城市物流环境影响的时空解析

在供应链全球化和电子商务时代,城市物流需求不断增长,相关活动在高度异质性的城市空间中产生了日益突出的负外部性影响.基于物流与土地利用、生态环境之间的相互作用和联系,从不同的时间响应和反馈机制角度对物流环境影响进行分析和归纳.结合供应链管理和公共政策制定过程,探讨不同空间尺度物流环境影响治理的目标与途径.建议未来相关研究...     

一种基于多尺度特征融合的人头计数检测方法研究

通过摄像机等设备在特定场景下的人群计数在智能安防领域具有重大的研究意义.由于场景中人尺度变化大,背景杂乱,人群遮挡严重,传统的方法在这种场景中往往精度不高.对此提出了一种基于改进的Faster-RCNN人头检测模型,可以对场景中的人进行准确计数.该模型使用ResNet101作为特征提取网络,使用多尺度特征融合模块将提取...     

Review of pixel-level image fusion

Image fusion can be performed at different levels:signal,pixel,feature and symbol levels.Almost all image fusion algorithms developed to date fall into pixel level.This paper provides an overview of the most widely used pixel-level image fusion algorithms and some comments about their relative strengths and weaknesses.Particular emphasis is placed on multiscale-based methods.Some performance measures practicable for pixel-level image fusion are also discussed.At last,prospects of pixel-level image fusion ar...     

基于多尺度边缘融合及SURF特征匹配的车辆检测及跟踪方法

为提高交通参数提取的准确性与实时性,研究了基于多尺度边缘融合和SURF特征匹配的车辆检测与跟踪方法,克服了传统基于边缘特征的车辆检测方法易受噪声、背景干扰的问题,实现车辆准确检测.将车辆检测结果作为跟踪样本建立跟踪样本集合,通过建立匹配点对几何约束消除误匹配特征对,提高跟踪样本与待跟踪视频帧的SURF特征匹配准确度.针对车辆驶入、驶离相机视野,车辆间歇性运动,背景缓慢变化等情况提出跟踪样本更新机制,实现车辆的准确、实时跟踪.实验结果显示,所提算法的车辆检测率为88.3%,检测准确度为90.2%;跟踪精确度为86.4%,跟踪准确度为92.7%;检测时间成本为91.8ms,跟踪速率为52.2fps.检测准确度、跟踪准确度、检测速率、跟踪速率均高于光流法、粒子滤波法和SIFT特征匹配法,表明所提算法能较好地满足实时性应用.     

重点营运车辆的异常驾驶行为识别研究

为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA) 与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能, 同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明：TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模 型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。     

基于金字塔多尺度融合的交通标志检测算法

为了解决传统交通标志检测算法针对小目标交通标志检测时存在误检与漏检的问题,提出了一个基于金字塔多尺度融合的交通标志检测算法;为了提高算法对交通标志的特征提取能力,引入ResNet残差结构搭建算法的主干网络,并增加网络浅层卷积层数,以提取较小尺度交通标志目标更准确的语义信息;基于特征金字塔结构的思想,在检测结构中引入4个不同预测尺度,增强深层和浅层特征融合;为了进一步提高算法检测精度,引入GIoU损失函数定位交通标志的锚点框,利用k-means算法对交通标志标签信息进行聚类分析并生成更精准的先验框;为了验证算法的泛化性与解决试验所用数据集TT100K的类间不平衡问题,增强与扩充了数据集。试验结果表明：本文算法的精确率、召回率与平均精度均值分别达到了86.7%、89.4%与87.9%,与传统目标检测算法相比有显著提高;多尺度融合检测机制、GIoU损失函数与k-means的引入能够不同程度提高算法的检测性能,使算法检测精确率分别提升4.7%、1.8%与1.2%;提出算法针对不同尺度交通标志检测时均有更优越的性能表现,在TT100K数据集中的(0, 32]、(32, 96]与(96, 400]尺度下的检测召回率分别达到90%、93%与88%;与YOLOv3相比,提出算法在不同天气、噪声与几何变换等干扰下均能实现对交通标志的正确定位与分类,证明了提出算法具有良好的鲁棒性与泛化性,适用于道路交通标志检测。     

基于小波变换的气缸内表面磨损检测的研究

经典边缘提取算法是以原始图像为基础，对噪声信号和边缘信号不加区分地使用边缘提取小波利用其在各个分辨率下具有时域和频域特性检测出图像边缘，并消除了噪身对图像的污染在实际应用中，很好地完成了对柴油机气缸内表面损坏的检测．     

地铁深基坑非对称帷幕下的承压水控制设计

针对上海轨道交通15号线某车站基坑条形且超长的特点,在承压水控制设计中充分利用了非对称帷幕下的短滤管三维流及基坑分坑的尺度效应进行承压水控制设计,分析了非对称帷幕下的渗流规律和不同降水运行方案下的环境影响,综合工期、资源配置和降水预测分析,最终确定了相对最合理的运行方案。     

广州打捞局小洲基地码头港池疏浚工程的必要性分析

通过综合论述,对广州打捞局小洲基地码头港池疏浚工程的建设必要性进行分析。     

通航河流桥区航道疏浚浅析

随着国民经济的发展，跨越通航河流的桥梁越来越多，桥梁成为影响航道发展的最重要建筑物。本文通过对桥梁桥区航道疏浚进行探讨，希望在确定桥梁通航技术要素时更符合航道发展规划要求。