UWM-10与下承界面之间的黏结效果和空间空隙分布规律,评价层间黏结效果。室内研究与现场试验表明:UWM-10具有良好的路用性能和抗滑性能,其构造深度的衰减程度小于传统的超薄铺装材料,且其与下承界面的黏结效果优于传统的超薄铺装材料,是一种性能优异的新型超薄铺装材料。     

基于深度自编码模型和马氏距离的起重机泵健康评估

为准确、可靠、有效地进行起重机泵健康评估,通过对多台不同使用年限的起重机进行试验,获取起重机实际运行时的泵信号,采用深度自编码模型(DAE)与马氏距离(MD)结合的方式,揭示泵性能退化和评估健康状况,对比统计特征、EMD、MLP、CNN等特征学习方法,表明该方法具有良好的性能.     

汽车VS二轮车十字路口事故场景研究

为研究十字路口发生的汽车与二轮车事故场景,基于NAIS事故数据库中发生在十字路口的汽车与二轮车事故数据开展研究。选择描述十字路口事故关键参数,依据事故发生时环境照明、十字路口信号灯、汽车所在道路车道数、道路限速、汽车种类、汽车速度、汽车运动方式、第一碰撞点、二轮车种类、二轮车运动方式等参数,对事故数据进行聚类分析,得到5类主要危险场景。基于发生频率最大和骑车人死亡风险最高的场景具有危险场景代表性,最终得到2类十字路口汽车与二轮车的典型事故场景。为十字路口汽车与二轮车的冲突消解、避撞策略研究提供参考。     

行李安检禁限带物品识别多标签图像分类算法

有效识别禁限带物品的智能识别算法有助于降低安检人员劳动强度,提升旅客行李安检作业效率。文章采用图像多标签分类的深度卷积神经网络,通过引入图像注意力机制与动态元融合,能够在卷积前向传递过程中补充低层图像视觉线索,有效应对行李X光图像中物品影像混叠干扰及低分辨率特征混淆的问题,增强对细粒度特征的识别能力;同时,引入外部神经知识的元选择网络,实现网络多阶段预测的自适应融合,以避免权重偏置现象。实验结果表明,文章算法能够克服行李X光图像中影像混叠和物品尺度变化带来的禁限带物品识别困难,有效提高识别准确率。     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法.根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值.采用中国安徽省合肥市和美国加州...     

特别报道

地震无情人有情满载爱心送灾区——运输企业全力支援青海玉树抗震救灾工作 2010年4月14日7时49分许,青海省玉树藏族自治州玉树县（北纬33．1°,东经96．7°）发生7．1级地震．震源深度33千米。根据青海省抗震救灾指挥部通报,截至4月25日下午17时．玉树地震已造成2220人遇难．失踪70人。